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龙图腾网恭喜北京师范大学申请的专利基于深度学习的气候适应性紧急作物监测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：CN119107554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411323720.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的气候适应性紧急作物监测方法及装置是由渠瀛;彭淑雯;张博玉;曾祥强;张立强设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的气候适应性紧急作物监测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的气候适应性紧急作物监测方法及装置。该方法通过获取待进行紧急作物监测区域在当前时刻之前预设时间内的输入数据，输入数据包括卫星影像数据和时序气候数据；然后将输入数据输入到预先训练好的监测模型中，输出得到监测区域含有各作物类型的作物图，这种方式无需现场标签收集或模型再训练，通过从可解释的角度减轻气候因素对物候特征的影响，实现了高精度的作物制图。

本发明授权基于深度学习的气候适应性紧急作物监测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的气候适应性紧急作物监测方法，其特征在于，包括：获取待进行紧急作物监测区域在当前时刻之前预设时间内的输入数据；其中，所述输入数据包括卫星影像数据和时序气候数据；将所述输入数据输入到预先训练好的监测模型中，输出得到所述监测区域含有各作物类型的作物图；其中，所述监测模型是利用已知样本对对目标神经网络进行训练得到的，所述已知样本对包括已知输入数据和已知作物图；所述目标神经网络包括依次连接的嵌入模块、气候响应缓解模块和特征融合模块，所述嵌入模块用于提取所述输入数据的特征信息，所述气候响应缓解模块用于缓解作物由气候引起的变化，所述特征融合模块包括对所述气候响应缓解模块输出的特征进行融合，以识别作物生长中的细微变化；所述嵌入模块包括时间嵌入组件和气候嵌入组件，所述时间嵌入组件用于保留所述卫星影像数据的时间位置信息，所述气候嵌入组件用于将多时间气候数据映射到更高维的表示空间；所述气候响应缓解模块包括：多个响应缓解组件，每个所述响应缓解组件均用于执行：从所述卫星影像数据中提取键向量和值向量以及从所述时序气候数据中提取查询向量；基于所述键向量和所述查询向量，计算注意力特征；对所述注意力特征进行softmax处理，并和所述值向量进行加权处理；一个拼接组件，用于将每个所述响应缓解组件输出的特征进行拼接。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京师范大学，其通讯地址为：100091 北京市海淀区新街口外大街19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。