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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510330292.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)基于時(shí)間鍵關(guān)聯(lián)的動(dòng)靜態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注方法與系統(tǒng)是由郭文勝;師明駿;李娜娜;李添;任新瑞;佘堃;唐蕓;唐裕沛;梁圣;李世琦;徐遠(yuǎn)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于時(shí)間鍵關(guān)聯(lián)的動(dòng)靜態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注方法與系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及基于時(shí)間鍵關(guān)聯(lián)的動(dòng)靜態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注方法與系統(tǒng)。該方法包括將所有模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊到統(tǒng)一的時(shí)間軸；通過(guò)線性映射處理進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)齊，生成統(tǒng)一的特征維度；特征提取得到多模態(tài)特征數(shù)據(jù)；提取多模態(tài)特征數(shù)據(jù)的全局時(shí)間相關(guān)性特征；基于注意力機(jī)制提取各模態(tài)間的交互特征；基于交互特征輸出標(biāo)注結(jié)果，根據(jù)輸入的交互特征動(dòng)態(tài)調(diào)整輸出層的權(quán)重與偏置對(duì)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行更新。本發(fā)明通過(guò)時(shí)序特征建模、模態(tài)間關(guān)聯(lián)對(duì)齊與特征動(dòng)態(tài)優(yōu)化，解決多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注中的時(shí)間同步難題和特征表達(dá)不足問(wèn)題；通過(guò)將靜態(tài)模態(tài)動(dòng)態(tài)化與統(tǒng)一時(shí)間序列特征，結(jié)合跨模態(tài)特征融合，能夠快速生成高精度與低成本的標(biāo)注結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)基于時(shí)間鍵關(guān)聯(lián)的動(dòng)靜態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注方法與系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于時(shí)間鍵關(guān)聯(lián)的動(dòng)靜態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注方法，其特征在于，包括： 對(duì)靜態(tài)模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列化處理，通過(guò)時(shí)間對(duì)齊、插值填充與特征生成，將離散的靜態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為連續(xù)的時(shí)間序列特征；對(duì)于動(dòng)態(tài)模態(tài)數(shù)據(jù)，將特征按時(shí)間窗口分配到統(tǒng)一時(shí)間軸；將所有模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊到統(tǒng)一的時(shí)間軸，生成跨模態(tài)時(shí)間序列的模態(tài)數(shù)據(jù)；對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列化處理，包括：考慮時(shí)間上下文對(duì)插值的影響，選擇結(jié)合時(shí)間權(quán)重的最近鄰插值算法對(duì)缺少圖片數(shù)據(jù)的預(yù)設(shè)時(shí)間窗口進(jìn)行填充；在圖片采集間隔大于設(shè)定值時(shí)，通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成過(guò)渡特征或通過(guò)時(shí)間感知的線性插值生成過(guò)渡特征，使得離散的靜態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為連續(xù)的時(shí)間序列特征； 將所有模態(tài)數(shù)據(jù)編碼為高維特征，并通過(guò)線性映射處理進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)齊，生成統(tǒng)一的特征維度； 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到多模態(tài)特征數(shù)據(jù)； 采用基于Transformer的時(shí)間序列模型，提取多模態(tài)特征數(shù)據(jù)的全局時(shí)間相關(guān)性特征； 基于注意力機(jī)制提取各模態(tài)間的交互特征； 基于交互特征輸出標(biāo)注結(jié)果，設(shè)置動(dòng)態(tài)的模態(tài)權(quán)重，為每個(gè)模態(tài)的特征分配學(xué)習(xí)的權(quán)重，根據(jù)輸入的交互特征動(dòng)態(tài)調(diào)整輸出層的權(quán)重與偏置對(duì)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行更新。

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