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龍圖騰網獲悉安徽大學申請的專利一種域判別注意增強的視覺語言遙感場景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：CN120259801B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510755943.3，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種域判別注意增強的視覺語言遙感場景分類方法是由徐凱;潘如杭;李志暉;李曼設計研發完成，并于2025-06-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種域判別注意增強的視覺語言遙感場景分類方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種域判別注意增強的視覺語言遙感場景分類方法，所述方法包括以下步驟：選擇與處理遙感場景分類數據集、構建域判別注意增強空間狀態嵌入網絡、訓練域判別注意增強空間狀態嵌入網絡、對域判別注意增強空間狀態嵌入網絡進行測試。與現有技術相比，域判別注意增強模塊能夠根據目標域特征動態地調整源域特征的權重，使得目標域特征能夠聚焦于源域中最有價值的信息；使用對比語言圖像預訓練CLIP模型的編碼器，可以通過與自然語言描述的關聯，利用其在大規模數據中學習到的相關知識來進行判斷，從而增強了網絡在不同場景下的泛化能力，同時空間狀態嵌入模塊構建更豐富特征表示，使模型捕捉到兩種模態交互關系，挖掘潛在信息。

本發明授權一種域判別注意增強的視覺語言遙感場景分類方法在權利要求書中公布了：1.一種域判別注意增強的視覺語言遙感場景分類方法，其特征在于，包括以下步驟： 11選擇與處理遙感場景分類數據集：從公開的遙感場景分類數據集中選取AID、NWPU-RESISC45、UCMercedLandUse三個數據集共有的8個類別作為訓練數據，并選取兩個訓練數據作為源域數據和目標域數據；源域數據包括源域圖像和源域標簽，目標域數據僅包含目標域圖像； 12構建域判別注意增強空間狀態嵌入網絡：包括一個圖像編碼器、文本編碼器、域判別注意增強模塊和空間狀態嵌入模塊； 121構建圖像編碼器提取圖像特征，使用CLIP中的ViT-B16模型作為編碼器，包括12層transformer結構帶有12個注意力頭和三個Linear層； 1211ViT-B16中的16表示PatchEmbedding層輸入的patch大小是16×16，B表示Base； 1212transformer包括兩個層歸一化LN，一個12頭自注意力、一個多層感知機MLP和兩個殘差連接； 1213三個Linear層分別用于生成目標域查詢Q、源域鍵K、源域值V矩陣； 122構建文本編碼器提取文本特征，文本編碼器使用12層transformer結構，transformer結構與圖像編碼器一樣，帶有8個自注意力頭； 123構建域判別注意增強模塊，該模塊包括一個跨域注意力層、一個特征增強模塊以及一個梯度反轉層GRL； 1231特征增強模塊具體包括：一個全局平均池化GAP，兩個全連接FC層，一個ReLU層，一個Sigmoid激活層，一個1×3卷積，一個3×1卷積、一個1×1卷積以及逐元素相乘操作； 124構建空間狀態嵌入模塊，該模塊包括以下操作：逐點卷積PWC、3×3卷積、Conv1d卷積、ReLU激活函數、SiLU激活函數、Linear線性層、狀態空間模型SSM、逐元素相加操作以及拼接操作； 13訓練域判別注意增強空間狀態嵌入網絡：首先使用CLIP模型的預訓練權重對圖像和文本編碼器進行參數初始化，再將源域數據和目標域數據分別輸入域判別注意增強空間狀態嵌入網絡，根據損失反向傳播更新網絡參數，保存最佳權重參數； 14對域判別注意增強空間狀態嵌入網絡進行測試：將目標域圖像和源域標簽輸入訓練完成的域判別注意增強空間狀態嵌入網絡，得到目標域圖像的分類結果。

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安徽大學，其通訊地址為：230039 安徽省合肥市蜀山區肥西路3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”。