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摘要：本发明公开了一种智慧城市综合安防信息管理平台，涉及信息技术领域，旨在解决城市安防中多模态数据处理的复杂性和能源管理的挑战，该平台通过集成多模态数据融合技术，结合深度学习和注意力机制，从视频、音频和文本数据中提取情感特征，并实现精准的情感分类和行为预测。通过情感分析模块，平台能够生成安全预警信息，提高公共安全的前瞻性和响应能力。同时，平台通过负载均衡，优化任务分配和计算资源，降低能耗。边缘计算模块根据当前负载和环境条件动态调整计算资源，确保平台的高效运行。环境感知模块实时监测温度和湿度数据，进一步优化计算资源的分配。本发明通过这些技术提升了公共安全管理水平，并减少了环境影响。

主权项：1.一种智慧城市综合安防信息管理平台，其特征在于，包括：多模态数据融合模块：从视频、音频和文本数据中提取特征，并通过注意力机制和特征对齐技术生成融合特征向量，其中注意力机制单元将视频、音频和文本特征向量拼接成多模态特征矩阵，计算每个模态特征的注意力得分，应用Softmax函数对注意力得分进行归一化，得到注意力权重，维度为1,3，融合层单元使用注意力权重对多模态特征进行加权，生成最终的融合特征向量；情感分析模块：接收多模态数据融合模块生成的融合特征向量，利用深度学习模型进行情感分类和行为预测，生成安全预警信息，通过以下步骤实现：1.特征提取：使用深度学习模型提取情感特征；2.情感分类：使用预训练的BERT模型对情感特征进行分类，输出情感标签维度为3（正面、负面、中性），选择概率最高的类别作为最终的情感标签，其中对于每个情感标签（其中可以是正面、负面或中性），概率由下式给出：，是BERT模型对于每个情感类别（正面、负面、中性）的输出层中的原始得分；3.行为预测：使用多任务学习框架，共享底层特征提取层，输出行为预测结果维度为10（不同行为类别）；4.安全预警：结合情感分类和行为预测结果，生成详细的安全预警信息；负载均衡模块：监控各安防节点的状态，动态分配任务，并预测未来资源利用率，确保平台高效运行；边缘计算模块：根据当前负载和环境条件动态调整计算资源，优化能效和响应速度；环境感知模块：收集温度和湿度数据，反馈给边缘计算模块，优化计算资源的分配。

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百度查询： 南京补天科技实业有限公司 一种智慧城市综合安防信息管理平台