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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十八研究所申请的专利一种基于生成与排序二阶段的遥感图像描述生成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：CN117274795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202311083680.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于生成与排序二阶段的遥感图像描述生成方法是由徐建;张桂林;阮国庆;吴蔚设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成与排序二阶段的遥感图像描述生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生成与排序二阶段的遥感图像描述生成方法，首先针对遥感图像目标尺度差异大、分布不均、弱小且密集提出了一种基于多尺度的目标检测网络提取目标的区域特征；其次针对现有图文生成机制仅考虑目标局部特征而缺乏全局特征的问题，提出了一种融合全局特征和局部特征的端到端图文生成模型；针对现有生成模型解码过程中存在的曝光偏差问题，本文将排序引入图文生成模型中，提出了一种基于先生成后排序的二阶段模型。经过以上三个步骤，本发明能够自动对遥感图像进行语义描述，生成可读性强、反应目标的活动情况的文本描述。

本发明授权一种基于生成与排序二阶段的遥感图像描述生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成与排序二阶段的遥感图像描述生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，构建基于多尺度的目标检测网络，提取目标即所述遥感图像的区域特征； 步骤2，构建融合全局特征和局部特征的端到端图文生成模型，使用该模型对所述遥感图像生成不同的描述文本； 步骤3，将排序方法引入步骤2所述的端到端图文生成模型中，构建基于先生成后排序的二阶段模型，即根据所述排序方法对步骤2中所生成的不同的描述文本进行排序，并选择最优的描述文本； 步骤4，采用上述模型，在所述遥感图像中提取出描述文本； 进一步的，步骤3具体包括： 步骤3-1、构建排序网络，进行排序，即采用单流多模态网络作为排序器，依据其计算得到的语义相似度得分进行排序； 所述单流多模态网络输入图片和描述文本，输出为二者之间的语义相似度得分，具体包括： 所述描述文本经过词嵌入编码，得到词向量表示； 所述图片经过swintransformer得到图片的语义表征，然后经过一个投影层得到和摘要文本的词向量表示同样的维度； 将词向量表示和语义表征拼接输入到bert预训练模型的字符编码层，经过berttransformer编码，取最后一层隐状体作为最终的语义表征，经过一个输出为1的全连接层得到图片和描述文本的语义距离即语义相似度得分； 步骤3-2、基于对比学习损失计算： 采用基于对比学习的排序损失来衡量图片和文本摘要的距离L，具体包括： 其中，是最大化边界的三元组损失，表示排序损失；其优化目标是：对于给定图像，两个排名差距越大的候选文本摘要之间的上述距离越大； 公式中和分别表示按照cider降序后排名m1、p和q的候选摘要，表示针对相应图片的标注真实文本，λij＝j-i*λ是超参数，用来区分排序第一的摘要和其他的候选摘要的差距，D表示给定图像； 在所有候选摘要中，选择步骤3-1中所述的语义相似度得分最高的作为最佳摘要S：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第二十八研究所，其通讯地址为：210007 江苏省南京市秦淮区苜蓿园东街1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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