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龙图腾网获悉成都工业职业技术学院申请的专利基于多模态数据融合的无花果健康状态评估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：CN121661548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610171677.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于多模态数据融合的无花果健康状态评估方法及系统是由刘创;周建军;陈佳会;龙天才;闫蓉设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的无花果健康状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于多模态数据融合的无花果健康状态评估方法及系统，首先通过融合多光谱图像、高光谱立方体和可见光图像的特征，构建多模态特征向量；然后提出一种多模态融合的适配性评估模型，将多模态特征向量预处理后进行深度融合与特征关联，得到融合特征；最后根据融合特征，输出适配得分和病虫害分类；使得特征表征完整性显著增强、评估准确性与病虫害分类精度提升、鲁棒性与抗干扰能力增强。

本发明授权基于多模态数据融合的无花果健康状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的无花果健康状态评估方法，其特征在于，包括： 采集果园的多光谱图像、高光谱立方体和可见光图像； 根据多光谱图像，提取生理指数特征，构建多光谱特征向量；根据高光谱立方体，提取光谱学形态特征和降维特征，构建高光谱特征向量；根据可见光图像，提取叶片纹理特征，构建可见光特征向量；并拼接多光谱特征向量、高光谱特征向量和可见光特征向量，得到多模态特征向量； 将多模态特征向量输入训练好的适配性评估模型，适配性评估模型包括：依次连接的输入层、特征融合层和输出层；调用输入层，将多模态特征向量预处理后，作为模型输入，其中输入层的处理步骤，包括：将多模态特征向量视为预设长度的序列，每个特征维度为序列中的一个token；将多模态特征向量中对于多光谱特征向量、高光谱特征向量、可见光特征向量的token分别构建不同的位置编码；构建每个token与生理指标的映射关系，得到模型输入；调用特征融合层，对模型输入进行深度融合与特征关联，得到融合特征；调用输出层，根据融合特征，输出适配得分和病虫害分类，其中输出层，包括双任务头，为：适配得分回归头，用于输出适配得分；病虫害类型分类头，用于输出病虫害分类； 适配性评估模型的训练中，样本集构建的步骤，包括：基于无花果各病虫害疾病的发病机理，构建反应病虫害早期特征的生理指标集及各生理指标的指标权重；根据生理指标集和预设正常阈值集，确定反应各指标异常程度的异常度函数集；根据各生理指标的异常度函数集和权重系数，加权确定各生理胁迫-病虫害适配得分；根据各生理胁迫-病虫害适配得分的阈值区间，映射病虫害类型，以构建样本集； 其中，异常度函数集表示为： ； 其中，为第个指标的异常度，为第个指标的实测值，为第个指标的正常阈值； 适配得分表示为： ； 其中，为适配得分，为指标权重。

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