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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于多模态感知的复杂水域垃圾智能检测与收集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：CN121052480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511472489.7，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于多模态感知的复杂水域垃圾智能检测与收集方法是由邹涛;刘长红;罗子航;谢泽文;刘伟成;陈怡冰;胡诚设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态感知的复杂水域垃圾智能检测与收集方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多模态感知的复杂水域垃圾智能检测与收集方法，通过获取复杂水域的图像感知数据及语义环境数据，进行预处理并分别进行特征提取和语义编码后进行多模态特征对齐融合、特征提取以及多任务检测得到垃圾检测结果，有效实现语义先验与视觉特征的深度融合，提升复杂水域环境下垃圾识别的准确性和鲁棒性；然后进行任务重要性评估构建垃圾处理优先级队列，构建面向能耗约束与任务优先级协同优化的路径动态规划策略进行路径生成，在兼顾任务收益的前提下降低航行能耗，实现复杂水域中的垃圾检测与收集任务；本发明适配无人船、无人机及岸基平台等多种智能设备，具备高自主性、环境适应性与工程可部署性。

本发明授权一种基于多模态感知的复杂水域垃圾智能检测与收集方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态感知的复杂水域垃圾智能检测与收集方法，其特征在于，包括下述步骤： 通过搭载在无人船上的多模态数据采集设备获取待测复杂水域的图像感知数据及语义环境数据；所述图像感知数据包括RGB图像、红外图像和多光谱图像；所述语义环境数据包括环境参数与语义先验信息；所述环境参数包括浪高、水流速度与方向、风速与方向以及能见度；所述语义先验信息包括历史垃圾分布图以及垃圾危害等级分类库； 分别对图像感知数据和语义环境数据进行预处理，并对处理后图像感知数据进行图像特征提取得到图像模态特征张量，对处理后语义环境数据进行语义编码得到语义模态编码向量； 将图像模态特征张量和语义模态编码向量输入融合检测网络中进行多模态特征对齐融合、特征提取以及多任务检测得到垃圾检测结果；所述垃圾检测结果包括垃圾目标的空间位置、目标类别、目标置信度及垃圾危害等级； 依据垃圾检测结果进行任务重要性评估构建垃圾处理优先级队列； 以垃圾处理优先级队列为目标输入，以无人船的位置信息和环境参数作为初始状态，在能耗约束下采用基于A*算法的启发式路径规划方法搜索无人船从当前位置到各个待收集垃圾目标的最优路径组合； 无人船按照垃圾处理优先级队列和最优路径组合执行垃圾收集任务； 所述融合检测网络包括特征对齐模块、特征提取模块以及多任务检测模块；所述特征对齐模块采用通道拼接式注入策略进行结构对齐；所述特征提取模块为YOLOv12主干网络，其高层输出后端引入浅层Transformer编码器；所述多任务检测模块采用解耦式多分支结构； 所述得到垃圾检测结果具体为： 将图像模态特征张量和语义模态编码向量输入融合检测网络中，使用特征对齐模块通过通道广播方式将语义模态编码向量扩展为三维张量，并与图像模态特征张量进行拼接，得到复合输入张量； 将复合输入张量输入特征提取模块中经YOLOv12主干网络输出多尺度特征图，并经过浅层Transformer编码器得到多尺度增强特征； 使用多分支检测模块对多尺度增强特征进行多任务检测得到垃圾检测结果。

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