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龙图腾网获悉航天宏图信息技术股份有限公司申请的专利基于多模态数据的建筑物立体信息提取方法、装置及设备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：CN120088659B 。

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：202510571919.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多模态数据的建筑物立体信息提取方法、装置及设备是由田静国;王宇翔;柏中强;白晓飞;王硕;容俊;屈洋旭;刘振宁设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的建筑物立体信息提取方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态数据的建筑物立体信息提取方法、装置及设备，包括：获取研究区域对应的异源多模态数据，并对异源多模态数据进行数据融合处理，以得到研究区域对应的多模态融合数据；通过预先训练得到的多模态语义分割网络，基于多模态融合数据预测研究区域对应的建筑物平面信息；通过预先训练得到的高度反演网络，基于多模态融合数据和建筑物平面信息预测研究区域对应的建筑物高度信息；基于建筑物高度信息和建筑物平面信息，生成研究区域对应的建筑物立体信息。本发明可以显著改善现有技术存在的速度慢、无法大面积检测、数据冗余等问题。

本发明授权基于多模态数据的建筑物立体信息提取方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的建筑物立体信息提取方法，其特征在于，包括： 获取研究区域对应的异源多模态数据，并对所述异源多模态数据进行数据融合处理，以得到所述研究区域对应的多模态融合数据，所述异源多模态数据包括高分辨率多光谱数据、合成孔径雷达数据、数字表面模型数据、数字高程模型数据和地表温度数据； 通过预先训练得到的多模态语义分割网络，基于所述多模态融合数据预测所述研究区域对应的建筑物平面信息，所述多模态语义分割网络包括分块层、多个MixTransform编码层、特征提取层和解码层； 通过预先训练得到的高度反演网络，基于所述多模态融合数据和所述建筑物平面信息预测所述研究区域对应的建筑物高度信息； 基于所述建筑物高度信息和所述建筑物平面信息，生成所述研究区域对应的建筑物立体信息； 通过预先训练得到的多模态语义分割网络，基于所述多模态融合数据预测所述研究区域对应的建筑物平面信息，包括：通过所述分块层，将所述多模态融合数据分割为多个多模态融合子数据，并将所述多模态融合子数据转换为一维特征向量；通过多个所述MixTransform编码层，提取所述一维特征向量对应的层次化特征向量；通过所述特征提取层，对所述层次化特征向量进行下采样特征提取处理和上采样特征融合处理，得到目标特征向量；通过所述解码层，对所述目标特征向量进行解码，用以预测所述研究区域对应的建筑物平面信息。

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