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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利基于多阶段融合策略的多模态数据融合处理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：CN120563991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511056928.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多阶段融合策略的多模态数据融合处理方法是由李锐;王佳荣;朱德鹏;李佳欢;詹伟达;李一全;于朋;陈宇;于国栋设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多阶段融合策略的多模态数据融合处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，用于解决了传统方法中模态权重固化、信息利用率低及复杂场景适应性不足的问题，具体为基于多阶段融合策略的多模态数据融合处理方法；本发明中，在数据预处理阶段，构建包含空间坐标与纹理信息的统一数据结构，显著增强点云的色彩表征能力，在特征融合阶段，设计元素注意力模块，动态量化各特征元素的重要度与可信度，实现关键信息增强与干扰抑制，有效提升模型对遮挡及光照变化的鲁棒性，在决策优化阶段，引入跳跃连接将原始特征与深层特征融合，在保留细节信息的同时强化语义表达能力，该方法通过构建数据级、特征级、决策级三层融合架构，实现3D点云与RGB图像的高效融合与互补，显著提升复杂场景下的信息利用率。

本发明授权基于多阶段融合策略的多模态数据融合处理方法在权利要求书中公布了：1.基于多阶段融合策略的多模态数据融合处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：对原始数据进行采集，将采集到的数据进行模态判断，分类为三维数据和二维数据； 步骤二：将三维数据进行几何特征提取，将二维数据进行纹理信息提取，并将几何特征和纹理信息进行动态匹配，构建包含空间几何特征和纹理信息的复合数据结构； 步骤三：引入注意力模块，将复合数据结构通过编码－解码生成一维注意图，并基于一维注意图进行特征元素的可信度评估以及重要度评估； 步骤四：将通过跳跃融合算法对跨模态算法进行融合，将融合结果进行记录，通过均值聚合算法对抽象特征进行提取，并对提取的特征进行记录； 步骤五：根据步骤四中所获取的特征生成数据融合最终结果； 步骤六：将最终特征融合结果进行可靠度判断，根据可靠度判断结果生成结果优化信号或结果可靠信号； 步骤七：根据可靠度判断结果对步骤二至步骤四中的关键参数进行记录，并生成相应提醒。

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长春理工大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区卫星路7089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”。