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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种域判别注意增强的视觉语言遥感场景分类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：CN120259801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510755943.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种域判别注意增强的视觉语言遥感场景分类方法是由徐凯;潘如杭;李志晖;李曼设计研发完成，并于2025-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种域判别注意增强的视觉语言遥感场景分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种域判别注意增强的视觉语言遥感场景分类方法，所述方法包括以下步骤：选择与处理遥感场景分类数据集、构建域判别注意增强空间状态嵌入网络、训练域判别注意增强空间状态嵌入网络、对域判别注意增强空间状态嵌入网络进行测试。与现有技术相比，域判别注意增强模块能够根据目标域特征动态地调整源域特征的权重，使得目标域特征能够聚焦于源域中最有价值的信息；使用对比语言图像预训练CLIP模型的编码器，可以通过与自然语言描述的关联，利用其在大规模数据中学习到的相关知识来进行判断，从而增强了网络在不同场景下的泛化能力，同时空间状态嵌入模块构建更丰富特征表示，使模型捕捉到两种模态交互关系，挖掘潜在信息。

本发明授权一种域判别注意增强的视觉语言遥感场景分类方法在权利要求书中公布了：1.一种域判别注意增强的视觉语言遥感场景分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 11选择与处理遥感场景分类数据集：从公开的遥感场景分类数据集中选取AID、NWPU-RESISC45、UCMercedLandUse三个数据集共有的8个类别作为训练数据，并选取两个训练数据作为源域数据和目标域数据；源域数据包括源域图像和源域标签，目标域数据仅包含目标域图像； 12构建域判别注意增强空间状态嵌入网络：包括一个图像编码器、文本编码器、域判别注意增强模块和空间状态嵌入模块； 121构建图像编码器提取图像特征，使用CLIP中的ViT-B16模型作为编码器，包括12层transformer结构带有12个注意力头和三个Linear层； 1211ViT-B16中的16表示PatchEmbedding层输入的patch大小是16×16，B表示Base； 1212transformer包括两个层归一化LN，一个12头自注意力、一个多层感知机MLP和两个残差连接； 1213三个Linear层分别用于生成目标域查询Q、源域键K、源域值V矩阵； 122构建文本编码器提取文本特征，文本编码器使用12层transformer结构，transformer结构与图像编码器一样，带有8个自注意力头； 123构建域判别注意增强模块，该模块包括一个跨域注意力层、一个特征增强模块以及一个梯度反转层GRL； 1231特征增强模块具体包括：一个全局平均池化GAP，两个全连接FC层，一个ReLU层，一个Sigmoid激活层，一个1×3卷积，一个3×1卷积、一个1×1卷积以及逐元素相乘操作； 124构建空间状态嵌入模块，该模块包括以下操作：逐点卷积PWC、3×3卷积、Conv1d卷积、ReLU激活函数、SiLU激活函数、Linear线性层、状态空间模型SSM、逐元素相加操作以及拼接操作； 13训练域判别注意增强空间状态嵌入网络：首先使用CLIP模型的预训练权重对图像和文本编码器进行参数初始化，再将源域数据和目标域数据分别输入域判别注意增强空间状态嵌入网络，根据损失反向传播更新网络参数，保存最佳权重参数； 14对域判别注意增强空间状态嵌入网络进行测试：将目标域图像和源域标签输入训练完成的域判别注意增强空间状态嵌入网络，得到目标域图像的分类结果。

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