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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢大學(xué)申請的專利一種基于知識圖譜的遙感圖像處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119782479B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411900339.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)一種基于知識圖譜的遙感圖像處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由龐真;肖文強(qiáng);羅俊偉設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于知識圖譜的遙感圖像處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請實施例提供了基于知識圖譜的遙感圖像處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：獲取高分辨率圖像樣本及其對應(yīng)的時空信息、查詢文本、答案標(biāo)簽，基于查詢文本和時空信息，在知識圖譜中進(jìn)行檢索，獲得知識文本，對查詢文本和知識文本、高分辨率圖像樣本和基于高分辨率圖像樣本進(jìn)行下采樣得到的低分辨率圖像分別進(jìn)行編碼，視覺語言模型基于編碼得到的文本標(biāo)記、高分辨率圖像標(biāo)記和低分辨率圖像標(biāo)記獲得目標(biāo)標(biāo)記，大規(guī)模語言模型基于目標(biāo)標(biāo)記獲得第一預(yù)測答案，基于第一預(yù)測答案和答案標(biāo)簽，進(jìn)行模型訓(xùn)練得到目標(biāo)大規(guī)模語言模型，利用該模型基于輸入圖像和輸入查詢文本進(jìn)行預(yù)測，得到第二預(yù)測答案，提高了模型檢索遙感知識的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于知識圖譜的遙感圖像處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于知識圖譜的遙感圖像處理方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓(xùn)練樣本，其中，所述訓(xùn)練樣本包括高分辨率圖像樣本以及所述高分辨率圖像樣本對應(yīng)的時空信息、查詢文本、答案標(biāo)簽； 基于所述查詢文本和所述時空信息，在預(yù)設(shè)的知識圖譜中進(jìn)行檢索，獲得知識文本； 基于所述查詢文本和所述知識文本，通過文本編碼器進(jìn)行文本編碼，獲得文本標(biāo)記； 對所述高分辨率圖像樣本進(jìn)行下采樣，得到低分辨率圖像樣本； 將所述高分辨率圖像樣本和所述低分辨率圖像樣本分別輸入圖像編碼器，獲得高分辨率圖像標(biāo)記和低分辨率圖像標(biāo)記； 獲取視覺語言模型，其中，所述視覺語言模型包括自注意力模塊、靈活注意力模塊和投影層； 將所述低分辨率圖像標(biāo)記和所述文本標(biāo)記輸入自注意力模塊進(jìn)行自注意力計算，得到第一標(biāo)記；基于所述第一標(biāo)記、所述高分辨率圖像標(biāo)記、所述低分辨率圖像標(biāo)記和所述文本標(biāo)記，通過靈活注意力模塊獲得第二標(biāo)記；所述投影層對所述第二標(biāo)記進(jìn)行分析和處理，獲得目標(biāo)標(biāo)記； 基于所述目標(biāo)標(biāo)記，通過大規(guī)模語言模型獲得第一預(yù)測答案； 基于所述第一預(yù)測答案和所述答案標(biāo)簽，訓(xùn)練所述大規(guī)模語言模型，得到目標(biāo)大規(guī)模語言模型； 利用所述目標(biāo)大規(guī)模語言模型基于輸入圖像和輸入查詢文本進(jìn)行預(yù)測，得到第二預(yù)測答案。

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