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龙图腾网获悉西安市城市管理研究院申请的专利基于多模态特征融合的装修垃圾可回收成分自动识别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：CN120913025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511453097.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多模态特征融合的装修垃圾可回收成分自动识别系统是由张玉;张海艳;杨萤设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态特征融合的装修垃圾可回收成分自动识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及装修垃圾智能分选技术领域，公开了基于多模态特征融合的装修垃圾可回收成分自动识别系统。该系统包含多模态数据采集、跨模态特征融合、可回收成分判别及自适应识别策略优化模块。多模态数据采集模块基于样本库构建框架，同步采集可见光图像、近红外光谱及三维点云数据并输出特征集；跨模态特征融合模块将特征集与标准库进行时域、频域、空间维度比对，生成成分级特征关联矩阵；可回收成分判别模块将矩阵输入空间语义分析网络，结合空间分布参数与位置信息生成空间热力分布图，定位富集区域；自适应模块据此配置参数，对高概率区域启用多模态同步采集，对相邻类别样本施加特征扰动测试。

本发明授权基于多模态特征融合的装修垃圾可回收成分自动识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的装修垃圾可回收成分自动识别系统，其特征在于，包括： 多模态数据采集模块：基于装修垃圾样本库构建多源数据采集框架，同步采集目标垃圾的可见光图像数据、近红外光谱数据及三维点云数据，通过所述多源数据采集框架输出多模态特征集； 跨模态特征融合模块：将所述多模态特征集与标准可回收物特征库进行多维度特征比对，所述多维度特征比对包括时域纹理一致性、频域光谱匹配度和空间点云重合度，生成成分级的特征关联矩阵； 可回收成分判别模块：将所述特征关联矩阵输入空间语义分析网络，结合垃圾类别空间分布参数与目标垃圾位置信息，生成可回收成分识别概率的空间热力分布图，定位可回收成分富集区域； 自适应识别策略优化模块：根据所述空间热力分布图配置识别参数，包括： 对高概率富集区域启用多模态同步采集模式； 对相邻类别样本施加特征扰动测试； 所述跨模态特征融合模块具体包括： 时域纹理一致性计算：以预设时间窗口对多模态特征集与标准特征库进行滑动比对，采用动态时间规整算法对齐非同步采集的特征序列，计算每个窗口内纹理相似量，生成时域纹理向量； 频域光谱匹配度检测：对多模态特征集与标准特征库的近红外光谱数据进行频率域分解算法分解，计算光谱反射率比值，提取各波段的光谱匹配指数，构建频域光谱向量； 空间点云重合度评估：基于结构匹配算法匹配多模态特征集与标准特征库的点云坐标分布，计算点云密度突变点的位置同步误差，量化点云间距分布的KL散度，生成空间点云向量； 特征关联矩阵生成：将所述时域纹理向量、频域光谱向量、空间点云向量进行张量拼接，通过特征重要性加权的归一化处理，消除量纲差异，输出维度为[成分编号×时间戳×特征类型]的三阶特征关联矩阵； 所述可回收成分判别模块具体包括： 空间语义建模：根据目标垃圾位置信息构建成分类别空间分布拓扑图，标注各类别间空间邻接参数，在拓扑图中叠加可回收成分标准分布的先验约束条件，生成包括邻接矩阵与类别置信矩阵的语义化拓扑模型； 识别概率推演：将所述特征关联矩阵映射至空间语义拓扑模型的对应类别节点；基于图神经网络执行识别概率推演，识别概率推演的计算包括： i.根据类别邻接参数计算特征传播的衰减因子； ii.通过多头注意力机制捕捉跨类别特征关联特征； iii.采用蒙特卡洛方法模拟可回收成分特征在拓扑网络中的扩散路径； 概率分布生成：统计各类别在模拟传播中的特征出现频次，结合类别邻接参数计算可回收成分识别概率值，生成覆盖全样本的空间热力分布图，标注概率值超过预设识别置信概率阈值的可疑类别集合； 物理区域定位：对所述空间热力分布图执行空间聚类分析，识别识别概率聚集区；根据目标垃圾位置与空间语义连接关系，划定可回收成分富集物理边界； 所述可回收成分判别模块还包括输出包括可疑成分标识、特征传播主路径，其中： 所述可疑成分标识基于可疑类别集合所连接的空间语义节点，将空间语义节点与实际可回收成分进行绑定，构成可疑成分标识集合，指示潜在可回收成分或干扰成分； 所述特征传播主路径通过在蒙特卡洛模拟的特征扩散过程中，记录每一轮传播所经历的节点路径及其顺序，在所有模拟路径中，统计每条路径的出现频次，选取累计出现频次最高的路径序列，作为特征传播主路径，输出的特征传播主路径序列为结构化有序的节点列表，反映特征信息在空间语义中的主要传播轨迹。

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