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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：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。
主权项：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{e1，e2，…，em}；其中，el为真实文本第l个token的嵌入特征，l＝1，2，…，m；在所述文本嵌入特征之前插入预设开始符号特征e0，在第j+1时间步下，将所述图像编码特征与特征{e0，e1，e2，…，ej}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；j＝0，1，…，m；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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种城市内涝受灾状态检测模型的构建方法及应用
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