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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种多模态信息融合的机场场面机载态势增强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：CN119672399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411630858.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种多模态信息融合的机场场面机载态势增强方法是由蔡开泉;杨杨;董姿妤;张羿山;张霄霄设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态信息融合的机场场面机载态势增强方法在说明书摘要公布了：涉及大型机场场面运行的机载态势感知技术领域，具体涉及一种多模态信息融合的机场场面机载态势增强方法，包括：获取空管指令文本和航空器的滑行轨迹图像，对所述空管指令文本和所述滑行轨迹图像分别进行特征提取，得到文本特征和视觉特征；基于自适应Transformer网络对所述文本特征和视觉特征进行多模态特征融合，得到多模态特征；对所述多模态特征分别进行意图识别和关键参数分析，获取航空器行为意图和航空器关键参数；将所述航空器行为意图和航空器关键参数作为机载态势辅助信息，为后续飞行决策提供辅助；本发明能够提高空中交通管制指令的理解能力。

本发明授权一种多模态信息融合的机场场面机载态势增强方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态信息融合的机场场面机载态势增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取空管指令文本和航空器的滑行轨迹图像，对所述空管指令文本和所述滑行轨迹图像分别进行特征提取，得到文本特征和视觉特征； 步骤S2、基于自适应Transformer网络对所述文本特征和视觉特征进行多模态特征融合，得到多模态特征； 步骤S3、对所述多模态特征分别进行意图识别和关键参数分析，获取航空器行为意图和航空器关键参数； 步骤S4、将所述航空器行为意图和航空器关键参数作为机载态势辅助信息，为后续飞行决策提供辅助； 所述自适应Transformer网络的输入的表达式为： 其中，，和分别为查询、键和值，，和分别为查询、键和值的权重，，分别为查询的文本分量和视觉分量，，分别为键的文本分量和视觉分量，，分别为值的文本分量和视觉分量； 所述自适应Transformer网络输出的多模态注意力的计算表达式为： 其中，其中，是模态内和模态间的数据注意力得分的自适应权重参数； 所述多模态特征的表达式为： 其中，为多模态特征，为多模态特征的文本分量，为多模态特征的视觉分量，是文本的模态间注意力，是视觉信息的模态间注意力，是文本对视觉的模态间注意力，是视觉对文本的模态间注意力；表示多模态特征的第个表征； 所述自适应Transformer网络的目标函数为： 其中，表示所有关键参数，表示给定多模态特征条件下，同时发生的条件概率，表示给定多模态特征条件下发生的条件概率，表示给定多模态特征条件下发生的条件概率； 所述自适应Transformer网络的训练目标是最大化所述目标函数，通过最小化交叉熵损失对模型进行微调，通过迭代更新，完成所述自适应Transformer网络的训练。

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