福州大学翁谦获国家专利权
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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于Mamba结构的高光谱和LiDAR数据自适应融合协同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：CN119992269B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510067194.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于Mamba结构的高光谱和LiDAR数据自适应融合协同分类方法是由翁谦;陈耿葳;林嘉雯;潘增滢;林易丰;林灵杰;黄贤圣;张滢滢;陈模设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于Mamba结构的高光谱和LiDAR数据自适应融合协同分类方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于Mamba结构的高光谱和LiDAR数据自适应融合协同分类方法。首先，利用双分支深度特性提取架构提取HSI数据的空间‑光谱联合特征以及LiDAR数据的高程语义信息。随后，通过空间上下文标记器进行特征聚合并优化空间表示。在特征融合阶段，通过基于Mamba结构的双通道协同注意力模块DCCAM来捕获全局依赖关系，同时利用参数共享确保异构特征的一致性，最后通过自适应融合模块AF有效地整合了多源特征，增强了信息的联合表示。相比已有的多模态遥感图像分类算法，本发明方法能够实现更高的分类精度并显著提升计算效率。
本发明授权基于Mamba结构的高光谱和LiDAR数据自适应融合协同分类方法在权利要求书中公布了：1.基于Mamba结构的高光谱和LiDAR数据自适应融合协同分类方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：数据预处理阶段：对高光谱影像HSI数据和激光雷达LiDAR数据进行数据预处理，将原始数据转化为契合模型输入要求的图像空间块； 步骤S2：双分支深度特征提取：构建双分支深度特性提取架构，分别作用于预处理后的HSI数据和LiDAR数据；提取HSI数据的空间-光谱联合特征和LiDAR数据的高程语义信息，以捕捉地物在垂直方向上的高度差异和地形起伏特征； 步骤S3：空间上下文标记与优化：通过设计的空间上下文标记器，对从双分支提取到的特征进行聚合操作，通过综合考虑特征在空间邻域内的上下文信息，优化特征的空间表示； 步骤S4：多模态Mamba融合与分类：将经过步骤S1-S3处理后的特征序列输入到设计的多模态Mamba融合编码器中进行编码并融合，之后通过分类层输出最终的对地物的分类结果。
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