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龙图腾网获悉苏州轻棹科技有限公司申请的专利一种基于多模态信息进行自监督学习的处理方法和装置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：CN115471807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211296870.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于多模态信息进行自监督学习的处理方法和装置是由杨晓东;蔡沐;罗晨旭设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态信息进行自监督学习的处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种基于多模态信息进行自监督学习的处理方法和装置，所述方法包括：提取原始点云和第一环视图；对原始点云进行数据增强生成第一、第二点云；进行地面点云过滤；将第一、第二点云输入点云鸟瞰特征提取网络生成第一、第二特征图；将第一环视图输入图像鸟瞰特征提取网络生成第三特征图；进行第一多模态信息样本准备处理；对第一、第二点云进行鸟瞰平面聚类；进行样本聚类处理；进行第二多模态信息样本准备处理；构建第一多模态、第二多模态和整体损失函数对点云鸟瞰特征提取网络的网络参数进行学习。通过本发明，可以缩短数据准备时间、提高网络的学习精度和训练充分度。

本发明授权一种基于多模态信息进行自监督学习的处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息进行自监督学习的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 从第一训练数据集中任选一个第一训练数据记录进行原始点云和环视图提取处理生成对应的原始点云和第一环视图； 从多个数据增强方式中任选两种方式分别对所述原始点云进行对应的数据增强处理生成对应的第一、第二点云；并对所述第一、第二点云进行地面点云过滤处理； 将所述第一点云与所述第二点云分别输入点云鸟瞰特征提取网络进行特征提取处理生成对应的第一特征图和第二特征图；并将所述第一环视图输入训练成熟的图像鸟瞰特征提取网络进行特征提取处理生成对应的第三特征图；并根据所述第一、第二和第三特征图进行第一多模态信息样本准备处理得到对应的第一、第二和第三样本序列； 并按预设的聚类数量Q分别对所述第一、第二点云进行鸟瞰平面聚类得到对应的第一、第二平面聚类空间序列；并根据所述第一、第二平面聚类空间序列对所述第一、第二和第三样本序列进行样本聚类处理生成对应的第一、第二和第三聚类样本序列集合；并根据所述第一、第二和第三聚类样本序列集合进行第二多模态信息样本准备处理得到对应的第四、第五和第六样本序列； 根据所述第一、第二、第三、第四、第五和第六样本序列构建第一多模态损失函数L1、第二多模态损失函数L2和整体损失函数Lall，并根据所述第一多模态损失函数L1、所述第二多模态损失函数L2和所述整体损失函数Lall对所述点云鸟瞰特征提取网络的网络参数进行学习。

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