买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉长春光华学院申请的专利基于多模态深度学习的多源遥感农作物分类方法及系统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：CN120543953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511033776.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态深度学习的多源遥感农作物分类方法及系统是由张勇;李长明;王超;李华朋设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态深度学习的多源遥感农作物分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于农业遥感技术领域，提供了基于多模态深度学习的多源遥感农作物分类方法及系统，包括以下步骤：调取历史多源遥感数据，标注有农作物类别和生长阶段；提取历史多源遥感数据中各个模态的历史特征信息；构建动态权重学习模型，输入为多模态拼接向量，输出为每种农作物类别各个生长阶段对应的动态权重向量；基于动态权重向量确定历史融合特征，构建分类网络；采集实时多源遥感数据，提取各个模态的实时特征信息；随机调取动态权重向量，基于动态权重向量和实时特征信息确定实时融合特征，将实时融合特征输入至分类网络，确定农作物类别。本发明通过构建动态权重学习模型，能够更精准地捕捉作物生长阶段的特征需求，提升分类精度。

本发明授权基于多模态深度学习的多源遥感农作物分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态深度学习的多源遥感农作物分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 调取历史多源遥感数据，所述历史多源遥感数据包括光学数据、雷达数据以及热红外数据，每个历史多源遥感数据标注有农作物类别和生长阶段； 提取历史多源遥感数据中各个模态的历史特征信息，历史特征信息包括高维光谱特征向量F1、雷达特征向量F2和热特征向量F3； 构建动态权重学习模型，输入为多模态拼接向量F0=[F1，F2，F3，农作物类别，生长阶段]，输出为每种农作物类别各个生长阶段对应的动态权重向量W=[w1,w2,w3]，w1+w2+w3=1； 基于动态权重向量确定历史融合特征，构建分类网络，输入为历史融合特征，输出为农作物类别概率分布； 采集实时多源遥感数据，对实时多源遥感数据进行预处理，提取各个模态的实时特征信息； 随机调取动态权重向量，基于动态权重向量和实时特征信息确定实时融合特征，将实时融合特征输入至分类网络，确定农作物类别，进行反演验证，验证通过后，得到农作物类别和生长阶段； 其中，随机调取动态权重向量时，会根据实时多源遥感数据的采集时间确定每种农作物类别的潜在生长阶段，确定部分可调取的动态权重向量，每调取一个动态权重向量，同时会调取对应的农作物类别和生长阶段；进行反演验证时，会判定分类网络输出的农作物类别与之前调取的农作物类别是否相同，当相同时，反演验证通过。

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光华学院，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区武汉路3555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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。