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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多模态空域变换网络的遥感图像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：CN116503753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310476470.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于多模态空域变换网络的遥感图像场景分类方法是由宋铁成;郑红宇;谢林男;马欣冉;吴梦怡;季薇设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态空域变换网络的遥感图像场景分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感图像分类识别领域，具体涉及一种基于多模态空域变换网络的遥感图像场景分类方法，包括：利用预训练网络获得多层特征；将不同层级的特征进行循环式自适应空间变换，其结果与下一层特征相融合以输出判别性特征；通过GloVe模型与自注意力机制来提取类名的语义信息，将其用于加权循环空域变换模块的输出特征；建立图像、文本的分类损失以及相似度损失，实现整个网络的优化，通过优化后的网络进行分类识别。本发明通过将图像的多层特征与图像类别的语义信息融合的方式，有效利用多模态信息以及探索模态之间的内在相关性来实现有效的语义对齐。

本发明授权一种基于多模态空域变换网络的遥感图像场景分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态空域变换网络的遥感图像场景分类方法，其特征在于，包括：S1：获取含场景类别标签的遥感图像组成训练数据集；S2：建立遥感图像分类模型；所述模型包括ResNet50预训练网络模块、循环空域变换模块、类名嵌入模块；所述ResNet50预训练网络模块包括Conv-1、Res-2、Res-3、Res-4、Res-5、空洞空间金字塔池化层、全局平均池化层和Softmax层；S3：将训练数据集中的遥感图像输入遥感图像分类模型进行模型训练；S31：将遥感图像输入ResNet50预训练网络模块获取多层特征，多层特征经过空洞空间金字塔进行特征交互并通过全局平均池化输出整体特征f1，特征f1经过Softmax层得到图像的预测分类结果；S32：循环空域变换模块将不同层级的特征进行循环式自适应空间变换；S33：将图像的类别标签输入类名嵌入模块，通过GloVe模型与多头自注意力机制提取遥感图像类别的语义信息，并经过Softmax层得到文本的预测分类结果；S34：将类名的语义信息与循环式自适应空间变换后特征进行逐像素加权融合，得到判别性特征f2；S35：根据图像、文本的预测分类结果分别建立图像、文本的分类损失，根据整体特征f1和判别性特征f2建立相似度损失；S36：将图像、文本的分类损失以及相似度损失作为遥感图像分类模型最终的损失函数，当损失函数值最小时完成模型的训练；S4：将待分类的遥感图像输入训练好的遥感图像分类模型进行分类，得到分类结果。

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