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龙图腾网获悉浙江工商大学申请的专利一种基于深度学习的多源异构数据融合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：CN115471719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210920768.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于深度学习的多源异构数据融合方法是由刘东升;刘彦妮;王黎明;陈亚辉设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多源异构数据融合方法在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了基于深度学习的多源异构数据融合方法，可以应用于图像处理领域。上述方法包括：获取文本类型的场景信息和图片类型的图像，所述场景信息至少包括一级对象信息和二级对象信息；根据所述一级对象信息确定模型集群；根据所述二级对象信息，在所述模型集群中确定每一目标下位对象对应的目标模型；基于各所述目标模型对所述图像进行粗分割，得到各第一图像；对各所述第一图像进行基于其对应的目标下位对象所关联的信息集聚的分割，得到各所述第一图像分别对应的精细分割结果；根据所述精细分割结果渲染所述图像对应的主体图像，所述主体图像表征所述场景信息和所述图像的融合结果。本申请可实现多源数据融合。

本发明授权一种基于深度学习的多源异构数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多源异构数据融合方法，其特征在于，包括： 获取文本类型的场景信息和图片类型的图像，所述场景信息至少包括一级对象信息和二级对象信息，所述一级对象信息表征场景，所述二级对象信息表征所述场景中关联的目标下位对象； 根据所述一级对象信息确定模型集群，所述模型集群中包括所述一级对象信息表征的场景中的各下位对象分别对应的分割模型；根据所述二级对象信息，在所述模型集群中确定每一目标下位对象对应的目标模型；基于各所述目标模型对所述图像进行粗分割，得到各所述目标下位对象分别对应的第一图像； 通过将每一第一图像输入对应的集聚化信息提取器，得到对应的精细分割结果；根据所述精细分割结果渲染所述图像对应的主体图像，所述主体图像表征所述场景信息和所述图像的融合结果；所述集聚化信息提取器包括提取网络和掩膜生成网络，并通过下述方法训练： 获取样本图像和对应的下位对象对应的检测器，所述样本图像的标注信息表征所述下位对象的位置信息；将所述样本图像输入提取网络，以执行针对所述样本图像中每个像素区域：提取对应的样本第一特征和样本第二特征；所述样本第二特征通过提取各关联像素位置对应的关联位置特征并对所述关联位置特征融合得到，所述关联像素位置为所述像素区域所在的邻域中不属于所述像素区域的其他像素位置； 将各所述样本第一特征和所述样本第二特征输入掩膜生成网络，得到样本目标掩膜； 针对每一像素区域，得到第一检测结果和第二检测结果，所述第一检测结果通过将不与所述像素区域对应的其他样本第一特征输入检测器得到，所述第二检测结果通过将不与所述像素区域对应的其他样本第二特征输入所述检测器得到； 根据各所述第一检测结果、各所述第二检测结果和所述标注信息，得到指示目标掩膜；根据所述样本目标掩膜和所述指示目标掩膜的差异，调整所述提取网络和所述掩膜生成网络的参数，直至训练完成。

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