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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利一种图神经网络与Mamba模型结合的U型多模态融合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：CN119006813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411067820.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种图神经网络与Mamba模型结合的U型多模态融合分割方法是由刘明华;刘鸿荣;邵洪波;渠连恩;范晓雨;李文静设计研发完成，并于2024-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图神经网络与Mamba模型结合的U型多模态融合分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种图神经网络与Mamba模型结合的U型多模态融合分割方法，属于遥感图像多模态融合分割领域。首先，获取并标记遥感图像集，并将它们切分为训练集、验证集。然后，构建多模态融合分割网络，主体架构包括编码器、融合层、解码器和分割头。再者，进行类别平衡与增强，然后在多模态融合分割网络中进行训练。最后，将遥感图像全集分割并输入到网络中，得到语义分割结果。详细过程包括各种特征表示和融合模块的构建。构建网络的编码和解码部分用的是Mamba‑Graph结合的方式。本发明考虑了不同模态的特点，充分利用模态间的互补性，建立跨模态之间的长距离依赖。缓解由于模态间的不兼容性而导致的较差特征表示。

本发明授权一种图神经网络与Mamba模型结合的U型多模态融合分割方法在权利要求书中公布了：1.一种图神经网络与Mamba模型结合的U型多模态融合分割方法，其特征在于：所述的方法包括： 获取遥感图像集，标注得到类别标签集，将遥感图像集、类别标签集切成固定大小后，将切好的数据集分为训练集、验证集； 构建多模态融合分割网络，主体架构由编码器、融合层、解码器和分割头组成； 将训练集、验证集进行类别平衡与增强，输入多模态融合分割网络进行训练，取精度最高时的参数权重；将遥感图像全集，切分输入至多模态融合分割网络中，得到遥感图像地物解译的语义分割结果所述的构建多模态融合分割网络的编码部分采用Mamba-Graph结合的方式； 解码器通过利用多个上采样模块来恢复隐藏的融合特征以用于最终分割过程；分割头对解码器的输出结果经两层全连接MLP处理后，得到最终输出； 所述的构建多模态融合分割网络包括以下步骤： 1将训练集包括RGB、DSM遥感图像，顺序输入编码器中，在每次下采样之前保留当前特征表示，依次得到RGB与DSM各4份不同分辨率的特征表示； 2将编码器最后一层输出的特征表示RGB4与DSM4做为并行融合模块的输入得到Fusion4，依次类推得到Fusion1、Fusion2、Fusion3； 3解码器第一层以Fusion4∈RC*H16*W16做为输入，其中H*W为原输入图片大小，C为通道数，解码器第一层通道数与编码器最后一层通道数对应，以此类推解码器第一层由残差块组成，具体为Conv3x3+BN+ReLU+X，自解码器第二层起，解码器融入Fusioni特征后，再输入至残差块中； 所述的编码器前三层由Mamba构成，编码器最后一层由Graph构成；融合层由并行融合模块组成。

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