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龙图腾网恭喜西北工业大学;中国船舶重工集团公司第七0五研究所申请的专利一种基于深度学习的数据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：CN119625478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510162058.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于深度学习的数据融合方法及系统是由周大明;赵罡;倪文玺;周景军;田雨;马宸宇浩;吕梅柏;王佩;王红梅;葛致磊;瞿一凡设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的数据融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为一种基于深度学习的数据融合方法及系统，涉及深度学习技术领域，包括根据设定的分类规则对获取无人系统中的多种传感器数据进行分类，获得分类数据；基于分类数据的基本属性分别进行预处理，获得预处理后分类数据；将预处理后的分类数据进行数据级融合，获得多个分类融合数据；基于深度递归神经网络DRNN，结合双向长短时记忆单元Bi‑LSTM和稀疏注意力机制，构建数据融合模型，通过模型剪枝对数据融合模型优化，获得优化后的数据融合模型；将多个分类融合数据输入至优化后的数据融合模型中进行二次融合，获得最终融合特征。充分挖掘多源信息的潜力，提高在复杂环境中决策的准确性和有效性。

本发明授权一种基于深度学习的数据融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：根据设定的分类规则对获取无人系统中的多种传感器数据进行分类，获得分类数据；基于分类数据的基本属性分别进行预处理，获得预处理后分类数据；将预处理后的分类数据进行数据级融合，获得多个分类融合数据；基于深度递归神经网络DRNN，结合双向长短时记忆单元Bi-LSTM和稀疏注意力机制，构建数据融合模型，通过模型剪枝对所述数据融合模型优化，获得优化后的数据融合模型；将多个分类融合数据输入至所述优化后的数据融合模型中进行二次融合，获得最终融合特征；所述构建数据融合模型，包括以下步骤：选择深度递归神经网络DRNN作为基础架构，将其神经元替换为双向长短时记忆单元Bi-LSTM，并且设置双向长短时记忆单元Bi-LSTM的参数，包括遗忘门、输入门、细胞状态和输出门的权重和偏置；在形成的每个双向长短时记忆单元Bi-LSTM层之间添加残差连接；每隔四个双向长短时记忆单元Bi-LSTM层之间加入跳跃连接，在每个跳跃连接上插入稀疏自注意力机制，在跳跃连接后添加PReLU作为激活函数，构建数据融合模型。

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西北工业大学;中国船舶重工集团公司第七0五研究所，其通讯地址为：710000 陕西省西安市碑林区友谊西路127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”。