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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利基于多模态学习的校园绿色空间具身感知评估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：CN119862400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510358454.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于多模态学习的校园绿色空间具身感知评估方法及系统是由韦进;郑豪;梁海岫;刘剀;袁满;殷实设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态学习的校园绿色空间具身感知评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态学习的校园绿色空间具身感知评估方法及系统，所述方法具体包括：将视觉特征编码网络和听觉特征编码网络各自的输出结果输入到视听模态特征融合模块进行融合处理，获得环境联合表征；将生理响应数据集和心理评估数据集输入至生理心理协同编码器进行处理，获得生理心理联合表征；将环境联合表征和生理心理联合表征输入至全局融合模块进行深度融合，获得最终融合特征；将最终融合特征输入至多任务预测通道进行处理，并结合损失函数训练优化，获得环境舒适度综合评分结果和解释性决策依据。本发明实现了对校园绿色空间具身感知的全面评估，提高了评估的准确性和科学性，为优化校园空间设计提供了决策支持。

本发明授权基于多模态学习的校园绿色空间具身感知评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态学习的校园绿色空间具身感知评估方法，其特征在于，所述方法具体包括：获取环境感知数据集、生理响应数据集和心理评估数据集，所述环境感知数据集包括视觉指标量化矩阵和声学时序张量；将所述视觉指标量化矩阵输入至视觉特征编码网络进行处理，将所述声学时序张量输入至听觉特征编码网络进行处理，并将视觉特征编码网络和听觉特征编码网络各自的输出结果输入到视听模态特征融合模块进行融合处理，获得环境联合表征；所述视听模态特征融合模块包括跨模态Transformer编码器和动态权重门控单元；所述将视觉特征编码网络和听觉特征编码网络各自的输出结果输入到视听模态特征融合模块进行融合处理，获得环境联合表征，具体包括：采用跨模态Transformer编码器对视觉嵌入和声学嵌入进行跨模态注意力计算；采用动态权重门控单元对所述视觉嵌入和所述声学嵌入进行模态贡献度调节，获得环境联合表征；将所述生理响应数据集和所述心理评估数据集输入至生理心理协同编码器进行处理，获得生理心理联合表征；所述生理心理协同编码器包括心理特征投影层、生理时序编码网络和协同注意力融合层；将所述环境联合表征和所述生理心理联合表征输入至全局融合模块进行深度融合，获得最终融合特征；所述全局融合模块包括决策级动态聚合单元、环境影响力评估单元和人体反馈补偿单元；所述将所述环境联合表征和所述生理心理联合表征输入至全局融合模块进行深度融合，获得最终融合特征，具体包括：将所述生理心理联合表征进行升维，并与环境联合表征进行细粒度特征匹配和语义联系建立；采用决策级动态聚合单元的门控残差网络调节环境联合表征与生理心理联合表征各自的贡献比例，根据所述贡献比例对环境联合表征与生理心理联合表征进行融合，所述门控残差网络满足： ； ；其中，表示实时调节环境与人体特征的贡献比例，表示动态门控权重矩阵，表示环境联合表征，表示升维后的生理心理联合表征，表示第t次迭代的融合特征，表示第次迭代的融合特征，表示多层感知机，表示Sigmoid激活函数；采用环境影响力评估单元的双通道神经网络分析环境联合表征与生理心理联合表征的决策贡献度，获得环境主导系数；采用人体反馈补偿单元对环境主导系数进行修正处理，获得人体修正系数；根据所述环境主导系数和所述人体修正系数进行动态加权融合，获得最终融合特征；将所述最终融合特征输入至多任务预测通道进行处理，并结合损失函数训练优化，获得环境舒适度综合评分结果和解释性决策依据。

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华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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”。