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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种面向复杂场景信息先验的遥感图像自然语言描述生成方法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：CN120014288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411963075.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种面向复杂场景信息先验的遥感图像自然语言描述生成方法是由张艺杰;程建;巨奎霖;夏子瀛;范诗淼;何诗佳设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂场景信息先验的遥感图像自然语言描述生成方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向复杂场景信息先验的遥感图像自然语言描述生成方法，属于图像处理与分析领域。本申请所提方法包括：构建中文和英文联合的数据集；构建视觉的全局特征和局部特征；构建信息先验特征；对全局特征和局部特征的强化处理；进行多特征交叉融合；对交叉融合后的特征执行自然语言描述生成。本申请通过上述技术方案，提高了对涉及大量复杂场景的遥感图像描述的准确性。

本发明授权一种面向复杂场景信息先验的遥感图像自然语言描述生成方法在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂场景信息先验的遥感图像自然语言描述生成方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1：构建中文和英文联合的遥感图像自然语言描述数据集； 步骤2：使用预训练的图像识别神经网络的骨干网络提取输入图像的多个尺度的浅层编码特征和多个尺度的深层编码特征； 融合多个尺度的浅层编码特征得到视觉全局特征，融合多个尺度的深层编码特征得到视觉局部特征； 步骤3，基于先验信息构建模块从视觉全局特征中提取文本先验特征； 步骤4，对视觉全局特征和视觉局部特征分别进行强化处理，得到强化后的视觉全局特征和视觉局部特征； 步骤5，通过多特征交叉融合器对文本先验特征和增强后的视觉全局特征进行特征融合，得到全局融合特征，以及对文本先验特征和增强后的视觉局部特征进行特征融合，得到局部融合特征；再对全局融合特征和局部融合特征进行特征融合，得到最终的编码特征； 步骤6，基于预训练的自然语言模型对最终的编码特征进行解码，生成遥感图像的自然语言描述； 其中，步骤3中，先验信息构建模块的处理包括： 步骤3-1：定义视觉全局特征为； 将视觉全局特征分别经过全局最大池化和全局平均池化处理，得到全局向量和； 再将全局向量和分别经过一个共享权重参数且预训练的多属性预测器得到遥感图像的场景属性的属性预测概率和，其中，表示遥感图像的场景属性数量； 步骤3-2：综合多属性预测概率和中的元素进行排序，再从中选取前K个最大图像属性预测概率，并将其转换为独热向量表示，得到矩阵； 步骤3-3：构建一个可学习的矩阵，使其和矩阵进行矩阵乘法，得到新的矩阵，其中，为设定的编码长度； 步骤3-4：对矩阵进行展开，然后在空间上进行复制，得到特征图；其中，特征图通道数； 将特征图通过一个卷积核为11卷积层进行维度调整，得到文本先验特征。

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