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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于不均衡知识驱动的多模态遥感数据场景分割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：CN115661817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211270240.4，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种基于不均衡知识驱动的多模态遥感数据场景分割方法是由张永军;王雅梦;张斌;万一设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于不均衡知识驱动的多模态遥感数据场景分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于不均衡知识驱动的多模态遥感数据场景分割方法，属于多模态辅助的遥感影像语义分割方法。本发明直接从异构的LiDAR点云和影像原始数据中提取特征，挖掘跨模态的不均衡信息，从全局和类别两个角度利用强模态LiDAR点云对较弱模态影像的分割进行精化，最终提升影像分割的精度。该方法巧妙转化多模态数据间的差异，来提升单一模态分割的结果，充分利用了两个模态的信息，减少了模态融合过程中的信息损失。

本发明授权一种基于不均衡知识驱动的多模态遥感数据场景分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不均衡知识驱动的多模态遥感数据场景分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将数据集中的LiDAR点云和影像裁剪为大小相同的小块； 步骤2：利用KD树算法找出点云文件中每个点周围最邻近的若干个点，并将找出的点保存为可读取文件； 步骤3：将步骤1得到的点云小块和步骤2得到的最邻近点文件输入点云编码器，得到不同尺度的点云特征k取1—K； 步骤4：将步骤1得到的影像小块输入影像编码器，得到影像特征fi k，k取1—K； 步骤5：将步骤3得到的点云高维特征图输入多层感知器后得到特征图再对进行最近邻插值，将所得特征图与串联后输入多层感知器后得到特征图然后重复上面的操作，最后将所得特征图与串联后输入多层感知器后得到特征图再将输入两个堆叠的多层感知器，得到点云端点级别的分割结果 步骤6：将步骤4得到的影像高维特征图fi K和经过维度变换的同时输入全局知识引导的门模块，再对所得特征图进行双线性插值，将所得特征图与fi K-1串联后输入卷积块得到将和经过维度变换的同时输入全局知识引导的门模块，重复上面的操作，直到获得 步骤7：将步骤5得到的分割结果经过维度变换后和步骤6中得到的同时输入类别知识引导的门模块，所述类别知识引导的门模块将来自影像端的特征图经过卷积层，批处理层，ReLU激活层后和Dropout层后，再进行维度变换和转置，与经过维度变换的来自点云端的粗分割结果进行像素级的乘法，再经过Softmax函数层，所得结果经过转置后与经过维度变换的再次进行像素级的乘法，所得结果经过维度变换后与串联，最终得到类别知识引导的门模块的输出 步骤8：将步骤7所得的输出经过一个卷积层，得到最终的影像分割结果 步骤9：根据步骤5得到的点云分割和步骤8得到的影像分割结果计算损失函数； 步骤10：利用梯度下降算法，反向传播步骤9所得损失，并更新整个网络的参数； 步骤11：反复迭代步骤3到步骤10，直至训练结束。

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