摘要
本发明公开了一种基于多模态数据的气体检测方法、系统及终端,所述方法包括:采集VOCs气体数据以及对应的VOCs文本数据;对VOCs气体数据进行数据预处理,输出标准化VOCs气体数据,并从标准化VOCs气体数据中提取气体特征值;根据VOCs文本数据提取文本特征,并根据气体特征值与文本特征进行多模态数据融合,生成融合特征向量;根据融合特征向量构建气体识别模型,将待检测气体数据输入气体识别模型,输出待检测气体数据的检测结果。本发明基于多模态数据融合和深度学习技术,通过整合传感器数据并应用数据处理算法,实现对复杂气体混合物的高精度识别,并能实时提供易于理解的气体信息,提供了更高的实用性和应用价值。
技术关键词
气体检测方法
多模态数据融合
文本数据提取
特征值
深度学习模型
气体传感器阵列
金属氧化物半导体传感器
气体检测系统
数据处理算法
时间序列特征
电化学传感器
深度学习技术
可读存储介质
光学传感器
数据处理模块
数据采集模块
系统为您推荐了相关专利信息
生成歌曲
信息处理方法
计算机程序产品
音乐特征
元素
电子烟烟油
实时监测系统
动态功率调控
多模态数据融合
效能预测
状态空间模型
状态监测方法
数控加工过程
多轴联动
异常状态
推理系统
多源异构数据
图谱
智能感知模块
卷积特征