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龙图腾网恭喜四川旅游学院申请的专利一种基于卷积神经网络的多源异构数据自动处理的融合方法及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：CN119720109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510240927.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于卷积神经网络的多源异构数据自动处理的融合方法及系统是由马洪江;周相兵;卢佳廷;陈功锁;薛东;张智恒设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的多源异构数据自动处理的融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明数据处理领域，提供一种基于卷积神经网络的多源异构数据自动处理的融合方法及系统，包括获取不同位置处的传感器数据，获取包括所述传感器安装位置的图像数据；根据传感器安装位置和图像特征区域的空间对应关系，建立空间映射关系；根据所述映射关系将所述传感器数据组织成传感器二维数据；使用LSTM模型确定所述传感器二维数据与所述图像数据的共振区域；使用第一二维卷积神经网络提取所述图像数据的第一高阶特征，使用第二二维卷积神经网络提取所述传感器二维数据的第二高阶特征；将所述第一高阶特征和所述第二高阶特征使用卷积操作进行融合得到第一融合特征；基于所述共振区域和所述第一融合特征，确定出融合特征。

本发明授权一种基于卷积神经网络的多源异构数据自动处理的融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的多源异构数据自动处理的融合方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 获取不同位置处的传感器数据，获取包括所述传感器安装位置的图像数据； 根据传感器安装位置和图像特征区域的空间对应关系，建立空间映射关系； 根据所述映射关系将所述传感器数据组织成传感器二维数据； 使用LSTM模型确定所述传感器二维数据与所述图像数据的共振区域； 使用第一二维卷积神经网络提取所述图像数据的第一高阶特征，使用第二二维卷积神经网络提取所述传感器二维数据的第二高阶特征； 将所述第一高阶特征和所述第二高阶特征使用卷积操作进行融合得到第一融合特征；基于所述共振区域和所述第一融合特征，确定出融合特征； 所述共振区域具体为传感器数据和图像数据在时间和空间上同时发生显著变化的区域； 将传感器的二维数据视为时间序列特征，其中每个时间点的二维矩阵表示传感器在对应时间的空间分布； 将图像数据提取为时间序列形式； 构建一个双输入的LSTM模型，用于并行处理传感器二维数据和图像时间序列特征，通过LSTM提取时间相关的空间特征，通过另一个LSTM提取时间相关的图像特征； 将传感器特征和图像特征进行时间同步对齐和相似性分析； 在时间序列上计算传感器特征与图像特征的相似性，当相似性超过预设阈值时，判定相应时间点为时间共振点； 对于时间共振点，进一步识别传感器数据和图像特征在二维空间上的共同激活区域； 传感器二维特征和图像特征经过空间匹配，使用Hadamard积进行计算得到共振强度， Cu,v,t＝Fsu,v,t⊙Fiu,v,t 其中u表示像素水平位置，v表示像素垂直方向位置，t表示时间参数，⊙表示哈达玛积，Cu,v,t表示共振强度，Fsu,v,t表示传感器特征，Fiu,v,t表示图像特征；通过设定共振阈值，将共振强度中大于共振阈值的位置标记为空间共振点，从而确定二维空间上的共振区域。

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