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龙图腾网获悉浙江飞航智能科技有限公司申请的专利跨模态关联方法、装置、设备及计算机可读存储介质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：CN121392502B 。

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：202511949456.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权跨模态关联方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由钱铭;陈柯洋;叶敏;崔文峰设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨模态关联方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及遥感技术领域，尤其涉及一种跨模态关联方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取目标观测场景的光学图像切片及雷达图像切片；依据预设的外观处理模型对在光学图像切片及雷达图像切片中的当前观测目标进行特征提取，得到光学目标外观特征及雷达目标外观特征，并依据光学目标外观特征及雷达目标外观特征确定外观相似度矩阵；依据当前观测目标在光学图像切片及雷达图像切片中的光学位置特征以及雷达位置特征，确定位置相似度矩阵；依据外观相似度矩阵及位置相似度矩阵得到融合相似度矩阵，并依据融合相似度矩阵确定当前观测目标在光学图像切片与雷达图像切片之间的实际关联结果。本申请旨在提高跨模态关联性能的准确性。

本发明授权跨模态关联方法、装置、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跨模态关联方法，其特征在于，所述跨模态关联方法包括： 获取目标观测场景的光学图像切片以及雷达图像切片，所述目标观测场景包括多种观测物体类别，同一所述观测物体类别包括不同身份标识的观测物体； 依据预设的外观处理模型对在所述光学图像切片以及所述雷达图像切片中的当前观测目标进行特征提取，得到光学目标外观特征以及雷达目标外观特征，并依据所述光学目标外观特征以及所述雷达目标外观特征确定外观相似度矩阵，所述当前观测目标为同一观测物体类别中所有观测物体中的任意一个观测物体； 所述光学目标外观特征包括所述当前观测目标在所述光学图像切片中的RGB特征向量以及灰度特征向量，所述依据所述光学目标外观特征以及所述雷达目标外观特征确定外观相似度矩阵的步骤包括： 在预设的模态内优化阶段对所述外观处理模型进行模态内优化训练，并依据训练得到的模态内优化网络确定所述当前观测目标的模态内外观相似度； 在预设的跨模态优化阶段对所述外观处理模型进行跨模态优化训练，并依据训练得到的跨模态优化网络确定所述当前观测目标的跨模态外观相似度； 依据所述模态内外观相似度以及所述跨模态外观相似度进行加权融合，得到所述当前观测目标在所述光学图像切片与所述雷达图像切片之间的外观相似度矩阵； 依据所述当前观测目标在所述光学图像切片以及所述雷达图像切片中的光学位置特征以及雷达位置特征，确定位置相似度矩阵； 依据所述外观相似度矩阵以及所述位置相似度矩阵得到融合相似度矩阵，并依据所述融合相似度矩阵确定所述当前观测目标在所述光学图像切片与所述雷达图像切片之间的实际关联结果。

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