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龙图腾网获悉上海云邻通信技术有限公司申请的专利一种融合多模态数据的工业环境监控与事故预测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：CN120493531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510594398.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种融合多模态数据的工业环境监控与事故预测方法是由魏国林;乐寅设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多模态数据的工业环境监控与事故预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合多模态数据的工业环境监控与事故预测方法，涉及数据处理技术领域，通过构建动态工业知识图谱，对实时采集的多模态异构数据进行语义化采集与因果关联预处理；采用定制化深度学习模型提取各模态深层抽象特征，对微弱信号与潜在风险的精准表征并量化不确定性；利用高保真数字孪生模型驱动深度强化学习算法，动态寻优并验证生成多层级、多目标的预防性干预策略组合；通过边缘‑端‑云三层协同智能架构，执行干预策略，并利用闭环数据反馈机制实现在线学习与系统持续进化。本发明能够显著提升工业环境早期、微弱、复杂异常状态的感知预警能力，精确预测事故演化路径并提供可信解释。

本发明授权一种融合多模态数据的工业环境监控与事故预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多模态数据的工业环境监控与事故预测方法，其特征在于：所述工业环境监控与事故预测方法包括以下： Sp1、基于动态知识图谱的多模态异构数据语义化采集与因果关联预处理：实时采集工业环境中的多模态异构数据，得到动态知识图谱； Sp2、面向微弱信号与潜在风险的深层特征提取与多模态认知融合：针对不同模态数据采用深度学习模型提取表征设备早期微弱故障、环境细微变化及人员非典型行为的深层抽象特征； Sp3、基于混合智能与演化学习的事故链式演化路径概率预测与可解释性分析：构建融合物理机理模型、统计模型与深度学习模型的混合智能预测引擎，得到事故链式演化路径概率预测结果； Sp4、基于数字孪生驱动的预防性干预策略动态寻优与验证：构建与物理工业环境实时高保真映射的数字孪生模型，将所述事故链式演化路径概率预测结果输入所述数字孪生模型； Sp5、边缘-端-云协同的自适应监控、闭环反馈与系统持续进化：在设备端、边缘端和云端协同执行监控与预测任务，收集干预策略在物理环境中的执行效果数据及新数据，作为反馈信息用于在线更新知识图谱、特征提取与融合模型、预测引擎以及强化学习策略网络。

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