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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于视觉语言知识推理的建筑物功能识别方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119693789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411688817.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于视觉语言知识推理的建筑物功能识别方法、装置、设备及介质是由何达;刘小平;石茜设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉语言知识推理的建筑物功能识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于视觉语言知识推理的建筑物功能识别方法、装置、系统及介质，其中方法包括对建筑物遥感图像进行特征提取，得到全局上下文特征图，将全局上下文特征图输入多层感知器中，得到初始类别概率图；识别初始类别概率图中的分类不确定性区域，得到建筑物边缘轮廓中各节点的拓扑结构特征，根据拓扑结构特征对全局上下文特征图进行修正，得到全局视觉特征向量；将与建筑物遥感图像对应的文本描述数据进行编码得到全局语义特征向量；将全局视觉特征向量和全局语义特征向量进行对齐，得到全局特征向量，将全局特征向量输入建筑物功能分类模型中，得到建筑物功能识别结果。本申请提供的方法，提高了遥感图像建筑物功能识别的准确性。

本发明授权基于视觉语言知识推理的建筑物功能识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉语言知识推理的建筑物功能识别方法，其特征在于，包括： 对获取到的建筑物遥感图像进行特征提取，得到所述建筑物遥感图像的全局上下文特征图，将所述全局上下文特征图输入预构建的多层感知器中进行分类，得到所述建筑物遥感图像的初始类别概率图； 识别所述初始类别概率图中的分类不确定性区域，基于机器学习算法对所述分类不确定性区域进行筛选，得到所述建筑物遥感图像的分类图； 基于圆卷积运算方法对所述分类图进行处理，得到所述建筑物遥感图像中建筑物边缘轮廓中各节点的拓扑结构特征，根据所述拓扑结构特征对所述全局上下文特征图进行修正，得到全局视觉特征向量； 将获取到的与所述建筑物遥感图像对应的文本描述数据拆分为词元向量，通过多层双向自注意力机制对各个所述词元向量表示进行编码，得到全局语义特征向量； 将所述全局视觉特征向量和所述全局语义特征向量映射到多模态空间中进行对齐处理，得到多模态全局特征向量，将所述多模态全局特征向量输入预构建的建筑物功能分类模型中，将由所述建筑物功能分类模型输出的结果确定为所述建筑物遥感图像的功能识别结果。

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