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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利一種基于Transformer輕量化模型的遙感圖像分類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：CN115641465B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202211105685.7，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于Transformer輕量化模型的遙感圖像分類方法是由李玲玲;孫鈺凱;馬晶晶;焦李成;劉芳;趙帥;吳文童;劉旭;張夢璇;張丹設計研發完成，并于2022-09-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Transformer輕量化模型的遙感圖像分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于Transformer輕量化模型的遙感圖像分類方法，涉及圖像分類技術領域，包括：根據實際情況對光學遙感圖像進行可視化和預處理；再通過圖像編碼模塊獲取光學遙感圖像的圖像編碼信息；然后通過MLP模塊對光學遙感圖像的圖像編碼信息進行特征提取，獲取信息編碼；再通過Attention模塊提取信息編碼中的特征信息；然后Attention模塊提取出的特征信息和MLP模塊獲取的信息編碼經殘差模塊疊加后，由歸一化模塊進行歸一化處理；最后由歸一化模塊進行歸一化處理后，經FNN模塊送入分類模塊中，從而得出最終的分類結果；本發明，在中小數據集上的訓練效果高于經典Transformer模型，且減少了模型計算量，節省了計算資源，提升了分類速度。

本發明授權一種基于Transformer輕量化模型的遙感圖像分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于Transformer輕量化模型的遙感圖像分類方法，其特征在于，包括： 步驟S1：選取光學遙感圖像，對所選光學遙感圖像進行可視化和預處理； 步驟S2：通過圖像編碼模塊對所選光學遙感圖像進行編碼，獲取所選光學遙感圖像的圖像編碼信息； 步驟S3：通過MLP模塊對所選光學遙感圖像的圖像編碼信息進行特征提取，獲取信息編碼； 步驟S4：通過Attention模塊提取信息編碼中的特征信息； 步驟S5：Attention模塊提取出的特征信息和MLP模塊獲取的信息編碼經殘差模塊疊加后，由歸一化模塊進行歸一化處理； 步驟S6：歸一化模塊進行歸一化處理后，經FNN模塊送入分類模塊中，從而得出最終的分類結果； 所述Attention模塊的計算公式如下： 其中， d n為數據輸入Q的維度值； Q T為數據輸入Q矩陣轉置結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市雁塔區太白南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。