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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于多模态机器学习的光变曲线自动化分类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：CN116342920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211578633.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于多模态机器学习的光变曲线自动化分类方法及系统是由赵航;邹志强;蒋嘉欣;李响设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态机器学习的光变曲线自动化分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态机器学习的光变曲线自动化分类方法及系统。读取fits文件中的图像数据并对其进行预处理；将预处理后的图像数据输入图像特征提取模型，输出得到图像特征向量；读取同一fits文件中待分类的光变曲线数据并对其进行预处理；将预处理后的光变曲线数据与图像数据进行匹配；将匹配后的光变曲线数据输入光变曲线‑图像迁移学习模型，输出得到模拟的图像特征向量；将预处理后的光变曲线数据以及模拟的图像特征向量送入多模态光变曲线分类模型中，输出行星和非行星的二分类结果。本发明能够很好的利用多模态优势从而提高光变曲线数据分类的准确率。

本发明授权基于多模态机器学习的光变曲线自动化分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态机器学习的光变曲线自动化分类方法，其特征在于，包括： 读取fits文件中的图像数据，并对图像数据进行预处理； 将预处理后的图像数据输入预先训练获得的图像特征提取模型，输出得到图像特征向量； 读取同一fits文件中待分类的光变曲线数据，并对光变曲线数据进行预处理； 将预处理后的光变曲线数据与预处理后的图像数据进行匹配； 将匹配后的光变曲线数据输入预先训练获得的光变曲线-图像迁移学习模型，输出得到模拟的图像特征向量； 将预处理后的光变曲线数据以及所述模拟的图像特征向量送入预先训练获得的多模态光变曲线分类模型中，输出行星和非行星的二分类结果； 所述多模态光变曲线分类模型由光变曲线特征提取模块、特征融合模块和Sigmoid分类器构成，所述光变曲线特征提取模块用于对输入的预处理后的光变曲线数据进行特征提取，得到光变曲线特征向量；所述特征融合模块用于将所述光变曲线特征向量与光变曲线-图像迁移学习模型输出的模拟的图像特征向量进行融合；所述Sigmoid分类器用于对融合后的特征向量进行分类。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市栖霞区文苑路9号；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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