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龙图腾网获悉广西青辉环保技术有限责任公司;广西青翰环境科技有限责任公司申请的专利一种建筑废弃物多源信息融合智能分选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：CN120451717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510497561.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种建筑废弃物多源信息融合智能分选方法及系统是由陈长双;陈锐;吴海乐;杨东明;李静;孙彬设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑废弃物多源信息融合智能分选方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种建筑废弃物多源信息融合智能分选方法及系统，包括通过在输送带上布置多个不同类型的传感器，实时获取包括可见光图像、三维信息、光谱数据、重量及振动信号在内的多源数据，并对其进行卡尔曼滤波去噪与特征提取，采用多模态融合算法并结合注意力机制，对不同模态特征进行加权融合，得到融合特征向量；再将融合特征向量输入分类卷积神经网络，输出建筑废弃物类型及置信度，并基于置信度控制分选执行机构实现精准投放。本发明可在多种复杂环境下高效识别并分选混凝土块、金属、木材、塑料等不同废弃物，大幅提升自动分拣效率与准确度，具有较高的工业应用价值。

本发明授权一种建筑废弃物多源信息融合智能分选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种建筑废弃物多源信息融合智能分选方法，其特征在于，包括步骤： S1：采用多个不同类型的传感器对输送带上的建筑废弃物进行实时监测获取多源数据； S2：对多源数据进行预处理； S3：对多源数据进行特征提取，采用多模态融合算法对多源数据进行融合，所述融合算法引入注意力机制对不同模态多源数据的贡献进行加权，基于各模态数据的相关性，自适应地分配权重，得到融合特征向量； S4：将融合特征向量输入训练好的分类卷积神经网络模型，输出不同类别的建筑废弃物类型及对应的分选优先级，并给出分类结果的置信度； S5：根据建筑废弃物类型及分类置信度，控制相应的分选执行机构，将不同类别的废弃物分别送入对应的回收处理区，分选执行机构包括机械臂、气动分拣阀、移动式垃圾桶； 所述步骤S3包括： S3‑1：分别对所述多源数据进行特征提取，获取多模态特征包括可见光图像特征、三维几何结构特征、光谱特征、重量特征以及振动特征； S3‑2：将所提取的特征输入到注意力机制模块，该注意力机制模块基于各模态特征的相关性，计算各模态特征在融合过程中的注意力权重； S3‑3：通过对所述注意力权重进行动态调整，对不同模态特征进行加权运算，形成融合后的特征向量； 所述步骤S3‑2包括：注意力机制模块构建与输入，利用提取得到的多模态特征构造键Key、查询Query及数值Value，将其输入到包含多头注意力单元的注意力机制模块，在每个注意力头中，基于余弦相似度计算所述键与查询之间的相似度，并对结果执行归一化得到各模态的注意力权重； 所述步骤S3‑3包括：依据所述注意力权重将各模态特征进行加权后进行拼接，得到融合特征向量； 所述分类卷积神经网络模型采用的激活函数表示如下：  ；其中，表示当前神经元的输入值，e为自然对数的底数；表示由步骤S3‑2计算得到的可见光图像特征对应的注意力权重，表示由步骤S3‑2计算得到的三维几何结构特征对应的注意力权重。

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广西青辉环保技术有限责任公司;广西青翰环境科技有限责任公司，其通讯地址为：532100 广西壮族自治区崇左市扶绥县新宁镇空港大道46号广西青年创业创新基地1栋5层515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”。