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龙图腾网获悉浙江孚临科技有限公司申请的专利一种跨场景迁移学习的无人机多模态视觉识别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：CN120339887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510791756.0，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种跨场景迁移学习的无人机多模态视觉识别方法是由唐科伟;陈声鸿;肖非设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨场景迁移学习的无人机多模态视觉识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种跨场景迁移学习的无人机多模态视觉识别方法，包括：实时同步采集环境参数信息和多模态图像数据，并利用场景预测模型预测当前飞行区域的场景类别；通过计算场景类别与预设源域数据集中源域子集的匹配度，选择匹配度最高的源域子集；将目标域样本划分为多个子域，得到目标子域数据；提取多模态图像数据中各图像的单模态特征，并基于各图像的质量评估结果和场景类别动态切换融合策略进行融合，生成第一融合特征；采用滑动窗口机制对第一融合特征进行累积，并根据前一时刻的历史特征状态进行修正，得到第二融合特征；利用分阶段迁移学习训练完成后的视觉识别模型对当前目标域的第二融合特征进行视觉识别。

本发明授权一种跨场景迁移学习的无人机多模态视觉识别方法在权利要求书中公布了：1.一种跨场景迁移学习的无人机多模态视觉识别方法，其特征在于，包括： 通过无人机搭载的传感器实时同步采集环境参数信息和多模态图像数据，并利用场景预测模型预测当前飞行区域的场景类别； 通过计算所述场景类别与预设源域数据集中源域子集之间的匹配度，选择匹配度最高的所述源域子集；基于目标域样本的环境特征信息将目标域样本划分为多个子域，得到目标子域数据； 分别提取所述多模态图像数据中各模态图像的单模态特征，并基于各模态图像的质量评估结果和场景类别动态切换所述单模态特征的融合策略，对所述单模态特征进行融合，生成第一融合特征； 针对飞行过程中连续采集的多帧所述第一融合特征，采用滑动窗口机制进行时间序列特征累积，并根据前一时刻的历史特征状态进行修正，得到第二融合特征； 基于匹配度最高的所述源域子集和所述目标子域数据，执行分阶段迁移学习训练视觉识别模型并利用训练后的视觉识别模型对当前目标域的所述第二融合特征进行视觉识别。

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