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龙图腾网获悉浙大启真未来城市科技(杭州)有限公司;浙江大学城乡规划设计研究院有限公司申请的专利一种基于图像重建与多模态融合的福寿螺卵智能检测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：CN120510156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511007077.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像重建与多模态融合的福寿螺卵智能检测方法是由洪俊成;王小涵;章俊屾;妥梦瑶;姚毅;孙玺朝设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像重建与多模态融合的福寿螺卵智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种基于图像重建与多模态融合的福寿螺卵智能检测方法，对采集的包含福寿螺卵的可见光图像和红外图像进行图像重构，获取可见光重构特征和红外重构特征；对可见光图像和红外图像进行多尺度特征提取，得到可见光多尺度特征和红外多尺度特征；对可见光重构特征和红外重构特征以及多尺度特征和红外多尺度特征进行跨模态融合，得到可见光融合特征和红外融合特征；将可见光融合特征和红外融合特征输入到多模态目标检测模型以进行模型训练，并利用训练好的多模态目标检测模型进行福寿螺卵检测。本发明有效提高了福寿螺卵识别的准确率与鲁棒性。

本发明授权一种基于图像重建与多模态融合的福寿螺卵智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像重建与多模态融合的福寿螺卵智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对采集的包含福寿螺卵的多模态图像进行图像重构，获取重构特征； 对所述多模态图像进行多尺度特征提取，得到多尺度特征； 对所述重构特征以及所述多尺度特征进行跨模态融合，得融合特征； 将所述融合特征输入到多模态目标检测模型以进行模型训练，并利用训练好的多模态目标检测模型进行福寿螺卵检测； 将所述融合特征输入到多模态目标检测模型以进行模型训练，包括： 将所述融合特征输入到多模态目标检测模型，依次经过边界框回归器与类别分类器进行边界框预测和目标分类预测，并获取回归损失函数和分类损失函数； 对所述回归损失函数和分类损失函数进行加权求和，得到联合优化目标函数； 基于所述联合优化目标函数，对多模态目标检测模型进行模型训练； 进行边界框预测和目标分类预测，并获取回归损失函数和分类损失函数，包括： 进行边界框预测，并确定回归损失函数： ； 其中：为回归损失函数；为第i个预测框；为第i个真实框；N为样本的数量；SmoothL1表示SmoothL1损失函数； 进行目标分类预测，并确定分类损失函数： ； 其中：为分类损失函数；为第i个样本真实标签，为第i个样本预测的类别概率；N为样本的数量。

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浙大启真未来城市科技(杭州)有限公司;浙江大学城乡规划设计研究院有限公司，其通讯地址为：311100 浙江省杭州市余杭区五常街道中福未来星宸金座1幢702室；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”。