买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳市艾赛克科技有限公司申请的专利基于深度学习的智慧隧道多模态数据协同管理方法及装置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：CN120744470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511256828.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于深度学习的智慧隧道多模态数据协同管理方法及装置是由尚东方;杨华伟;丁勇俊;聂华明;谭林设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智慧隧道多模态数据协同管理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的智慧隧道多模态数据协同管理方法及装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：确定隧道内多源异构传感器的空间拓扑关系，以此将多模态数据映射至数字孪生体统一坐标系，并进行时间戳补偿，形成多模态对齐数据。提取其时空与拓扑特征，计算特征关联度，据此将数据嵌入隧道语义空间，评估环境复杂度并生成模态权重系数。对加权得到的联合特征向量进行安全评估，判定隧道安全状态，从而克服单一模态监测在复杂环境中的局限性。

本发明授权基于深度学习的智慧隧道多模态数据协同管理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智慧隧道多模态数据协同管理方法，其特征在于，所述基于深度学习的智慧隧道多模态数据协同管理方法包括： 确定隧道内多源异构传感器集群的空间拓扑关系，基于所述空间拓扑关系将多模态数据映射至隧道数字孪生体的统一坐标系，得到多模态映射数据，并将所述多模态映射数据进行时间戳补偿，得到多模态对齐数据； 提取所述多模态对齐数据的时空特征和拓扑特征，计算所述时空特征与所述拓扑特征的特征关联度，基于所述特征关联度将所述多模态对齐数据嵌入隧道语义空间； 确定所述隧道语义空间的环境复杂度，根据所述环境复杂度生成模态权重系数，基于所述模态权重系数对所述多模态对齐数据进行加权，得到联合特征向量； 对所述联合特征向量进行安全评估，确定隧道安全评估状态； 所述多模态对齐数据包括视觉数据、点云数据和时序数据、所述时空特征包括时空运动特征、空间几何特征和动态变化特征，所述提取所述多模态对齐数据的时空特征和拓扑特征，计算所述时空特征与所述拓扑特征的特征关联度的步骤包括： 对所述视觉数据进行三维时空特征提取，生成所述时空运动特征； 对所述点云数据进行空间结构解析，生成所述空间几何特征； 对所述时序数据进行动态演化，生成所述动态变化特征； 解析所述空间拓扑关系中的各传感器的邻接关系； 以传感器节点为顶点，以所述邻接关系为边，构建传感器拓扑图，基于所述传感器拓扑图生成拓扑特征； 基于所述时空运动特征、所述空间几何特征、所述动态变化特征和所述拓扑特征建立特征交互矩阵； 对所述特征交互矩阵进行奇异值分解，将最大奇异值作为特征关联度。

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深圳市艾赛克科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区科技南路16号深圳湾科技生态园11栋405；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。