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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利一種時間序列遙感圖像變化語義描述文本生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116524518B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310339866.4，技術領域涉及：G06V30/19；該發明授權一種時間序列遙感圖像變化語義描述文本生成方法是由鑒萍設計研發完成，并于2023-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種時間序列遙感圖像變化語義描述文本生成方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種時間序列遙感圖像變化語義描述文本生成方法，包括：步驟A：提取時間序列遙感圖像的局部特征和全局特征；步驟B：將提取的單時相圖像全局特征和局部特征通過多級特征交叉方式進行融合處理，獲得圖像的多級融合特征；步驟C：將變化語義描述文本輸入到第三預訓練神經網絡模型，提取文本特征；步驟D：將圖像的多級融合特征和文本特征投影到同一個特征域，實現時間序列遙感圖像變化特征與文本語義特征之間的映射關系；步驟E：根據映射關系，對測試數據進行預測輸出概率最大的變化語義描述語句，作為最終的生成文本。本發明直接將變化檢測解譯圖像結果轉化為針對地表變化的自然語言描述，無需人工對變化檢測結果進行歸納理解，自動生成人類可理解的文字描述輸出，發明成果可以為城市規劃、區域監測、保險理賠等提供支撐。

本發明授權一種時間序列遙感圖像變化語義描述文本生成方法在權利要求書中公布了：1.一種時間序列遙感圖像變化語義描述文本生成方法，其特征在于，包括： 步驟A：圖像特征提取：提取時間序列遙感圖像的局部特征和全局特征； 步驟B：多級特征融合：將提取的單時相圖像全局特征和局部特征通過多級特征交叉方式進行融合處理，獲得圖像的多級融合特征，用于表征時間序列遙感圖像之間的語義變化信息； 步驟C：文本特征提取：將變化語義描述文本輸入到第三預訓練神經網絡模型，提取文本特征； 步驟D：圖文特征匹配：將圖像的多級融合特征和文本特征投影到同一個特征域，實現時間序列遙感圖像變化特征與文本語義特征之間的映射關系； 步驟E：文本預測生成：根據訓練數據生成的時間序列遙感圖像變化特征與文本語義特征的映射關系，對測試數據進行預測輸出概率最大的變化語義描述語句，作為最終的生成文本； 所述步驟B包括： 子步驟B1：將局部特征縮放到 子步驟B2：對時間序列遙感圖像中連續兩時相圖像特征進行“相減”，減法操作定義為：|floc 1-floc 2|2，|floc 2-floc 3|2，…，|floc k-1-floc k|2和|fglo 1-fglo 2|2，|fglo 2-fglo 3|2，…，|fglo k-1-fglo k|2； 生成的k-1組局部特征差值和全局特征差值； 子步驟B3：對“相減”操作后的時間序列遙感圖像進行級聯，得到連續兩時相圖像的多級融合特征ft I＝[|floc t-floc t+1|2floc tfloc t+1|fglo t-fglo t+1|2fglo tfglo t+1]t＝1,2,…,k-1； 子步驟B4：利用分類器對多級融合特征ft It＝1,2,…,k-1進行二值分類，即變化區域進行檢測，輸出變化檢測二值結果； 子步驟B5：利用Softmax函數獲取連續兩時相圖像的變化類別的概率分布，選取歸一化之后概率最大的項對應的類別，作為連續兩時相圖像的變化預測類別。

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