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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于历史经验的遥感图文检索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：CN118332151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202410363448.3，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于历史经验的遥感图文检索方法是由唐旭;黄达彪;马晶晶;张向荣;焦李成设计研发完成，并于2024-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于历史经验的遥感图文检索方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于历史经验的遥感图文检索方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集，构建基于历史经验的遥感图文检索网络模型θ，对遥感图文检索网络模型进行迭代训练，获取遥感图像‑文本检索结果。本发明中的历史经验网络通过当前经验和与其相关的历史经验计算真实标签的伪标签，减小了模态差异引发的相似度度量偏差，产生错误伪标签的概率降低，增强了对于图像和文本的相关性的理解，且通过对每幅遥感图像和每个文本进行编码以获取全局语义信息，充分考虑到遥感图像的复杂性和尺度多样性的特性，同时多模态融合编码器进一步探索图像和文本之间的关系，并动态融合双分支特征，以增强模态表征和融合能力，提高了检索精度。

本发明授权一种基于历史经验的遥感图文检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于历史经验的遥感图文检索方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取训练样本集和测试样本集： 获取幅遥感图像及每幅遥感图像匹配的个描述性文本，并对每幅遥感图像与个描述性文本分别进行组对，共组成个图像-文本对，然后将每幅遥感图像及其匹配的每个描述性文本标注为该幅遥感图像的图像-文本对正类，将该幅遥感图像及其不匹配的每个描述性文本标注为该幅遥感图像的图像-文本对负类，最后将幅遥感图像的图像-文本对及其对应的标签组成训练样本集，将剩余幅遥感图像的图像-文本对组成测试样本集，其中，，，； 2构建基于历史经验的遥感图文检索网络模型： 构建包括级联的遥感图文检索网络和历史经验网络的遥感图文检索模型，其中包括并行排布的视觉编码器和文本编码器，及与该两个编码器输出端级联的多模态融合编码器和分类头；视觉编码器包括级联的视觉骨干网络和采用循环架构的多尺度融合模块；多模态融合编码器包括并行排布的两个由多个多模态融合模块组成的分支及与该两个分支输出端级联的分支融合模块；历史经验网络包括级联的伪标签生成子模块和历史经验存储模块，用于通过当前经验和与其相关的历史经验计算真实标签的伪标签； 3对遥感图文检索网络模型进行迭代训练： 将训练样本集作为遥感图文检索网络模型的输入对其进行迭代训练，得到训练好的遥感图文检索网络模型；在训练过程中通过每个图像-文本对标签及其对应的伪标签，以及图文匹配概率分布计算遥感图文检索网络模型的损失值； 4获取遥感图像-文本检索结果： 将测试样本集作为训练好的遥感图文检索网络模型的输入，遥感图文检索网络检测每个测试样本中图像和文本的匹配概率，并按照概率大小降序排序，得到与每个图像最匹配的文本。

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