中泰智云(北京)科技有限公司于庆涛获国家专利权
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龙图腾网获悉中泰智云(北京)科技有限公司申请的专利基于深度学习驱动的生产过程质量智能监控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：CN120430684B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510555139.0，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于深度学习驱动的生产过程质量智能监控方法及系统是由于庆涛;董晓红;赵丁漪;王尚设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习驱动的生产过程质量智能监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习驱动的生产过程质量智能监控方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：首先获取目标产品多模态质检指标状态与多个待匹配指标状态类别，抽取状态特征得到相应特征向量；依据多模态特征向量计算状态置信度分布；获取各复合异常质检状况的关系拓扑结构；结合置信度分布与拓扑结构对类别特征向量嵌入处理，得深度类别特征向量；据此确定匹配系数，最终依匹配系数确定目标指标状态类别作为质量监控结果，实现对生产过程质量的智能监控。
本发明授权基于深度学习驱动的生产过程质量智能监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习驱动的生产过程质量智能监控方法，其特征在于，包括： 获取目标产品的多模态质检指标状态和多个待匹配指标状态类别，并依次对所述多模态质检指标状态和每一待匹配指标状态类别进行状态特征抽取，得到所述多模态质检指标状态的多模态特征向量和每一待匹配指标状态类别的类别特征向量； 根据所述多模态特征向量，计算所述多模态质检指标状态属于每一复合异常质检状况的状态置信度分布； 获取每一复合异常质检状况对应的关系拓扑结构，所述关系拓扑结构反映在所述复合异常质检状况下各待匹配指标状态类别之间的相互影响关系； 基于所述状态置信度分布和每一复合异常质检状况对应的关系拓扑结构，对每一待匹配指标状态类别的类别特征向量进行特征嵌入处理，得到每一待匹配指标状态类别对应的深度类别特征向量； 基于每一待匹配指标状态类别对应的深度类别特征向量，确定每一待匹配指标状态类别属于所述多模态质检指标状态的匹配系数； 根据所述匹配系数，从所述每一待匹配指标状态类别中确定所述多模态质检指标状态对应的目标指标状态类别作为所述目标产品的质量监控结果。
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