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龍圖騰網恭喜北京華信瑞德信息技術有限公司申請的專利基于標識解析的多模態數據融合方法及系統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：CN119851081B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510338554.0，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權基于標識解析的多模態數據融合方法及系統是由雷華;宋莉華;王繼偉;丁銳林;李鴻博設計研發完成，并于2025-03-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于標識解析的多模態數據融合方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及數據融合匹配技術領域，具體涉及基于標識解析的多模態數據融合方法及系統。該方法包括將實時的運行數據以及運行圖像輸入訓練好的神經網絡，得到設備狀態類型。神經網絡的訓練過程為：對歷史故障事件的每種運行數據進行異常識別，確定數據異常系數；根據歷史故障事件的每個視角下運行圖像中的異常面積變化，確定圖像異常系數；基于數據異常系數和圖像異常系數，匹配運行數據和運行圖像得到異常融合組，確定異常融合組的遲滯因子；根據異常融合組和對應的遲滯因子，訓練神經網絡。本發明通過為每種運行數據和運行圖像融合關聯起來，通過融合后的數據訓練神經網絡，可以對故障進行更高精度的識別。

本發明授權基于標識解析的多模態數據融合方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于標識解析的多模態數據融合方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 獲取工業生產時生產線上設備運行時的運行數據以及運行圖像； 將實時的運行數據以及運行圖像輸入訓練好的神經網絡，得到設備狀態類型； 所述神經網絡的訓練過程為：對歷史故障事件的每種運行數據進行異常識別，確定每種運行數據的數據異常系數；根據歷史故障事件的每個視角下相鄰幀運行圖像中的異常面積變化，確定每個視角下運行圖像的圖像異常系數；基于數據異常系數和圖像異常系數，對運行數據和運行圖像進行一對一匹配，得到異常融合組；根據所述異常融合組中運行數據和運行圖像的異常率的匹配情況，確定異常融合組的遲滯因子；根據所述異常融合組和對應的遲滯因子，對神經網絡進行訓練； 其中，異常融合組的獲取方法為：將運行數據和運行圖像分別作為KM匹配算法中左右兩側的節點，并將運行數據的數據異常系數和運行圖像的圖像異常系數分別作為對應的節點值，將節點值的差值絕對值作為節點之間的邊值，基于最小匹配原則，對運行數據和運行圖像進行一對一匹配，得到多組融合組；其中，每組融合組包括一個運行數據和運行圖像；獲取每種運行數據位于融合組中的頻率以及運行圖像位于融合組中的頻率；將融合組中運行數據和運行圖像的頻率的最小值作為融合組的頻率，將融合組的頻率大于預設頻率閾值，邊值小于預設邊值閾值的融合組進行保留，將保留對應關系的運行數據和對應運行圖像記為異常融合組； 其中，異常融合組的遲滯因子的獲取方法為：根據異常融合組中運行數據的待分析時刻和前一時刻的數據的差異，確定待分析時刻對應的數據異常率，并得到歷史故障事件中運行數據的數據異常率序列；將異常融合組中運行圖像的待分析時刻和前一時刻的差異圖像的面積占比，確定待分析時刻對應的圖像異常率，并得到歷史故障事件中運行圖像的圖像異常率序列；將所述數據異常率序列和圖像異常率序列進行匹配，得到兩個序列之間的遲滯值，作為異常融合組的遲滯因子。

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