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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种城市存量空间多模态数据的并行融合方法、系统、终端及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：CN120012026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510473812.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种城市存量空间多模态数据的并行融合方法、系统、终端及存储介质是由李晓明;黄家铭;郑晔;马丁;王伟玺;杜世宏;张修远;郭仁忠设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市存量空间多模态数据的并行融合方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于数据融合技术领域，公开了一种城市存量空间多模态数据的并行融合方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：对城市存量空间多模态数据依次进行分类、特征向量粗提取和归一化，得到全向量的存量空间数据集；主节点基于多模态时空索引结构对全向量的存量空间数据集和神经网络模型进行划分，并对应分配给各个子节点；每个子节点通过深度学习算法进行特征向量细提取，并通过多头注意力机制进行多模态数据初步融合；主节点采用联邦学习方法对每个子节点输出的局部融合特征向量进行全局汇聚，并通过迭代训练生成目标汇聚模型。本发明显著提升了大规模、多样化的城市存量空间多源数据的融合处理效率。

本发明授权一种城市存量空间多模态数据的并行融合方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种城市存量空间多模态数据的并行融合方法，其特征在于，所述城市存量空间多模态数据的并行融合方法包括： 获取城市存量空间多模态数据，并对所述城市存量空间多模态数据依次进行分类、特征向量粗提取和归一化，得到全向量的存量空间数据集； 设计包括主节点和多个子节点的多模态时空索引结构和构建神经网络模型，所述主节点基于所述多模态时空索引结构对所述全向量的存量空间数据集和所述神经网络模型进行划分，得到多个子特征向量和多个子神经网络模型，并将多个所述子特征向量和多个所述子神经网络模型对应分配给各个所述子节点； 基于所述子特征向量和所述子神经网络模型，每个所述子节点通过深度学习算法进行特征向量细提取，得到细特征向量，并通过多头注意力机制对所述细特征向量进行多模态数据初步融合，得到局部融合特征向量； 所述主节点获取每个所述子节点输出的局部融合特征向量，基于多个所述局部融合特征向量，采用联邦学习方法进行全局汇聚，得到全局融合特征向量，并基于所述全局融合特征向量，通过迭代训练生成目标汇聚模型； 获取待融合的城市存量空间多模态数据，将所述待融合的城市存量空间多模态数据输入至所述子神经网络模型中，得到目标局部融合特征向量，并将所述目标局部融合特征向量输入至所述目标汇聚模型中，得到数据融合结果。

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