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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于多源数据的多模态模型城市固废高精度提取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：CN120071158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510530346.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多源数据的多模态模型城市固废高精度提取方法是由张帅;夏海东;康大为;辛江原;高堂哲;林铭坤;吴祺安;詹良通;陈云敏设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据的多模态模型城市固废高精度提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多源数据的多模态模型城市固废高精度提取方法，包括收集城市固废多模态数据，包括城市固废遥感光学影像、遥感光谱数据及周边地物数据，对收集的数据进行预处理；基于预处理后的数据构建样本库，通过样本库分别训练光学识别模型、光谱识别模型及地物识别模型，训练后的光学识别模型用于固废区域的初步筛选，得到固废点位的定位及分类结果，训练后的光谱识别模型用于对光学识别模型筛选出的固废点位进一步进行筛选，将通过光学识别模型和光谱识别模型筛选的固废点位周围的地物信息输入地物识别模型，地物识别模型输出固废类别；本发明适用于城市固废监测、环境保护以及土地利用规划，适用于复杂城市环境中的固废信息提取。

本发明授权基于多源数据的多模态模型城市固废高精度提取方法在权利要求书中公布了：1.基于多源数据的多模态模型城市固废高精度提取方法，其特征在于，所述方法包括： 数据收集与预处理，收集包含城市固废的多模态数据，包括城市固废的遥感光学影像、遥感光谱数据以及周边地物数据，对收集的数据进行预处理； 基于预处理后的数据构建样本库，包括： 对固废区域预处理后的遥感光学影像进行标注，将固废区域的遥感影像标注为固废区域类别； 对预处理后的遥感光谱数据进行分类，将遥感光谱数据标注为固废区域类别； 提取预处理后的地物数据特征，将地物数据标注为固废类别； 模型构建及训练，包括： 光学识别模型构建及训练，光学识别模型构建及训练包括使用YOLOv8模型，将标注固废区域类别的遥感光学影像输入YOLOv8模型进行训练，训练后的YOLOv8模型用于初步确定遥感光学影像对应的固废区域类别，得到固废点位清单，所述固废点位清单包括固废点位的位置坐标及固废类别； 光谱识别模型构建与训练，光谱识别模型构建与训练包括使用随机森林模型，将标注固废区域类别的遥感光谱数据输入构建的随机森林模型，训练后的随机森林模型根据光谱特征判断光学识别模型确定的固废点位的分类结果是否准确；地物识别模型构建与训练，不同的固废类别对应有相应的周围的地物数据，将标注固废类别的地物数据输入构建的地物识别模型进行模型训练，训练后的地物识别模型用于确定光谱识别模型筛选出的固废点位的固废类别； 固废类别提取与结果生成，将通过YOLOv8模型筛选出的固废点位所在区域对应的遥感光谱数据输入训练后的随机森林模型进一步进行筛选，将通过随机森林模型筛选的固废点位周围的地物信息输入训练后的地物识别模型，训练后的地物识别模型依据固废点位周围的地物信息输出固废类别。

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