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龙图腾网获悉中国安能集团第二工程局有限公司申请的专利基于多源数据融合的隧道环境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：CN120724355B 。

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：202511195994.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于多源数据融合的隧道环境监测方法及系统是由陈学勇;赵小溪;方书铭;康嘉玮设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的隧道环境监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及隧道环境监测技术领域，具体公开了基于多源数据融合的隧道环境监测方法及系统。本发明实施例通过对目标隧道进行多源监测，并对多源监测数据进行数据同步与预处理；对多源标准数据进行时空特征提取，进行统一特征映射；对多模态特征序列进行多源融合；对融合特征数据进行环境分类识别；构建信息可视化平台，对异常事件数据和多个环境识别数据进行监测展示。能够进行多源监测、数据同步与预处理，再进行时空特征提取、多源融合和环境分类识别，构建信息可视化平台进行监测展示，能够进行多源监测的数据融合处理，实现多源数据的综合感知，从而对多种数据进行联动耦合分析，提高异常识别能力和响应能力，并有效降低误报率。

本发明授权基于多源数据融合的隧道环境监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的隧道环境监测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 对目标隧道进行多源监测，获取多源监测数据，并对所述多源监测数据进行数据同步与预处理，获取多源标准数据； 对所述多源标准数据进行时空特征提取，并进行统一特征映射，生成多模态特征序列； 对所述多模态特征序列进行多源融合，生成融合特征数据； 对所述融合特征数据进行环境分类识别，记录多个环境识别数据，并进行实时异常识别，记录异常事件数据； 构建信息可视化平台，在所述信息可视化平台中，对所述异常事件数据和多个所述环境识别数据进行监测展示； 所述对所述多模态特征序列进行多源融合，生成融合特征数据具体包括以下步骤： 加载预设的多源融合模型； 将所述多模态特征序列导入至多源融合模型中，进行多源融合处理； 导出融合特征数据； 所述将所述多模态特征序列导入至多源融合模型中，进行多源融合处理具体包括以下步骤： 将多模态特征序列对每个模态特征通道进行可分离卷积操作，得到三组维度对齐的特征矩阵； 计算各时间窗口内多模态特征序列的平均范数，并将各时间窗口内多模态特征序列的平均范数通过多层感知机动态生成维度修正系数，得到每个时间片的动态维度缩放因子； 将三组维度对齐的特征矩阵和每个时间片的动态维度缩放因子按模态类型进行矩阵点积运算，得到模态间关联关系的注意力参数矩阵；使用深度可分离卷积对多模态特征进行空间滤波提取，得到局部相关性的特征切片； 将局部相关性的特征切片与三组维度对齐的特征矩阵相乘，得到查询向量、键向量和值向量；采用模态间关联关系的注意力参数矩阵计算查询向量、键向量的缩放点积，再应用Softmax生成注意力分布，得到空间关联权重图； 将空间关联权重图与值向量执行多头注意力加权求和，得到空间增强特征集合；将多模态特征序列进行一维卷积核进行降采样处理，得到压缩后的时序特征张量； 将压缩后的时序特征张量进行批量归一化处理以及门控激活，得到标准化时序特征；将标准化时序特征输入至双向LSTM网络中进行递归处理，得到时间演化特征向量序列； 将空间增强特征集合和时间演化特征向量序列依次进行自适应特征融合，得到初步融合特征张量；将初步融合特征张量进行非线性特征优化，得到增强后的融合特征。

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中国安能集团第二工程局有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市南昌高新技术产业开发区艾溪湖三路1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”。

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