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发明专利
已授权
基于时空语义图卷积网络的多模态数据深度融合方法
📄 申请号:CN202511738959.X
📄 发布日:2026/08/11
著录项目信息
申请日
2025-11-25
公开号
CN121190933B
公开日
2026-02-10
申请人
龙岩学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_80
IPC 分类号
G06V10_80
,
G06V10_82
,
G06N3_042
,
G06N3_0464
,
G06V20_70
,
G06K17_00
,
技术画像
所属领域
人工智能算法
人工智能算法
多模态数据融合
图神经网络
应用场景
智慧城市, 智能交通, 视频监控分析, 多模态内容理解, 人机交互
AI 智能推荐
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摘要
本发明公开了基于时空语义图卷积网络的多模态数据深度融合方法,属于数据融合方法技术领域,包括:得到时空对齐后的多模态数据集,构建时空语义图,进行过渡平滑风险初步判断,进行时空图卷积网络初始工作参数设置,将时空语义图输入时空图卷积网络进行推理,进行时空图卷积网络推理的自适应优化,在推理完成后,输出目标对象节点的特征向量,解码得到目标对象的融合状态,输出全局一致的融合结果。本发明能够避免时空卷积推理过程中节点特征过度平滑的问题,保持突发状态与动态细节的敏感性;同时在多模态信息存在冲突或缺失的情况下,输出全局一致且可信的融合结果,提升模型在复杂动态场景下的识别精度、响应速度与泛化能力。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
一种基于靶向捕获测序的河田鸡5K全基因组液相芯片及其制备方法和应用
当前第 / 件
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📌 交易状态:
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