公开(公告)号：CN119723321A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411518385.0

申请日：2024-10-29

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李云鹏 ,  陶程锦 ,  田明明 ,  刘梦 ,  张浩 ,  单李庆

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442

Abstract: 本申请适用于遥感技术领域，提供了一种遥感图像的预测方法、装置、终端设备及存储介质，包括：先获取遥感图像的初级特征向量，再根据多头注意力机制对初级特征向量进行特征增强，生成增强特征向量，接着根据增强特征向量生成思考LSTM层第n次隐层状态向量和记忆向量，再将最佳思考次数代入至思考LSTM层第n次隐层状态向量和记忆向量，以生成思考LSTM层的最终隐层状态向量和最终记忆向量，并将最终隐层状态向量确定为推理词向量，最后对推理词向量进行线性变换后结合激活函数，生成预测结果。由此，通过对遥感图像进行基于特征增强和多步思考注意力的描述算法，从而提高遥感图像预测结果的精确度。

公开(公告)号：CN119625519A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411538287.3

申请日：2024-10-31

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李云鹏 ,  刘梦 ,  田明明 ,  陶程锦 ,  单李庆 ,  张浩

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045

Abstract: 本申请适用于遥感图像技术领域，提供了一种遥感图像的预测方法、装置及终端设备，包括：将遥感图像的多个patch块输入至预设的Vit网络中进行特征编码，输出视觉特征向量和类别特征向量，将视觉特征向量输入至显著区域感知模块，生成显著区域特征向量，将类别特征向量输入至多实例学习模块，生成标签概率分布，再结合区域注意力机制和显著区域特征向量，生成视觉注意力上下文特征向量，结合标签注意力机制和标签概率分布，生成语义注意力上下文特征向量，最后将视觉注意力上下文特征向量和语义注意力上下文特征向量进行融合，生成融合特征并生成遥感图像的预测结果。由此可以提高遥感图像预测分类的准确性。