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龙图腾网获悉中国农业科学院农业信息研究所申请的专利一种面向粮食生产的跨模态表征学习与检索方法及系统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：CN120705355B 。

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：202511195014.8，技术领域涉及：G06F16/783；该发明授权一种面向粮食生产的跨模态表征学习与检索方法及系统是由杨晨雪;范蓓蕾;李娴;周清波;王玉庭设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向粮食生产的跨模态表征学习与检索方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向粮食生产的跨模态表征学习与检索方法及系统，涉及农业信息化领域，该方法包括：基于图文双向引导融合网络对粮食生产过程中的图像文本对进行多粒度语义对齐，得到语义分割图像；基于全局语义引导对粮食生产过程中的视频文本对进行图像空间解耦与时序增强，得到结构化语义图像特征；构建文本特征库及图像特征库；根据待检索数据的模态确定传输计划矩阵，基于传输计划矩阵生成待检索数据的查询特征，根据待检索数据的查询特征、文本特征库及图像特征库，采用相似度度量的方法输出文本查询结果或图像查询结果。本申请能够实现跨模态特征的深度融合，提升图像与文本语义匹配的准确性，实现图像与文本之间的快速、精准匹配与检索。

本发明授权一种面向粮食生产的跨模态表征学习与检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向粮食生产的跨模态表征学习与检索方法，其特征在于，所述方法包括： 基于预先训练好的图文双向引导融合网络对粮食生产过程中的图像文本对进行多粒度语义对齐，得到语义分割图像；所述图文双向引导融合网络包括特征提取模块、图文双向引导融合模块、多尺度融合模块及语义分割模块；所述特征提取模块包括DeepLabResNet-101v2网络、相对空间编码网络、长短期记忆网络及特征拼接网络；所述图文双向引导融合模块包括视觉引导的语言注意力机制及语言引导的视觉注意力机制；其中，视觉引导的语言注意力机制以文本中每个词语的上下文特征为引导，衡量文本中每个词语对每个图像区域的语义贡献；语言引导的视觉注意力机制以每个图像区域的语言上下文特征为引导，计算各图像区域之间的空间语义依赖关系；所述多尺度融合模块包括空洞空间金字塔池化子模块及双向门控融合子模块； 其中，基于预先训练好的图文双向引导融合网络对粮食生产过程中的图像文本对进行多粒度语义对齐，得到语义分割图像，具体包括： 通过所述特征提取模块分别对所述图像文本对中的图像及文本进行特征提取及特征拼接，得到所述文本中每个词语的上下文特征及每个图像区域的多模态混合特征；其中，不同图像区域对应图像的不同层次； 根据所述文本中每个词语的上下文特征及每个图像区域的多模态混合特征，通过所述图文双向引导融合模块进行图文双向引导融合，得到每个图像区域的增强特征； 通过所述多尺度融合模块对每个图像区域的增强特征进行多尺度融合，得到融合特征图； 通过所述语义分割模块对所述融合特征图进行逐像素级的语义分类，得到语义分割图像； 基于全局语义引导对粮食生产过程中的视频文本对进行图像空间解耦与时序增强，得到结构化语义图像特征；所述视频文本对中的视频为具有时序性的遥感图像序列； 根据所述图像文本对、所述视频文本对、所述语义分割图像及所述结构化语义图像特征，构建文本特征库及图像特征库； 根据待检索数据的模态确定传输计划矩阵，并基于所述传输计划矩阵生成所述待检索数据的查询特征，根据所述待检索数据的查询特征、所述文本特征库及所述图像特征库，采用相似度度量的方法输出文本查询结果或图像查询结果。

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