上海大学孔志浩获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于多模态特征融合的形变预测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：CN115147832B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210813356.1，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于多模态特征融合的形变预测方法及系统是由孔志浩;陆小锋;钟宝燕;毛建华设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态特征融合的形变预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及形变检测技术领域，特别是涉及一种基于多模态特征融合的形变预测方法及系统，方法包括：获取训练数据集；训练数据集包括训练点云数据集和训练物理因素数据集；基于训练数据集得到训练好的点云特征提取模型和训练好的物理因素特征提取模型；获取待检测目标的点云数据和物理因素数据；基于点云数据和训练好的点云特征提取模型，得到待定位目标的点云特征向量；基于物理因素数据和训练好的物理特征提取模型，得到待定位目标的物理因素特征向量；将点云特征向量和物理因素特征向量进行特征融合，得到最大后验概率；基于最大后验概率得到形变等级。本发明将点云数据与物理因素数据进行优势互补，从而提高输出的形变结果的准确度。
本发明授权一种基于多模态特征融合的形变预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的形变预测方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集；所述训练数据集包括训练点云数据集和训练物理因素数据集；所述训练物理因素数据集包括若干个训练物理因素向量，每个训练物理因素向量包括环境温度、环境湿度、装配时长和装配应力； 基于所述训练点云数据集对点云特征提取模型进行训练，得到训练好的点云特征提取模型； 基于所述训练物理因素数据集对物理特征提取模型进行训练，得到训练好的物理因素特征提取模型； 获取待检测目标的点云数据和物理因素数据； 基于所述点云数据和训练好的所述点云特征提取模型，得到待定位目标的点云特征向量； 基于所述物理因素数据和训练好的所述物理特征提取模型，得到待定位目标的物理因素特征向量； 将所述点云特征向量和所述物理因素特征向量进行特征融合，得到最大后验概率；基于所述最大后验概率得到形变等级。
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上海大学，其通讯地址为：200444 上海市宝山区上大路99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”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号