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龙图腾网获悉厦门工学院申请的专利一种基于单目深度引导多模态融合的生物识别方法及系统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：CN120299100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510788636.5，技术领域涉及：G06V40/70；该发明授权一种基于单目深度引导多模态融合的生物识别方法及系统是由向汉城;张惠子设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单目深度引导多模态融合的生物识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于单目深度引导多模态融合的生物识别方法及系统，通过获取待识别生物的图像；通过单目深度模型对所述待识别生物的图像进行深度估计，得到伪深度图；对所述伪深度图和所述待识别生物的图像进行多种分辨率的特征的提取，得到多层级特征；分别针对每一层级特征，通过卷积层进行采样位置的预测，并根据预测的采样位置进行采样和融合，得到多尺度特征；通过所述图像特征和所述深度特征，进行方向特异特征的提取和特征增强，得到增强特征；根据所述多尺度特征和所述增强特征，进行上采样和边界特征的增强，得到解码特征；根据所述解码特征进行像素级预测，得到所述待识别生物的类别。本申请可以提高生物类别预测的准确度。

本发明授权一种基于单目深度引导多模态融合的生物识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于单目深度引导多模态融合的生物识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别生物的图像，其中，所述待识别生物为动物或植物； 通过单目深度模型对所述待识别生物的图像进行深度估计，得到伪深度图，其中，所述伪深度图包括图像特征和深度特征； 对所述伪深度图和所述待识别生物的图像进行多种分辨率的特征的提取，得到多层级特征，其中，所述多层级特征中，不同层级特征对应不同分辨率； 分别针对每一层级特征，通过卷积层进行采样位置的预测，并根据预测的采样位置进行采样和融合，得到多尺度特征；通过所述图像特征和所述深度特征，进行方向特异特征的提取和特征增强，得到增强特征； 根据所述多尺度特征和所述增强特征，进行上采样和边界特征的增强，得到解码特征； 根据所述解码特征进行像素级预测，得到所述待识别生物的类别； 所述分别针对每一层级特征，通过卷积层进行采样位置的预测，并根据预测的采样位置进行采样和融合，得到多尺度特征，包括：分别针对每一层级特征，通过卷积层预测动态采样偏移量；根据所述动态采样偏移量进行采样位置的调整，并根据调整后的采样位置进行采样，得到多个采样特征；分别针对每一个采样特征，进行全局平均池化和多层感知，得到对应的注意力权重；根据所述多个采样特征和对应的注意力权重进行修正，得到多个修改后的采样特征；对所述多个修改后的采样特征进行融合，得到所述多尺度特征； 所述根据所述多尺度特征和所述增强特征，进行上采样和边界特征的增强，得到解码特征，包括：通过多个解码器中第一级解码器，对所述多尺度特征和所述增强特征进行上采样，得到初始预测结果；根据所述初始预测结果计算得到第一门控特征；根据所述初始预测结果和所述第一门控特征，计算得到第一级解码器的输出结果；通过多个解码器中其余各级解码器，根据前一级的输出结果进行上采样，得到该级的预测结果，其中，所述多个解码器中其余各级解码器为除第一级解码器外的其余各级解码器；根据该级的预测结果计算得到该级的门控特征；根据所述该级的预测结果和所述该级的门控特征，计算得到该级解码器的输出结果，并将最后一级的输出结果作为所述解码特征。

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厦门工学院，其通讯地址为：361021 福建省厦门市集美区后溪镇孙坂南路1251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”。