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龙图腾网获悉武汉卓目科技股份有限公司申请的专利基于大模型推理与工具增强的遥感图像解译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：CN121415266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202512028558.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于大模型推理与工具增强的遥感图像解译方法是由冯勇;伍昂;黄炎设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型推理与工具增强的遥感图像解译方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于大模型推理与工具增强的遥感图像解译方法，包括以下步骤：基于系统提示词和输入的遥感图像特征，利用大语言模型作为主动决策器生成推理树的初始推理节点；基于当前推理树状态，由主动决策器执行推理并生成新的推理节点，从而扩展推理树；基于节点评分，采用剪枝策略淘汰评分低的推理路径；重复上述步骤，直至满足推理终止条件，并从推理树中选择累计评分最高的路径作为最优推理路径；提取关键信息并组织成结构化的情报报告进行输出。本发明通过树状推理机制显式建模“思考‑工具‑观察”的完整解译链条，使得每一份情报结论的生成逻辑清晰可见，解决了传统深度学习模型“黑箱”决策导致的信任危机与可解释性不足问题。

本发明授权基于大模型推理与工具增强的遥感图像解译方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型推理与工具增强的遥感图像解译方法，其特征在于，所述方法通过迭代扩展推理树的方式进行，包括以下步骤： S1，输入与初始化：输入遥感图像，并初始化大语言模型作为主动决策器，基于预设的系统提示词与输入的遥感图像特征，生成推理树的初始推理节点； S2，节点推理与树扩展：基于当前推理树状态，由所述主动决策器执行推理并生成新的推理节点，从而扩展推理树；推理树的每个节点代表一个包含思考、工具调用决策、工具观察结果和节点评分的结构化推理单元； S3，路径评估与剪枝：当步骤S2的推理过程产生多个候选分支时，基于节点评分对候选路径进行评估，并采用剪枝策略淘汰评分低的路径； 所述节点评分通过一个综合评分函数计算； 对于第t轮推理的第j个候选节点，其评分计算公式如下： ； 其中，表示基于工具观察结果计算的工具使用有效性分数，表示基于节点决策计算的上下文语义一致性分数，表示节点状态贴合任务目标的相关性分数；，，为可调权重系数，用于控制各分数项对综合评分的影响程度； 所述剪枝策略采用Top-K策略、BeamSearch策略或UCB策略，系统在每一轮推理扩展后，计算所有候选节点的综合评分，仅保留评分靠前的若干条路径继续扩展； S4，终止判断与输出：重复步骤S2至S3，直至满足推理终止条件，随后从推理树中选择累计评分最高的路径作为最优推理路径，并基于该路径生成结构化的情报报告； S5，知识树迁移微调：将所述最优推理路径作为监督信号，对轻量级学生模型进行知识蒸馏与监督微调，以迁移大模型的推理能力； S6，精度判断：评估微调后的学生模型在验证任务上的性能指标，若性能达标则进入下一步，否则返回步骤S7调整训练策略； S7，轻量化模型构建：对性能达标的学生模型进行量化与裁剪操作，生成适用于资源受限平台的轻量化模型。

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