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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种航空安全热点事件的开放域多模态识别方法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：CN119397327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411433179.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种航空安全热点事件的开放域多模态识别方法是由杨杨;蔡开泉;张羿山;董姿妤设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航空安全热点事件的开放域多模态识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于开放域的多模态分类技术领域，提出了一种航空安全热点事件的开放域多模态识别方法。该方法提取航空安全热点事件的文本特征和图像特征，同时引入记忆增强模块，并设计场景引导伪事件过滤器，结合源事件和伪事件获得最终的分类，为应对和管理航空安全热点事件提供更有效的帮助。与现有技术相比，本发明能够有效地解决复杂场景下多模态航空安全热点事件分类任务。同时考虑未知事件对分类的影响，将已知事件与未知事件区分开来，避免未知事件降低分类精度的问题。

本发明授权一种航空安全热点事件的开放域多模态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种航空安全热点事件的开放域多模态识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：构建多模态航空安全热点事件数据集； 步骤S2：建立BERT模型和ResNet模型，分别用于提取多模态航空安全热点事件数据集中的文本特征和图像特征，得到源事件集； 步骤S3：构建Transformer网络模型，其中的多模态交叉注意力模块用于对文本特征和图像特征进行融合，得到第一融合特征，Transformer网络模型中的记忆增强模块用于对第一融合特征进行处理，获得第二融合特征，以提高航空安全热点事件表示的准确性； 步骤S4：基于所述源事件集，采用随机事件模拟器生成伪事件集，并通过场景引导伪事件过滤器，得到第三融合特征； 其中，场景引导伪事件过滤器由场景注意力模块和跨事件屏蔽模块构成，场景注意力模块识别和保留能够代表未知事件的有效数据，跨事件屏蔽模块过滤掉与已知类别相似和不足以代表未知事件的数据； 采用TextCNN模型进行区域信息聚合和降维，得到第三融合特征； 步骤S5：设计未知事件分类器，用于对航空安全热点事件进行分类； 步骤S6：采用步骤S1中的多模态航空安全热点事件数据集对步骤S2至步骤S5中的BERT模型、ResNet模型、Transformer网络模型、场景引导伪事件过滤器以及未知事件分类器进行训练，完成后即用于航空安全热点事件的分类识别。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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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