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龙图腾网恭喜中数智科(杭州)科技有限公司申请的专利一种基于多模态信号的列车巡检方法、系统及存储介质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：CN118821032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411307229.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于多模态信号的列车巡检方法、系统及存储介质是由蒋邦亮;涂文豪;余云凯;李鑫;李文磊;李东昇设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态信号的列车巡检方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及列车异常检测领域，具体是一种基于多模态信号的列车巡检方法、系统及存储介质，包括数据采集处理步骤、异常分类、数据分析验证、异常分析和故障输出，通过使用图像、声音、温度和激光等多模态数据融合对列车进行异常检测，减少了单一信号列车异常检测的局限性，通过多模态信号覆盖列车多个关键部位和特征，实现了对列车整体状态的全面评估，提高了列车异常巡检的全面性和准确性。

本发明授权一种基于多模态信号的列车巡检方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信号的列车巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：数据采集处理步骤，进行传感器前置处理，同步采集数据的时间和空间信息，通过若干传感器获取图像数据、声波数据、光反射率数据和温度数据并组合得到待检数据集，所述声波数据配置有比对声波函数： ； ； ；其中，I为比对声波函数，I0为声源发出的初始声波强度，d为声源与待测位置距离，n为声波在环境中传播的常数，为环境噪音随距离改变对声波函数的影响函数，α为环境影响因子，为环境噪音随列车巡检机器人移动速度改变对声波函数的影响函数，v为列车巡检机器人的移动速度，k为速度调整因子，vref为标准速度值；异常分类步骤，根据待检位置对应的待检数据集通过可靠性排序，分别筛选当前待检位置下待检数据集中的传感数据，得到验证数据集，根据待检位置通过干扰分析策略判断得到传感数据中的干扰因子；数据融合验证步骤，根据验证数据集中的传感数据结合干扰因子通过融合验证策略进行传感数据验证，根据验证结果，得到异常分析数据集；异常分析步骤，根据异常分析数据集通过异常分析策略判断是否异常，若异常，将该待检位置进行标记作为异常位置；故障输出步骤，根据异常位置输出对应的异常结果，包括：异物异常、油液位异常和电机异常。

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