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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利跨模态检索模型的训练方法以及遥感图像文本检索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：CN119646255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510174770.6，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权跨模态检索模型的训练方法以及遥感图像文本检索方法是由连德富;金开宇;陈恩红;谢洪;胡筱设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨模态检索模型的训练方法以及遥感图像文本检索方法在说明书摘要公布了：本发明提供了跨模态检索模型的训练方法以及遥感图像文本检索方法，应用于遥感跨模态检索技术领域。该遥感图像文本检索方法包括：利用训练完成的跨模态检索模型对预处理后的遥感图像进行特征提取，得到图像全局特征和图像局部特征，并对预处理后的目标文本进行特征提取，得到文本全局特征和词组全局特征；利用训练完成的跨模态检索模型计算图像全局特征和文本全局特征之间的全局相似度，计算图像局部特征和词组全局特征之间的局部相似度；利用训练完成的跨模态检索模型将全局相似度和局部相似度进行加权计算，基于加权相似度对遥感图像和目标文本之间的匹配结果进行筛选，得到遥感图像和目标文本之间的检索结果。

本发明授权跨模态检索模型的训练方法以及遥感图像文本检索方法在权利要求书中公布了：1.一种跨模态检索模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 利用跨模态检索模型的视觉编码器对预处理后的遥感图像样本进行特征提取，得到图像样本全局特征和图像样本局部特征； 利用所述跨模态检索模型的文本编码器对预处理后的文本样本进行特征提取，得到文本样本全局特征和词组样本全局特征； 基于所述遥感图像样本和所述文本样本之间的配对信息，构建正样本对和负样本对； 基于对比学习方法，分别计算所述正样本对和所述负样本对的全局相似性，得到正全局相似度和负全局相似度； 利用所述正全局相似度和所述负全局相似度对所述图像样本全局特征和所述文本样本全局特征进行全局特征对齐； 利用预定义的全局对齐损失函数计算在全局特征对齐过程中的全局对齐损失值； 利用所述图像样本局部特征与所述词组样本全局特征之间的局部相似度对所述图像样本局部特征和所述词组样本全局特征进行局部特征对齐，并计算局部对齐损失值； 分别对所述预处理后的遥感图像样本和所述预处理后的文本样本进行掩码建模，并分别计算所述遥感图像样本和所述文本样本在掩码建模过程中的掩码损失值； 对所述全局对齐损失值、所述局部对齐损失值和所述掩码损失值进行加权计算，得到加权损失值，并利用所述加权损失值对所述跨模态检索模型进行参数优化。

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