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龙图腾网获悉河南融创新合科技有限公司申请的专利基于人工智能的多模态数据融合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：CN119516316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202411568603.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于人工智能的多模态数据融合方法及系统是由冯申;陈兴;庞斌设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的多模态数据融合方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于人工智能的多模态数据融合方法及系统，涉及数据融合领域，其首先采集农作物生长状态图像、农作物植株本体红外图像和土壤湿度值，然后，在后端引入基于人工智能和深度学习的数据处理和图像分析算法来对这些采集的数据进行分析，以此利用农作物植株本体水分分布特征和土壤湿度时序特征之间的隐式关联来刻画出农作物水分供给跨模态时序联合编码特征，最后进行解码对农作物灌溉量进行优化控制，能够利用人工智能和深度学习技术结合多模态的数据分析来实现更为智能化的农作物灌溉量自适应控制，避免传统灌溉方式带来的问题，为灌溉决策提供科学依据。

本发明授权基于人工智能的多模态数据融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的多模态数据融合方法，其特征在于，包括： 获取由摄像头采集的农作物生长状态图像，并对所述农作物生长状态图像进行农作物生长状态特征提取以得到农作物生长语义编码状态特征； 获取由红外摄像头采集的农作物植株本体红外图像，并对所述农作物植株本体红外图像进行植物本体水分分布特征提取以得到农作物植株本体水分分布特征； 获取由土壤湿度传感器采集的土壤湿度值的时间队列，并对所述土壤湿度值的时间队列进行序列编码以得到土壤湿度时序关联特征； 对所述农作物植株本体水分分布特征和所述土壤湿度时序关联特征进行基于跨模态优选的联合编码以得到农作物水分供给跨模态时序联合编码特征，包括：对所述农作物植株本体水分分布特征和所述土壤湿度时序关联特征进行特征关联编码以得到农作物水分供给跨模态时序隐式共性特征；对所述农作物水分供给跨模态时序隐式共性特征进行特征初步筛选以得到初筛农作物水分供给跨模态时序联合编码特征；对所述初筛农作物水分供给跨模态时序联合编码特征进行特征二级筛选以得到所述农作物水分供给跨模态时序联合编码特征，其中，通过利用一级农作物水分供给跨模态时序特征初筛权重向量，对农作物植株本体水分分布特征图进行特征初步筛选，以按照重要性加权平均的方式重组图像的语义内容，使其更加集中于与水分供给决策直接相关的特征，通过将农作物水分供给跨模态时序隐式共性特征向量输入基于多级门控单元的特征二级筛选模块，以在多个层次上对信息进行精细化管理，以捕捉不同模态间的互补信息与一致性表达，二级特征筛选会对初筛农作物水分供给跨模态时序联合编码特征图进行细化处理，以更深入地挖掘不同模态之间的潜在关联，加强特征间的互动，并提高特征图的整体信息浓度； 对所述农作物水分供给跨模态时序联合编码特征和所述农作物生长语义编码状态特征进行灌溉时序解码以得到农作物所需水分时序关联特征； 基于所述农作物所需水分时序关联特征进行灌溉优化控制以确定推荐的灌溉量。

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