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龍圖騰網恭喜保利長大工程有限公司申請的專利一種基于多源數據融合的山區高墩現澆安全檢測方法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：CN119202599B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202411268659.5，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種基于多源數據融合的山區高墩現澆安全檢測方法是由高暢;萬浩;劉冰;夏兼;郭有陽;陳雄威;梁皓;黃杰興;張曉偉;林哲詞設計研發完成，并于2024-09-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多源數據融合的山區高墩現澆安全檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多源數據融合的山區高墩現澆安全檢測方法，涉及智能建筑安全監測技術領域，包括，部署傳感器網絡，多角度云臺視頻監控與無人機，覆蓋山區高墩進行全面監測，收集多源數據；將多源數據經由無線網絡實時傳輸至邊緣計算節點，并進行預處理，形成標準化多源數據集；應用時空數據融合方法，結合歷史數據與綜合數據模型預測安全風險，生成風險因子；對風險因子進行閾值與規則異常識別，實時評估安全狀況即時觸發預警并提供處置建議。本發明通過多源數據融合和量子增強多模態算法顯著提升了山區高墩現澆過程中的安全檢測效率和準確性，有效加快了安全預警的觸發速度，顯著增強了施工現場的安全保障。

本發明授權一種基于多源數據融合的山區高墩現澆安全檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多源數據融合的山區高墩現澆安全檢測方法，其特征在于：包括，通過傳感器網絡、多角度云臺視頻監控與無人機對山區高墩進行全面監測，收集多源數據；將多源數據經由無線網絡實時傳輸至邊緣計算節點，并進行預處理，形成標準化多源數據集；將標準化多源數據集輸入量子增強多模態融合算法中，采用深度學習方法提取特征并進行融合，生成綜合數據模型；基于自主學習的動態權重調整機制，通過實時的施工環境和結構狀態，動態調整綜合數據模型中不同模態的權重系數；應用時空數據融合方法，結合歷史數據與綜合數據模型預測安全風險，生成風險因子；通過對風險因子進行閾值與規則異常識別，實時評估安全狀況，及時觸發預警并提供處置建議；所述將標準化多源數據集輸入量子增強多模態融合算法中，采用深度學習方法提取特征并進行融合，生成綜合數據模型，具體步驟為，對標準化多源數據集中的每一項數據，應用特征提取算法提取特征信息，形成初步的特征向量表達式為：X＝[x1,x2,…,xn]；利用量子比特的特性來增強特征，形成量子增強因子將特征向量X與量子增強因子相結合，生成實時綜合特征向量Z，綜合特征向量Z表達式為： 其中，xi為特征向量集合中第i個模態的時間序列特征值，t為時間變量，xit表示第i個模態在時間t時刻的特征值，n為模態的數量，e-αt表示指數衰減函數，e為自然對數的底數，α為衰減系數，為信息過濾函數，dt為時間增量；對綜合特征向量進行數據清理，特征工程與特征歸一化處理；基于處理后的綜合特征向量，通過卷積神經網絡深度學習模型，進行模型訓練；在訓練模型之后，采用交叉驗證方法優化模型參數，生成最終的綜合數據模型。

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