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龙图腾网恭喜中山大学;广州文远知行科技有限公司申请的专利一种特征自适应互引导的多源信息融合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：CN114187526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111349899.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种特征自适应互引导的多源信息融合分类方法及系统是由王锦萍;李军;谭晓军;石艳丽;孙子文;王一炜设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种特征自适应互引导的多源信息融合分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种特征自适应互引导的多源信息融合分类方法及系统，该方法包括：获取高光谱图像和激光雷达图像数据集并进行数据预处理，得到训练集；基于训练集对预设的特征自适应互引导的多源信息融合网络进行训练，得到训练完备的特征自适应互引导的多源信息融合网络；获取待测图像并基于训练完备的特征自适应互引导的多源信息融合网络对待测图像进行分类，得到图像分类结果。该系统包括：预处理部分、网络训练部分和任务分类部分。通过使用本发明，可以充分挖掘不同信息源数据的特征互补性，兼容多种数据源类型的特征数据融合，具有较强的实际应用价值。本发明可广泛应用于多源信息分类领域。

本发明授权一种特征自适应互引导的多源信息融合分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种特征自适应互引导的多源信息融合分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取高光谱图像和激光雷达图像数据集并进行数据预处理，得到训练集；基于训练集对预设的特征自适应互引导的多源信息融合网络进行训练，得到训练完备的特征自适应互引导的多源信息融合网络；所述特征自适应互引导的多源信息融合网络包括光谱-空间特征学习模块、光谱-空间互相引导模块和多模态数据融合分类模块；获取待测图像并基于训练完备的特征自适应互引导的多源信息融合网络对待测图像进行分类，得到图像分类结果；所述基于训练集对预设的特征自适应互引导的多源信息融合网络进行训练，得到训练完备的特征自适应互引导的多源信息融合网络这一步骤，其具体包括：基于光谱-空间特征学习模块对高光谱图像进行Involution算子特征学习操作，对高光谱图像和激光雷达图像的空间结构进行融合，提取得到光谱特征信息和空间特征信息；基于光谱-空间互相引导模块对光谱特征信息和空间特征信息进行多尺度特征提取，得到低层特征、中层特征和高层特征；基于多模态数据融合分类模块将低层特征、中层特征和高层特征按权重计算概率分类，得到训练分类结果；根据训练分类结果和真实标签调整网络参数，得到训练完备的特征自适应互引导的多源信息融合网络。

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