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龙图腾网获悉国能朔黄铁路发展有限责任公司;中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司申请的专利一种基于多模态融合的桥梁病害识别方法及装置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：CN116797534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310306249.4，技术领域涉及：G06F16/00；该发明授权一种基于多模态融合的桥梁病害识别方法及装置是由尹京;尚培培;鞠晓臣;王新让;袁磊;苏永华;谷牧;窦俊鹏;李克冰;肖鑫;陈浩瑞;朱颖;潘永杰设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的桥梁病害识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于多模态融合的桥梁病害识别方法及装置，属于多模态深度学习技术领域，方法包括：获取待检测桥梁的红外光图像、可见光图像及位置编码；将红外光图像输入第一卷积网络，得到第一图像特征；将可见光图像输入第二卷积网络，得到第二图像特征；将第二图像特征与位置编码叠加后输入到编码器，得到编码结果；将编码结果输入到解码器，得到第三图像特征；将第一图像特征与第三图像特征输入到多模态融合网络，得到多模态融合特征；将多模态融合特征输入到预训练的神经网络对桥梁病害进行预测，得到桥梁病害识别结果。本申请综合利用红外光图像和可见光图像的特征信息，提升了桥梁病害检测任务的准确性，加强了检测模型的鲁棒性。

本发明授权一种基于多模态融合的桥梁病害识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的桥梁病害识别方法，其特征在于，包括： 获取待检测桥梁的红外光图像、可见光图像以及位置编码； 将所述红外光图像输入预训练的第一卷积网络，得到第一图像特征； 将所述可见光图像输入预训练的第二卷积网络，得到第二图像特征； 将所述第二图像特征与位置编码叠加后输入到编码器，得到编码结果； 将编码结果输入到解码器，得到第三图像特征； 将所述第一图像特征与第三图像特征输入到预训练的多模态融合网络，得到多模态融合特征； 将所述多模态融合特征输入到预训练的神经网络对桥梁病害进行预测，得到桥梁病害识别结果，所述桥梁病害识别结果包括：是否存在桥梁病害和或桥梁病害类别； 所述将所述第二图像特征与位置编码叠加后输入到编码器，得到编码结果，包括： 将所述第二图像特征的维度降维到，以使所述第二图像特征降维结果的维度与位置编码的维度一致，并将所述第二图像特征降维结果与位置编码进行叠加，得到叠加结果，其中，为第二图像特征的数量，为第二图像特征的宽度，为第二图像特征的高度； 将叠加结果输入到编码器，得到编码结果； 所述将所述第一图像特征与第三图像特征输入到多模态融合网络，得到多模态融合特征，包括： 将所述第一图像特征与第三图像特征进行拼接，所述第一图像特征的第一维度与第三图像特征的第一维度相等； 将拼接后的特征输入到多模态融合网络的第三全连接层，得到多模态融合特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国能朔黄铁路发展有限责任公司;中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司，其通讯地址为：062350 河北省沧州市肃宁县神华路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。