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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利一种基于开放域的跨模态遥感图像目标分割方法及装置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：CN119478423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510046546.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于开放域的跨模态遥感图像目标分割方法及装置是由王宏;刘科成;温兆堃;李江昀;张天翔;庄培显;袁立设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于开放域的跨模态遥感图像目标分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于开放域的跨模态遥感图像目标分割方法及装置，涉及遥感图像分割技术领域。该方法包括：对俯瞰遥感大图进行数据处理，获得文本引导遥感图像数据集；基于物体掩码标注获得前景标签数据以及背景标签数据；根据文本引导遥感图像数据集，通过开放域图像分割模型进行图像分割预测，获得分类预测结果；根据分类损失、图像特征重构损失和文本特征重构损失，对开放域图像分割模型进行参数优化，获得优化开放域图像分割模型；将待分割标注遥感图像输入优化开放域图像分割模型，获得遥感图像分割结果。本发明是一种开放性的分割类别灵活且分割目标精准的跨模态遥感图像目标分割方法。

本发明授权一种基于开放域的跨模态遥感图像目标分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于开放域的跨模态遥感图像目标分割方法，其特征在于，所述方法包括：通过无人机拍摄城市俯瞰遥感大图；对所述俯瞰遥感大图进行数据处理，获得文本引导遥感图像数据集；所述文本引导遥感图像数据集包括局部图像、物体文本描述和所述物体文本描述对应的物体掩码；基于所述物体掩码，对所述文本引导遥感图像数据集进行标注，获得前景标签数据以及背景标签数据；根据所述文本引导遥感图像数据集，通过开放域图像分割模型进行图像分割预测，获得分类预测结果、图像特征重构损失和文本特征重构损失，包括：根据所述局部图像，通过图像编码器进行位置特征编码，获得第二图像特征，并基于预设的遮掩比例，对所述第二图像特征进行随机遮掩，获得第三图像特征；根据所述物体文本描述，通过文本编码器进行文本特征编码，获得第一文本特征，并基于文本词性掩码，对所述第一文本特征进行遮盖，获得第二文本特征；基于第一文本特征，根据所述第二图像特征，通过文本引导的图像特征融合模块进行特征融合，获得第四图像特征；基于可学习的空白特征，根据所述第一文本特征以及所述第四图像特征，通过模态交互对齐模块进行图像-文本特征对齐，获得对齐后图像特征以及全景文本图像特征；基于可学习的空白特征，根据所述对齐后图像特征以及全景文本图像特征，通过全景图像解码器进行分割图像预测，获得分类预测结果；根据所述第三图像特征以及所述第四图像特征，通过图像重构器进行特征重构，获得重构图像特征；基于均方差损失函数，根据所述第二图像特征以及所述重构图像特征进行损失函数计算，得到图像特征重构损失；根据所述第二文本特征以及所述第四图像特征，通过文本重构器进行特征重构，获得重构文本特征；基于均方差损失函数，根据所述第一文本特征以及所述重构文本特征进行损失函数计算，得到文本特征重构损失；基于二元交叉熵损失函数，根据所述前景标签数据、所述背景标签数据和所述分类预测结果进行损失函数计算，获得分类损失；根据所述分类损失、所述图像特征重构损失和所述文本特征重构损失，对开放域图像分割模型进行参数优化，获得优化开放域图像分割模型；获取待分割标注遥感图像；将所述待分割标注遥感图像输入所述优化开放域图像分割模型，获得遥感图像分割结果。

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