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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利用于高光谱与激光雷达融合分类的神经网络构建方法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：CN120259794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510742726.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权用于高光谱与激光雷达融合分类的神经网络构建方法是由郭晓菲;刘雯雯;王雷全设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于高光谱与激光雷达融合分类的神经网络构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开用于高光谱与激光雷达融合分类的神经网络构建方法，属于神经网络技术领域，用于高光谱与激光雷达融合分类，输入波段信息筛选模块进行处理，得到筛选后的特征，将筛选后的特征和激光雷达数据输入多层空间互导模块，每个空间互导模块都输出拼接特征，将多个拼接特征输入多粒度特征融合模块，得到数据处理结果。本发明以激光雷达的高程特征作为先验知识，引导高光谱数据更多地保留与当前高程强相关的波段信息，优化光谱信息的利用，促使高光谱和激光雷达的空间特征相互引导，充分挖掘模态间的关联性，多粒度特征融合模块自适应整合各空间互导层的多粒度信息。

本发明授权用于高光谱与激光雷达融合分类的神经网络构建方法在权利要求书中公布了：1.用于高光谱与激光雷达融合分类的神经网络构建方法，其特征在于，获得高光谱数据和激光雷达数据，输入波段信息筛选模块进行处理，得到筛选后的特征，将和激光雷达数据输入多个多层空间互导模块，每个多层空间互导模块都输出拼接特征，将多个拼接特征输入多粒度特征融合模块进行拼接，得到数据处理结果； 波段信息筛选模块包括，将激光雷达数据的高程图通过1×1卷积扩展为与高光谱数据的波段数相同的维度，生成每个波段的独立查询，将高光谱的原始波段作为键和值，计算独立查询与键的逐波段点积获得波段得分，对每个位置的波段得分进行归一化Softmax，生成注意力权重，利用注意力权重对高光谱数据进行加权，生成筛选后的特征； 计算独立查询与键的逐波段点积包括： ； 式中，是波段得分，表示波段索引，表示空间位置，为点积操作，是查询，是键，波段得分用于衡量激光雷达高程与每个波段的相关性； 生成注意力权重包括： ； 式中，是波段索引总数； 利用注意力权重对高光谱数据进行加权包括： ； 式中，是值； 多层空间互导模块包括两条处理支路，第一支路接收第个高光谱数据，输入SFE模块，第二支路接收第个激光雷达数据，时表示数据初始值，时表示第一个多层空间互导模块产生的值，输入卷积模块Conv2D，Conv2D输出的空间信息，与SFE模块输出的光谱特征进行拼接，得到特征并输入Conv2D，将两个Conv2D输出的两个空间信息进行拼接，得到特征，拼接和得到拼接特征； 所述SFE模块包括重构模块Reshape1、卷积模块Cnov1D、重构模块Reshape2，Cnov1D包括批量归一化层BN、激活函数层ReLU和卷积核为3的1维卷积； Cnov2D包括批量归一化层BN、激活函数层ReLU和卷积核为3×3的2维卷积； 多粒度特征融合模块进行拼接包括，应用1×1卷积将多个拼接特征的通道数统一扩展为第一个多层空间互导模块输出的拼接特征的通道数： ； 式中，是通道扩展之后得到的特征； 多粒度特征融合模块进行拼接包括，对通道扩展之后得到的特征进行特征融合： ； 式中，是用于调整最终融合特征的组成成分的参数，是数据处理结果。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266590 山东省青岛市黄岛区长江西路66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”。