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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于多模态融合的多源感知路面灾害预警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：CN121459558B 。

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：202610012580.9，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权一种基于多模态融合的多源感知路面灾害预警系统是由李家乐;李瑛;王雪菲设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的多源感知路面灾害预警系统在说明书摘要公布了：本发明为一种基于多模态融合的多源感知路面灾害预警系统，包括：数据预处理模块；特征提取模块：对预处理后的环境的文本数据、路面表观病害视频数据、雷达图像数据分别提取文本特征提取向量、视频特征提取向量以及雷达特征提取向量；雷达特征提取向量由统计分布特征、空间结构特征以及动态演化特征拼接处理后获得；特征融合模块：用于将文本特征提取向量、视频特征提取向量以及雷达特征提取向量进行对齐并融合，得到最终融合向量；灾害预警模块：包括LSTM‑Transformer混合模型。实现对道路基础设施从宏观区域形变到微观表观病害、从环境影响因素到结构内部状态的全要素监测，实现多源数据超前感知路面性能以及灾害预警。

本发明授权一种基于多模态融合的多源感知路面灾害预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的多源感知路面灾害预警系统，其特征在于，所述系统包括： 数据预处理模块，用于对环境的文本数据、路面表观病害视频数据、以及雷达图像数据进行预处理； 特征提取模块：利用多层感知机MLP对预处理后的环境的文本数据提取文本特征提取向量；利用3DCNN模型对预处理后的路面表观病害视频数据提取视频特征提取向量；提取预处理后的雷达图像数据中的统计分布特征、空间结构特征以及动态演化特征，将统计分布特征、空间结构特征以及动态演化特征拼接处理后获得雷达特征提取向量； 特征融合模块：用于将文本特征提取向量、视频特征提取向量以及雷达特征提取向量进行对齐并融合，包括时空维度对齐、多模态投影网络、Transformer深度融合架构、模态门控机制；所述多模态投影网络包括文本模态投影子网络、视频模态投影子网络和雷达模态投影子网络，文本模态投影子网络由“全连接层—归一化层—全连接层”构成，输入时空维度对齐后的文本特征得到文本投影特征；视频模态投影子网络由“卷积层—池化层—全连接层”构成，输入时空维度对齐后的视频特征得到视频投影特征；雷达模态投影子网络由“卷积层—Dropout层—全连接层”构成，输入时空维度对齐后的雷达特征得到雷达投影特征；最后对各子网络输出进行归一化处理，确保三类模态均被映射至同一维度的公共融合语义空间； 将多模态投影网络输出的三类模态的投影特征进行特征拼接后输入Transformer深度融合架构进行融合，输出深度融合特征矩阵，深度融合特征矩阵再通过模态门控机制动态学习三类模态的贡献权重，对三类模态的投影特征进行加权求和并标准化得到最终融合向量； 灾害预警模块：包括用于利用特征融合模块输出的最终融合向量基于掩码重构自监督训练的LSTM-Transformer混合模型，自动计算重构误差与趋势偏差，融合生成定量化的路面风险指数，以实现灾害预警； 所述环境的文本数据进行预处理的过程是：对于包括路面历史性能数据、气象实况数据、交通数据、道路养护记录在内的文本结构化数据，将数据统一时间戳格式、并在空间上转换为基于道路线性参考系的桩号坐标，基于3原则开展异常值检测以识别偏离正常范围的环境参数异常值，同时识别无效值与缺失值，去除无效值，并通过计算所有非缺失值的算术平均值填补数据的缺失值，最后将不同单位、不同范围的数据归一化，形成一致的结构化数据； 所述路面表观病害视频数据进行预处理的过程是：对于采集的路面表观病害视频数据，按固定帧率拆分为单个视频帧，获取每个视频帧的精确采集时间以及对应的经纬度并转换为基于道路线性参考系的桩号坐标，将所有视频帧以年为单位归类，并按百米桩号区间对视频帧序列分组，构建以“百米桩号-年份”为样本的视频帧序列，并在每组视频帧序列中提取出核心视频帧序列，对核心视频帧序列通过亮度均衡化并去噪优化图像质量，同步统一分辨率和格式，最后将处理好的图像进行归一化并转换为以样本数、通道数、核心视频帧序列帧数、视频帧高度和视频帧宽度组成的五维张量； 雷达图像数据进行预处理的过程是：对于卫星获取的雷达原始图像数据，使用ENVI软件根据道路矢量数据裁剪并进行时序处理，生成年形变速率栅格图；最后通过GIS软件将道路矢量数据与年形变速率栅格图进行叠加分析，获得在每个百米桩号区间内的沉降栅格像元。

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