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龙图腾网获悉电子科技大学(深圳)高等研究院;电子科技大学申请的专利一种基于全模态的教师模型和缺失模态的学生模型的多模态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：CN121280849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511809016.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于全模态的教师模型和缺失模态的学生模型的多模态融合方法及系统是由马欣;万少华;蔡旭奇;段立新;杨涵;刘刚设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全模态的教师模型和缺失模态的学生模型的多模态融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全模态的教师模型和缺失模态的学生模型的多模态融合方法及系统。该方法包括将点云和剩余视角图像转化为点云对应的3D点特征和类别语义特征，剩余视角图像对应的2D点特征和类别语义特征；将点云对应的3D点特征和类别语义特征聚合成点云类别‑点特征；对缺失视角图像按设定比例裁剪为左侧、中间和右侧三部分，左侧和右侧通过模态内信息补全，中间通过模态间信息补全；将补全的缺失视角图像左右两部分图像特征转化为2D点特征后，与中间部分的2D点特征连接得到缺失视角图像的2D点特征，缺失视角图像的2D点特征与剩余视角图像的2D点特征构成补全后的2D点特征。本发明提高了多模态融合模型在缺失场景下的鲁棒性。

本发明授权一种基于全模态的教师模型和缺失模态的学生模型的多模态融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于全模态的教师模型和缺失模态的学生模型的多模态融合方法，其特征在于，基于学生模型的步骤包括： 将点云和剩余视角图像转化为点云对应的3D点特征和类别语义特征，以及剩余视角图像对应的2D点特征和类别语义特征； 将点云对应的3D点特征和类别语义特征聚合成点云类别-点特征； 对缺失视角图像按设定比例裁剪为左侧、中间和右侧三部分，左侧和右侧部分通过模态内信息补全，中间部分通过模态间信息补全；其中，将缺失视角图像的相邻视角的图像特征作为模态内信息；将点云类别-点特征的预测值作为模态间信息与中间部分相应的3D点特征相乘，乘积作为中间部分的2D点特征； 将补全的缺失视角图像左右两部分图像特征转化为2D点特征后，与中间部分的2D点特征连接得到缺失视角图像的2D点特征，缺失视角图像的2D点特征与剩余视角图像对应的2D点特征构成补全后的2D点特征。

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