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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种城市内涝受灾状态检测模型的构建方法及应用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：CN118656677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410793115.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种城市内涝受灾状态检测模型的构建方法及应用是由刘琼;于小雅;吴科君设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市内涝受灾状态检测模型的构建方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种城市内涝受灾状态检测模型的构建方法及应用，属于计算机视觉技术领域；首先通过图像编码模块提取训练样本对中城市图像的高维度视觉特征，即图像编码特征，通过嵌入层提取描述该城市图像中内涝受灾状态的真实文本的嵌入特征；而后在图像解码模块中基于交叉注意力机制对图像编码特征和文本嵌入特征进行融合，提高了图像和文本之间的关联，促进了不同模态之间的深层次交互，使得视觉模态信息和文本模态信息在特征空间上得到了有效的融合，丰富了语义层面的细粒度信息，提高了城市内涝受灾状态检测模型对复杂洪涝场景的理解能力，能够对复杂的城市场景进行准确的内涝受灾状态检测。

本发明授权一种城市内涝受灾状态检测模型的构建方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种城市内涝受灾状态检测模型的构建方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集；训练样本集包括多个训练样本对，每个训练样本对包括城市图像及对应的描述城市内涝受灾状态的真实文本； 构建多模态模型；所述多模态模型包括：图像特征提取模块、图像编码模块、token化层、嵌入层、图像解码模块和映射模块；所述图像编码模块包括Transformer编码器；所述图像解码模块包括Transformer解码器； 将训练样本对输入至所述多模态模型中，其中的城市图像依次经过所述图像特征提取模块和所述图像编码模块，得到图像编码特征；其中的真实文本依次经过token化层和嵌入层，得到文本嵌入特征；其中，为真实文本第l个token的嵌入特征，；在所述文本嵌入特征之前插入预设开始符号特征，在第j+1时间步下，将所述图像编码特征与特征输入至图像解码模块中进行融合，得到对应的模态融合特征，进而通过所述映射模块得到对应时间步的文字输出；经过m+1个时间步，得到描述城市内涝受灾状态的重建文本；；m为真实文本的token总数； 通过最小化所述重建文本与对应真实文本之间的差异损失，对所述多模态模型进行训练； 训练完成后，构建包括级联的所述图像特征提取模块、所述图像编码模块、所述图像解码模块和所述映射模块的城市内涝受灾状态检测模型； 所述多模态模型还包括：预训练语言模型和文本解码模块；所述文本解码模块包括Transformer解码器； 将所述文本嵌入特征输入至所述预训练语言模型中得到文本特征；在第j+1时间步下，还将所述文本特征与所述特征输入至所述文本解码模块中进行融合，得到对应的文本融合特征，进而通过所述映射模块得到对应时间步的文字输出；经过m+1个时间步，得到描述城市内涝受灾状态的生成文本； 在对多模态模型进行训练时，还最小化所述生成文本与对应真实文本之间的差异损失； 在对所述多模态模型进行训练时，还最小化城市图像的图像编码特征与对应真实文本的文本特征之间的相似度，最大化城市图像的图像编码特征与非对应的真实文本的文本特征之间的相似度，最小化真实文本的文本特征与对应城市图像的图像编码特征之间的相似度，以及最大化真实文本的文本特征与非对应城市图像的图像编码特征之间的相似度。

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