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龙图腾网获悉杭州宇谷科技股份有限公司申请的专利基于多模态融合的出行选址方法和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：CN119358987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411930369.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于多模态融合的出行选址方法和系统是由李朝;朱成祥;刘玄武;胡始昌;肖劼设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的出行选址方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多模态融合的出行选址方法，该方法包括：获取候选点位的场所规模数据、热度POI数据和流量时序数据，通过预先构建的多模态融合深度神经网络模型，分别对场所规模数据、热度POI数据和流量时序数据进行特征提取和特征分析，得到规模特征、POI特征和时序特征，以及跨模态特征交互关系，根据跨模态特征交互关系，融合规模特征、POI特征和时序特征，基于融合结果生成候选点位的推荐值。通过本申请，解决了出行选址决策准确度低的问题，考虑多个模态数据，避免单一数据类型导致决策依据片面，并采用深度神经网络融合多模态数据，分析数据间的深层次关联，提高了选址决策的准确度。

本发明授权基于多模态融合的出行选址方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的出行选址方法，其特征在于，所述方法包括： 获取候选点位的场所规模数据、热度POI数据和流量时序数据； 通过预先构建的多模态融合深度神经网络模型，分别对所述场所规模数据、所述热度POI数据和所述流量时序数据进行特征提取和特征分析，得到规模特征、POI特征和时序特征，以及跨模态特征交互关系，所述多模态融合深度神经网络模型包括数据预处理层、特征融合层和决策层； 所述数据预处理层，对所述场所规模数据、所述热度POI数据和所述流量时序数据进行特征提取，得到规模特征、POI特征和时序特征，并分别获取所述规模特征、所述POI特征和所述时序特征的特征交互关系； 所述特征融合层，根据所述规模特征、所述POI特征和所述时序特征的特征交互关系，得到跨模态特征交互关系，并基于所述跨模态特征交互关系融合所述规模特征、所述POI特征和所述时序特征，得到融合特征； 所述决策层，基于所述融合特征，生成所述候选点位的推荐值； 通过所述多模态融合深度神经网络模型，根据所述跨模态特征交互关系，融合所述规模特征、所述POI特征和所述时序特征，基于融合结果生成所述候选点位的推荐值。

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