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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种智能多模态海上对象识别系统及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：CN119942470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411797833.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种智能多模态海上对象识别系统及方法是由王珊珊;徐海祥;冯辉;宋沛;刘思杰设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能多模态海上对象识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能多模态海上对象识别系统及方法，数据采集模块采集数据，构造多模态数据集；跨模态数据集构建模块构建跨模态数据集；特征提取模块对不同模态数据构建特征提取模型并提取特征；单模态正则化模块基于马氏度量学习，获得增强区分能力的单模态特征提取模型；特征融合模块用于将各单模态特征向量进行拼接融合；多模态正则化模块基于马氏度量学习，获得增强区分能力的多模态特征提取模型；识别模块获得海上对象目标类别的识别概率。本发明通过融合三种模态数据，基于马氏度量学习构建单、多模态特征提取模型，旨在克服现有技术的局限性，提升海上对象识别的能力、降低成本、增强环境适应性、提升复杂场景下的识别精度。

本发明授权一种智能多模态海上对象识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种智能多模态海上对象识别系统，其特征在于，包括： 数据采集模块用于利用水面光学图像、雷达图像和激光雷达点云数据，构建多模态数据集； 跨模态数据集构建模块用于从多模态数据集的水面光学图像、雷达图像和激光雷达点云数据中分别选取对应的样本进行多模态匹配，形成跨模态数据集； 特征提取模块用于针对跨模态数据集中不同模态数据构建特征提取模型提取特征； 单模态正则化模块用于通过马氏度量学习，构造各单模态下的相似性度量函数，并作为全连接层的正则化损失函数对各个单模态的特征向量进行训练，获得增强区分能力的单模态特征提取模型，用于提取各单模态特征向量； 特征融合模块用于将各单模态特征向量进行拼接，并通过多模态正则化模块进行融合，获得融合后的特征向量； 多模态正则化模块用于通过马氏度量学习，构造多模态组合度量函数，并作为全连接层的正则化损失函数对拼接融合后的特征向量进行训练，获得增强区分能力的多模态特征提取模型，用于提取多模态特征向量； 识别模块用于通过添加Softmax层将多模态特征向量映射到具体的海上对象目标类别上，获得海上对象目标类别识别概率。

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