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龙图腾网恭喜浙江初驰科技有限公司申请的专利一种多模态数据融合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：CN119693759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510174259.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种多模态数据融合方法及系统是由陈航;蒋慧强;黄佳琪;陈方豪设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态数据融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及点云数据处理技术领域，特别是涉及一种多模态数据融合方法及系统，本发明通过动态跨模态注意力机制，精准捕捉图像与点云特征的相互关系，避免因投影不准导致的信息丢失，尤其是在远距离区域表现出色；本发明通过自适应注意力机制，使图像和点云特征能够动态交互，实现深层次的模态协同，确保两种模态的各个尺度特征都能被有效利用；本发明通过自适应权重生成机制，平衡了不同模态在融合中的贡献，避免了信息不均衡的问题；同时，本发明优化了融合流程，通过多尺度动态融合降低了计算复杂度，提升了实时性和资源效率。

本发明授权一种多模态数据融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据融合方法，所述多模态数据包括三维点云数据和二维图像数据，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：对所述多模态数据进行多尺度特征提取，得到三维点云数据特征和二维图像数据特征； S2：基于跨模态协同注意力机制动态计算所述三维点云特征和所述图像数据特征的相互关系；所述基于跨模态协同注意力机制动态计算所述三维点云特征和所述图像数据特征的相互关系具体为： S2.1：将所述图像特征映射到查询向量；s是多尺度处理的索引，用于区分在不同尺度上提取的特征； S2.2：将所述点云特征映射到键向量； S2.3：将所述点云特征映射到值向量； S2.4：计算所述图像特征和所述点云特征的相互关系；所述S2.4中，通过注意力权重矩阵表征所述图像特征和所述点云特征的相互关系；基于查询向量和键向量计算所述注意力权重矩阵； 所述基于查询向量和键向量计算所述注意力权重矩阵具体为：使用点积注意力机制，计算所述基于查询向量和键向量的点积，并通过softmax函数对所述点积进行归一化，从而得到所述注意力权重矩阵； 其中，，；n是特征向量的数量，m是点的数量；d是特征维度； S3：对所述图像特征和所述点云特征进行动态特征重构；所述S3具体为：根据注意力权重矩阵对所述图像特征和所述点云特征进行动态特征重构，即，，为动态特征重构后的图像特征，为动态特征重构后的点云特征； S4：将重构后的所述图像特征和所述点云特征进行多模态融合，得到最终的融合特征； 所述S4具体为： S4.1：计算自适应融合权重； 引入自适应权重生成模块，根据重构后的所述图像特征和所述点云特征计算不同尺度上每个模态的权重，其中为MLP神经网络模块，所述MLP神经网络模块输入为重构后的所述图像特征和所述点云特征，MLP神经网络模块的输出为融合权重； S4.2：基于所述自适应融合权重将重构后的所述图像特征和所述点云特征进行多模态融合，得到最终的融合特征； 其中，所述S4.2通过公式表达为： 。

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