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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利多模態神經學習網絡模型、方法、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120429833B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510926274.1，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權多模態神經學習網絡模型、方法、設備及介質是由梁臻;王霽元;林海朋;張力;黃淦設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本多模態神經學習網絡模型、方法、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請提出一種多模態神經學習網絡模型、方法、設備及介質，對腦電信號及原始圖像進行編碼后，得到腦電特征及圖像特征，然后計算兩者的相似度，完成對腦電信號及原始圖像信號的對比學習，對原始圖像的編碼包括基于原始圖像得到嵌入表示級的第一初級特征、基于濾波圖像得到嵌入表示級的第二初級特征、初級特征的融合以及推理，這樣，通過雙分支圖像路徑分別提取原始圖像與濾波圖像的嵌入表示級初級特征，并采用注意力門控機制進行嵌入表示級融合，實現了圖像模態結構的自適應調整，克服傳統圖像編碼單路徑的問題，有效增強視覺模態的對齊能力。

本發明授權多模態神經學習網絡模型、方法、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種多模態神經學習網絡模型，其特征在于，所述模型包括： 腦電信號編碼模塊，用于對腦電信號進行編碼，得到腦電特征； 圖像編碼模塊，用于對原始圖像進行編碼，得到圖像特征；以及 相似度計算模塊，用于計算所述腦電特征與所述圖像特征的相似度，以得到任務結果， 其中，所述圖像編碼模塊包括： 第一圖像編碼子模塊，用于對所述原始圖像進行特征提取，得到嵌入表示級第一初級特征； 第二圖像編碼子模塊，用于對所述原始圖像進行濾波，得到濾波圖像，并對所述濾波圖像進行特征提取，得到嵌入表示級第二初級特征； 融合模塊，用于基于嵌入表示級的交叉注意力機制，實現所述第一初級特征與所述第二初級特征的融合，得到次級特征；以及 推理模塊，用于基于所述次級特征的推理結果，得到所述圖像特征， 所述第二圖像編碼子模塊包括： 濾波器參數生成網絡，用于將所述原始圖像轉換為動態濾波器參數向量，所述動態濾波器參數向量以批量、濾波核尺寸及通道數定義； 濾波器應用網絡，用于利用所述動態濾波器參數向量，對所述原始圖像進行動態卷積，得到所述濾波圖像；以及 圖像塊嵌入層，用于對所述濾波圖像進行特征提取，得到所述第二初級特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳大學，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區南海大道3688號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。