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龙图腾网获悉湖南中云图地理信息科技有限公司申请的专利基于深度学习的低空多源设备数据底座融合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：CN120929537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511453189.4，技术领域涉及：G06F16/27；该发明授权基于深度学习的低空多源设备数据底座融合方法及系统是由祝兴远;薛宏涛;廖梨;卢姣;赵浩华;杨玢;文志刚;邹圆苑;王伟丽;刘舒;胡暘设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的低空多源设备数据底座融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的低空多源设备数据底座融合方法及系统，属于低空数据处理技术领域，采用多模态动态策略生成引擎对设备模态、空间环境、任务意图等多维上下文信息进行分析并生成最优的融合策略指令，根据当前情况进行自适应调整融合，在GPS信号受干扰时，自动降低对其的依赖，增强其他可靠信号源的权重，在大雾天气光学传感器失效时，动态重构数据处理流水线，绕过图像处理微服务，优先处理雷达数据，提高低空多源数据融合过程的动态自适应与韧性抗干扰能力，能够有效抵御各类干扰，在复杂多变的低空环境中始终保持高精度的融合输出，根据实时动态环境和任务需求灵活调整数据源选择与权重，提升了低空多源数据融合的准确性和响应速度。

本发明授权基于深度学习的低空多源设备数据底座融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的低空多源设备数据底座融合方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集并标准化处理来自低空多源设备的异构数据及其对应的多维上下文信息，生成标准化上下文向量，所述多维上下文信息包括设备模态上下文、空间环境上下文和任务意图上下文； 将所述标准化上下文向量输入至多模态动态策略生成引擎，进行策略推理，输出动态融合策略指令，所述多模态动态策略生成引擎内部设置深度学习算法和策略知识库，所述策略知识库存储有N个上下文策略映射规则； 基于工作流引擎接收所述动态融合策略指令，并根据其中的微服务调用链清单动态调用并链接对应的功能微服务，构建弹性的数据处理流水线，所述数据处理流水线对异构数据进行融合计算并生成初步融合结果； 对所述初步融合结果进行内生性质量评估生成综合可信度分数，将所述初步融合结果、综合可信度分数和数据血缘信息封装为可信数据单元，存储至低空数据底座。

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湖南中云图地理信息科技有限公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市高新开发区岳麓西大道588号芯城科技园8栋501房；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”。

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