摘要
本发明提出了一种基于多模态大模型的工业智能检测方法及系统。属于工业智能检测技术领域;所述方法包括:通过多模态数据采集系统,实时捕获多模态信息,并利用时间戳同步算法,对多模态数据进行时间对应;对采集到的多模态数据进行处理,通过深度学习算法,从处理后的数据中提取出与工业检测相关的关键特征。通过整合多种传感器和数据源(如视觉、声学、温度),多模态数据的融合极大提升了对复杂工业环境异常的识别能力。深度学习算法和特征提取技术能更精准地从海量数据中抓取关键信息,减少误报和漏报,提高检测的准确率和响应速度。
技术关键词
智能检测方法
深度学习算法
采集设备
多模态数据采集
多模态特征融合
工业现场
多模态信息
注意力机制
集成策略
深度学习模型
时间同步网络
时间同步设备
时间同步算法
措施
系统为您推荐了相关专利信息
会议系统
短时傅里叶变换
音频采集模块
音频传输模块
噪声抑制
大棚保温
多模态特征融合
控制系统
分区
诊断模块
音乐生成方法
音乐生成技术
降噪自动编码器
捕捉音乐
音频特征
数据传输优化系统
USB接口
标签
传输接口
通道