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龍圖騰網獲悉中山大學;廣州文遠知行科技有限公司申請的專利一種特征自適應互引導的多源信息融合分類方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114187526B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111349899.4，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權一種特征自適應互引導的多源信息融合分類方法及系統是由王錦萍;李軍;譚曉軍;石艷麗;孫子文;王一煒設計研發完成，并于2021-11-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種特征自適應互引導的多源信息融合分類方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種特征自適應互引導的多源信息融合分類方法及系統，該方法包括：獲取高光譜圖像和激光雷達圖像數據集并進行數據預處理，得到訓練集；基于訓練集對預設的特征自適應互引導的多源信息融合網絡進行訓練，得到訓練完備的特征自適應互引導的多源信息融合網絡；獲取待測圖像并基于訓練完備的特征自適應互引導的多源信息融合網絡對待測圖像進行分類，得到圖像分類結果。該系統包括：預處理部分、網絡訓練部分和任務分類部分。通過使用本發明，可以充分挖掘不同信息源數據的特征互補性，兼容多種數據源類型的特征數據融合，具有較強的實際應用價值。本發明可廣泛應用于多源信息分類領域。

本發明授權一種特征自適應互引導的多源信息融合分類方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種特征自適應互引導的多源信息融合分類方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取高光譜圖像和激光雷達圖像數據集并進行數據預處理，得到訓練集；基于訓練集對預設的特征自適應互引導的多源信息融合網絡進行訓練，得到訓練完備的特征自適應互引導的多源信息融合網絡；所述特征自適應互引導的多源信息融合網絡包括光譜-空間特征學習模塊、光譜-空間互相引導模塊和多模態數據融合分類模塊；獲取待測圖像并基于訓練完備的特征自適應互引導的多源信息融合網絡對待測圖像進行分類，得到圖像分類結果；所述基于訓練集對預設的特征自適應互引導的多源信息融合網絡進行訓練，得到訓練完備的特征自適應互引導的多源信息融合網絡這一步驟，其具體包括：基于光譜-空間特征學習模塊對高光譜圖像進行Involution算子特征學習操作，對高光譜圖像和激光雷達圖像的空間結構進行融合，提取得到光譜特征信息和空間特征信息；基于光譜-空間互相引導模塊對光譜特征信息和空間特征信息進行多尺度特征提取，得到低層特征、中層特征和高層特征；基于多模態數據融合分類模塊將低層特征、中層特征和高層特征按權重計算概率分類，得到訓練分類結果；根據訓練分類結果和真實標簽調整網絡參數，得到訓練完備的特征自適應互引導的多源信息融合網絡。

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