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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于双模态融合的空间目标识别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：CN120747482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511171130.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于双模态融合的空间目标识别方法是由杨曦;冯楚含;顾续;程德;卫鑫;王楠楠;高新波设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双模态融合的空间目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双模态融合的空间目标识别方法，属于空间目标识别技术领域，方法包括：对空间目标图像进行处理生成结构化文字描述，并与空间目标图像一起输入视觉基础模型中获得二维分类逻辑；对与空间目标图像匹配的三维点云进行最远点采样和动态更新，得到三维点云的更新后的中心点集；对更新后的中心点集进行k‑NN搜索、局部聚合和全局池化处理，获取具有语义连贯性的全局特征；利用二维分类逻辑和全局特征，获得待识别的空间目标图像的最终空间目标识别结果。本发明通过协同处理二维图像与三维点云数据，结合视觉基础模型的领域适配与非参数特征匹配，能够实现高精度、高鲁棒性的空间目标识别。

本发明授权一种基于双模态融合的空间目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双模态融合的空间目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对待识别的空间目标图像进行处理，生成结构化文字描述，并将所述空间目标图像与所述结构化文字描述一起输入视觉基础模型中，获得二维分类逻辑； S2：对与所述空间目标图像匹配的三维点云进行最远点采样，获得初始中心点集并对所述初始中心点集进行动态更新，得到所述三维点云的更新后的中心点集； S3：对所述更新后的中心点集进行k-NN搜索、局部聚合和全局池化处理，获取具有语义连贯性的全局特征； S4：利用所述二维分类逻辑和所述全局特征，获得待识别的空间目标图像的最终空间目标识别结果； 所述S1包括： S1.1：将待识别的空间目标图像重复多次输入GPT-4模型中进行处理，生成对应的多条结构化文字描述； S1.2：将空间目标图像与对应的结构化文字描述一同输入预训练的视觉基础模型，通过经训练的少样本适配器进行领域适配，获得空间目标图像对应的二维分类逻辑； 所述S4包括： S4.1：获取训练集并利用步骤S3获得所述训练集中每个干净点云的全局特征，将所有干净点云的全局特征拼接为三维缓存特征； S4.2：将与所述空间目标图像匹配的三维点云的全局特征与所述三维缓存特征进行相似度匹配，获得三维分类逻辑； S4.3：将所述三维点云的三维分类逻辑与所述空间目标图像的二维分类逻辑进行融合，获得所述空间目标图像的最终空间目标识别结果。

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