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龙图腾网获悉贵州省分析测试研究院申请的专利基于多模态数据融合与时空关联感知的雨量数据分析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：CN121579565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610101519.1，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权基于多模态数据融合与时空关联感知的雨量数据分析方法是由郝淼;王雅洁;李少然;杨冰;张成梅;代姣;李佳沂;崔昭伟设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合与时空关联感知的雨量数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态数据融合与时空关联感知的雨量数据分析方法，包括：系统采集目标区域内雨量计在设定时间段内的历史无堵塞运维数据分区存储在计算机系统中构建设备历史基线库，系统接收目标区域内预设数量雨量计的实时多模态监测数据构建实时监测数据集，将历史无堵塞运维数据和实时监测数据集的时序数据按照各时间步列值转化为可以统一量化的得分数，在目标区域中确定分析点和周边点，计算各时间步列值与历史基线库中基线中点值的得分数残差，生成二维基线残差矩阵，并计算动态偏离度指标以及状态持续性参数，构建堵塞判别函数结合运算结果与预设阈值完成堵塞判定。本发明可实现全流程自动化，并实现高效的分析。

本发明授权基于多模态数据融合与时空关联感知的雨量数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合与时空关联感知的雨量数据分析方法，其特征在于，所述方法包括： 系统采集目标区域内雨量计在设定时间段内的历史无堵塞运维数据，分区存储在计算机系统中，并将历史无堵塞运维数据，按日累计雨量和降雨持续时长两个指标采用K-means聚类划分类别，计算各场景下基线指标范围，构建设备历史基线库； 系统接收目标区域内预设数量雨量计的实时多模态监测数据，分类写入实时临时表并校验数据有效性后构建实时监测数据集存储在计算机系统中； 系统通过ETL工具将历史无堵塞运维数据和实时监测数据集的时序数据按照各时间步列值转化为可以统一量化的得分数； 在目标区域中根据雨量计的空间分布确定分析点和周边点，逐一计算分析点和周边点各时间步列值与历史基线库中基线中点值的得分数残差，生成二维基线残差矩阵；基于所述二维基线残差矩阵，计算两个动态偏离度指标以及状态持续性参数； 基于所述两个动态偏离度指标以及状态持续性参数构建多模态数据融合驱动的判别函数，计算机系统根据运算结果和预设阈值作出设备是否堵塞的判定； 所述二维基线残差矩阵的构建过程包括： 计算机系统基于实时监测数据集，设置所述时序数据的每个元素对应一个采样时间步，包含所述时序数据中的雨量值、采样频率、工作电压、无线信号强度，且每个元素关联唯一时间戳标识； 计算机系统从设备历史基线库中，按当前降雨场景提取该场景的基线指标范围，所述基线指标范围包括雨量值正常波动区间、采样频率合规范围、工作电压正常区间、无线信号强度正常区间； 计算机系统对时序数据中每个时间步的各字段列值的分数，分别计算其与对应基线指标范围中点值的残差，以时间步序号为行索引、各维度列值残差为列索引，构建二维基线残差矩阵； 所述二维基线残差矩阵中每个单元格的数值为对应时间步、对应参数的残差； 所述两个动态偏离度指标包括平均相对偏离度和突变一致性系数，其计算步骤如下： 计算机系统自动遍历二维基线残差矩阵中每个单元格的残差值，对每个残差值计算相对偏离度，再对所有时间步、所有列值的相对偏离度取算术平均值，得到平均相对偏离度； 计算机系统自动对二维基线残差矩阵中每个列值的残差序列，按时间步顺序计算相邻两个时间步残差的突变方向，统计所有列值中相邻时间步突变方向一致的次数占总相邻时间步次数的比例，得到突变一致性系数； 所述状态持续性参数的计算步骤如下：计算机系统自动设定残差正常范围的连续时间步总数，除以总监测时间步总数，得到状态持续性参数。

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贵州省分析测试研究院，其通讯地址为：550014 贵州省贵阳市白云区白沙路388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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