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龙图腾网获悉交通运输部天津水运工程科学研究所;天津港第四港埠有限公司申请的专利基于机器视觉和人工智能的远程在线监测方法及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：CN120105312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510571529.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于机器视觉和人工智能的远程在线监测方法及系统是由齐广政;于洋;王江;刘宣;李铁良设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉和人工智能的远程在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业智能监测技术领域，具体涉及基于机器视觉和人工智能的远程在线监测方法及系统，包括以下步骤：利用边缘计算节点同步采集可见光视频流、红外热成像数据与三维振动频谱数据，形成多模态传感数据集；对数据集进行跨域特征对齐处理，生成时空同步的复合特征矩阵；将复合特征矩阵输入级联式深度学习模型，输出三维诊断向量，包括设备健康状态、异常区域及故障概率；通过DTW与余弦相似度组合算法，将三维诊断向量与历史基准向量匹配，生成偏离度指标，并据此输出自适应告警阈值与维护建议方案。本发明，具备多模态融合度高、诊断模型轻量、告警机制智能可调的优点，适用于高风险工业场景下的实时远程运维。

本发明授权基于机器视觉和人工智能的远程在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉和人工智能的远程在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过边缘计算节点采集目标设备的可见光视频流、红外热成像数据和三维振动频谱数据，形成多模态传感数据集； S2：对所述多模态传感数据集进行跨域特征对齐处理，生成时空同步的复合特征矩阵， 所述跨域特征对齐处理包括：对可见光视频流进行关键帧抽取，采用时空插值算法将红外热成像采样率提升至与振动频谱同步，并构建基于格拉姆矩阵的跨模态特征相关性映射； S3：将所述复合特征矩阵输入级联式深度学习模型，输出包括设备健康状态分类、异常区域定位及故障概率评估的三维诊断向量， 所述级联式深度学习模型依次包括膨胀卷积网络、多头交叉注意力单元和轻量化分类单元； S4：将所述三维诊断向量与预构建的设备历史运行数据库中的基准特征向量进行动态相似度匹配，生成包括偏离度指标的比对结果，基于比对结果生成自适应告警阈值及维护建议方案； 所述S2具体包括： S21：对多模态传感数据集中的时标化可见光视频流进行内容驱动的关键帧抽取，采用帧间结构相似性和熵变化率为双重判据，剔除冗余帧并保留典型视觉状态帧，得到关键帧序列； S22：基于时间戳对齐结果，采用三次样条插值算法对时标化红外热成像数据进行时间密度增强，将其时间分辨率提升至与三维振动频谱数据一致，生成时间维度对齐的插值增强红外热成像数据； S23：提取关键帧序列、插值增强红外热成像数据和三维振动频谱数据的特征向量，分别采用卷积神经网络进行模态内嵌入编码，获取统一维度的模态特征表示，并基于格拉姆矩阵计算三类模态之间的两两相关性，构建跨模态特征相关性映射矩阵； S24：将模态特征表示与跨模态特征相关性映射矩阵进行加权融合，通过多尺度特征拼接与时序扩展操作生成包括空间维度、时间维度和模态关系维度的时空同步复合特征矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人交通运输部天津水运工程科学研究所;天津港第四港埠有限公司，其通讯地址为：300456 天津市滨海新区塘沽街道新港二号路2618号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。