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公开(公告)号:CN120014288A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411963075.X
申请日:2024-12-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096
Abstract: 本申请公开了一种面向复杂场景信息先验的遥感图像自然语言描述生成方法,属于图像处理与分析领域。本申请所提方法包括:构建中文和英文联合的数据集;构建视觉的全局特征和局部特征;构建信息先验特征;对全局特征和局部特征的强化处理;进行多特征交叉融合;对交叉融合后的特征执行自然语言描述生成。本申请通过上述技术方案,提高了对涉及大量复杂场景的遥感图像描述的准确性。
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公开(公告)号:CN119851148A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202411733922.3
申请日:2024-11-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种大模型驱动的高分辨率遥感图像解译方法,属于图像处理与分析领域。本发明包括:构建大规模的高分辨遥感图像数据集;对数据进行清洗和标注,划分训练集和验证集;构建多模态遥感信息智能提取大模型,实现多模态遥感特征的提取与协同;构建多模态遥感信息融合模块,实现可见光编码特征和热红外编码特征的融合;基于当前大语言模型的编码器来处理融合后的多模态特征,实现高分辨率遥感图像的解译。本发明所提方法的实施,能有效提升高分辨遥感图像解译的准确度。
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