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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及航空安全事件多模态数据处理与分类识别技术领域，具体涉及一种跨模态交互补全的航空安全事件识别方法，包括：确定航空安全事件数据集，获取数据集中事件样本的特征；确定变分自动编码器，对事件样本的特征进行编码，获取事件样本的潜在表示；确定多源特征分类模型，对事件样本的特征和潜在表示进行特征融合和分类；基于数据集，通过优化变分自动编码器的损失、多源特征分类模型的交叉熵损失、困难负采样对比学习损失和缺失交互重构损失对模型进行训练；将航空安全事件数据输入训练好的模型，得到事件类型识别结果；本发明能够提高航空安全事件数据模态不完整情况下分析的准确性和可靠性。
主权项：1.一种跨模态交互补全的航空安全事件识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、将描述航空安全事件的文本、图像和标签信息构成的事件样本的集合作为多模态航空安全事件数据集，其中事件样本的形式包括：既存在文本又存在图像、只存在文本不存在图像以及只存在图像不存在文本；对所述多模态航空安全事件数据集中的事件样本的文本利用Bert模型提取特征，对事件样本的图像利用ResNet模型提取特征，对事件样本的标签信息利用Bert模型提取特征，最终得到文本特征和图像特征，作为各事件样本的特征；步骤S2、确定变分自动编码器，所述变分自动编码器对所述事件样本的特征进行编码，获取事件样本的潜在表示；步骤S3、确定多源特征分类模型，所述多源特征分类模型对所述事件样本的特征和潜在表示进行特征融合和分类；步骤S4、基于所述多模态航空安全事件数据集，通过优化所述变分自动编码器的损失、所述多源特征分类模型的交叉熵损失、困难负采样对比学习损失和缺失交互重构损失，对所述变分自动编码器和多源特征分类模型进行训练；步骤S5、将航空安全事件数据输入训练好的变分自动编码器和多源特征分类模型，得到事件类型识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种跨模态交互补全的航空安全事件识别方法
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