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本发明公开了一种基于多模态数据的工厂管道的烟雾和火焰检测方法，获取不同类型烟雾和火焰的多模态数据，并进行预处理；对于可见图像部分采用SIFT描述符和SURF描述符提取图像局部特征点，通过融合两种描述符提取视觉特征；对于红外图像使用梯度模式提取方法；对于烟雾数据，直接使用烟雾浓度特征作为模型输入；先使用逐元素操作将两种图像进行数据融合，再使用注意力机制对融合后的数据进行加权；经过多模态数据融合后，使用混合模型融合后的特征和烟雾数据输送到Yolov7算法的输入端进行目标检测。本发明将可见光摄像头和红外摄像头的多模态数据进行融合，并通过特征增强提高工厂管道烟雾和火焰检测的准确性和可靠性。

本发明涉及姿态测量技术领域，公开了基于多模态数据融合的水平仪姿态实时校准方法，包括：采集多模态原始数据并完成统一预处理，得到多模态数据；在物理域神经算子层重建液面形态，输出物理域姿态与残差；在传感域神经算子层推断噪声与漂移，输出传感域姿态估计值、偏置参数、尺度参数与残差；建立偏差记忆库并利用残差与历史结果更新，生成长期漂移补偿量并叠加传感域结果；将物理域与补偿后的传感域结果输入动态约束可逆变换模型，输出融合姿态与不确定度；对更新后的参数执行慢变量细化补偿，输出最终实时校准姿态与质量信息。本发明通过引入多模态数据融合与双层可逆神经算子建模，实现水平仪姿态的实时、高精度与长期稳定校准。

本发明涉及数据分析处理技术领域，公开一种基于多模态数据的微短剧用户画像分析系统及方法，其包括：数据获取模块，用于获取多模态微短剧用户数据；特征提取模块，用于根据多模态微短剧用户数据进行特征提取，得到若干用户特征；融合模块，用于将若干用户特征输入预训练的分层注意力网络模型中，得到联合特征向量；动态画像生成模块，用于将联合特征向量输入预设的在线深度森林模型，生成动态画像；画像分析模块，用于计算动态画像各维度的沙普利值，根据沙普利值生成画像分析报告。相较于现有技术常采用的单模态数据画像的维度更丰富，本发明通过采用深度森林模型生成动态画像，可随用户偏好及时修改画像。

本发明公开了一种基于语义的多模态时空数据关联方法，属于地理空间信息系统技术领域。本发明利用所构建的本体模型对数据进行特征-语义映射和概念化的语义表达，有效的对多模态时空数据的复杂语义信息进行统一格式的描述，解决了计算机难以理解数据语义内容信息的问题；同时，基于时空数据的本体语义表达，通过时间、空间和数据内容包含的对象三个因素建立时空数据之间的时间关联、空间关联和内容对象语义关联，有效的进行了多模态时空数据间的关联。本发明方法主要用于多模态时空数据的跨模态检索，为用户提供准确、全面的数据挂链关联处理结果，进而提升跨模态检索性能。