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龙图腾网获悉福龙马集团股份有限公司申请的专利一种基于多模态感知的洗扫车清洁控制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：CN119939324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510418606.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多模态感知的洗扫车清洁控制方法是由钟春发;张西泠;黄英君设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态感知的洗扫车清洁控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态感知的洗扫车清洁控制方法，包括：获取不同角度的路面污染物图像数据，将不同角度的路面污染图像数据融合得到第一融合图像，通过第一融合图像识别得到第一污染物类型及其污染程度；获取路面污染物气味数据，根据第一污染类型将第一融合图像和路面污染物气味数据融合，得到融合数据特征；通过融合数据特征判断得到第二污染物类型及其污染程度，根据第一污染物类型和第二污染物类型，生成对应污染物类型的清洁策略。

本发明授权一种基于多模态感知的洗扫车清洁控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态感知的洗扫车清洁控制方法，其特征在于，根据一种基于多模态感知的洗扫车清洁控制系统，包括： 摄像头组，分别设置于洗扫车车身上，用于采集不同角度的路面污染物图像数据； 气味传感器组，分别设置于洗扫车两侧，用于监测路面污染物气味数据； 控制器，分别连接摄像头组和气味传感器组，用于根据路面污染图像数据和路面污染物气味数据生成清洁控制策略； 清洁机构，连接控制器，用于执行控制器下发的清洁控制策略； 所述方法包括： 获取不同角度的路面污染物图像数据，将不同角度的路面污染图像数据融合得到第一融合图像，通过第一融合图像识别得到第一污染物类型及其污染程度； 获取路面污染物气味数据，根据第一污染类型将第一融合图像和路面污染物气味数据融合，得到融合数据特征，具体的： 通过预训练的卷积神经网络提取第一融合图像的视觉特征； 将路面污染气味数据输入到长短期记忆网络模型中，提取得到气味特征； 使用第一污染物类型的嵌入特征作为查询向量，通过注意力机制分别计算视觉特征和气味特征对应的权重，计算公式如下： ， ， 其中，为视觉特征对应的权重，为气味特征对应的权重，为注意机制函数； 根据视觉特征和气味特征对应的权重将视觉特征和气味特征进行融合得到融合数据特征，计算公式如下： ； 通过融合数据特征判断得到第二污染物类型及其污染程度，若第一污染物类型和第二污染物类型相同，则生成对应污染物类型的清洁策略，具体的： 将融合数据特征输入到第二污染物检测模型中，得到第二污染物类型及其污染程度； 若第一污染物类型和第二污染物类型相同，则根据对应污染物类型、最高污染程度控制清洁机构作业； 若第一污染物类型和第二污染物类型不同，则执行混合污染物清扫策略，具体的： 若混合污染物体类型分别为固体垃圾和颗粒物粉尘，则通过强化学习模型分别获取固体垃圾的清洁策略和颗粒物粉尘的清洁策略，先执行固体垃圾的清洁策略再执行颗粒物粉尘的清洁策略； 若混合污染物体类型分别为固体垃圾和液体污染物，则通过强化学习模型分别获取固体垃圾的清洁策略和液体污染物的清洁策略，先执行固体垃圾的清洁策略再执行液体污染物的清洁策略； 若混合污染物体类型分别为颗粒物粉尘和液体污染物，则通过强化学习模型分别获取颗粒物粉尘的清洁策略和液体污染物的清洁策略，先执行颗粒物粉尘的清洁策略再执行液体污染物的清洁策略。

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