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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于街景图像匹配遥感影像的多模态数据城市土地利用场景分类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：CN119693781B 。

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：202411781098.9，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于街景图像匹配遥感影像的多模态数据城市土地利用场景分类方法是由李蒙蒙;俞哲耀;汪小钦设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于街景图像匹配遥感影像的多模态数据城市土地利用场景分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于街景图像匹配遥感影像的多模态数据城市土地利用场景分类方法，设计基于几何变换的跨视角影像匹配法，实现多视角街景图像和遥感影像空间位置匹配；利用具有较强泛化能力的预训练大模型，构建基于高分辨率遥感影像以及街景图像的城市土地利用场景分类模型，提取不同尺度和不同视角的深度特征；设计全局‑局部特征融合模块，通过自注意力聚合不同层级的特征；设计门控制循环融合模块，以实现不同拍摄时间，拍摄视角的街景图像的交互；通过通道注意力机制，根据不同的权重分配遥感影像特征和街景图像特征，优化其在不同分类任务中的贡献比例，并设计动态梯度调制策略，自适应融合不同模态信息，以实现城市土地利用遥感影像精准分类。

本发明授权基于街景图像匹配遥感影像的多模态数据城市土地利用场景分类方法在权利要求书中公布了：1.基于街景图像匹配遥感影像的多模态数据城市土地利用场景分类方法，包括以下步骤： 步骤S1：获取研究区的高分辨率遥感影像和路网数据；对遥感影像进行预处理操作；对路网数据进行筛选和精简，设置等间距坐标点，并获得每一坐标点的多视角街景图像； 步骤S2：设计基于几何变换的跨视角影像匹配法，对多视角街景图像和遥感影像进行空间位置匹配； 步骤S3：基于双分支神经网络架构，构建预训练大模型特征提取器，分别提取空间位置匹配后的遥感影像的多层级语义特征和多视角街景图像的深层语义特征； 步骤S4：构建多模态特征融合与增强模块；针对提取的遥感影像的多层级语义特征，构建全局-局部特征融合模块，提升模型对整体遥感影像的认知并获得增强特征；针对提取的多视角街景图像的深层语义特征，设计门控制循环融合模块，对双时相语义特征进行时空交互并获得融合特征；基于增强特征和融合特征生成用于分类的最终特征并进行分类； 步骤S5：设计自适应损失函数，针对模型中优化不平衡的问题，设计动态梯度调制策略，通过监视不同模态对学习目标的贡献的差异，自适应地优化每个模态的训练过程； 步骤S6：制作涵盖遥感影像和街景图像的多模态城市土地利用分类样本集，利用样本集对模型进行训练和预测，以及模型优化提升。

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