摘要
本发明公开了一种基于多模态数据融合的大型工程装备设计意图提取方法,属于工程设计意图提取技术领域,包括以下步骤:将历史项目设计资源进行分类形成多模态资源,通过基于卷积神经网络和编码器的多支路单模态特征提取网络提取多模态特征向量,并通过基于自注意力机制的单模态特征融合网络融合多模态向量中的部件模型特征向量得到部件融合特征向量,通过多模态特征融合网络对多模态特征向量进行融合得到设计意图特征向量。本发明结合了多模态设计资源的特征,保留了部件之间的关联信息,提高了提取的准确性可辅助大型工程机械装备设计过程中的设计任务,缩减大型工程机械装备设计过程中的设计开销,并减少因为设计失误产生的设计变更损失。
技术关键词
大型工程装备
多模态数据融合
图像特征向量
意图
注意力机制
工程机械装备
特征提取网络
多模态特征融合
矩阵
Softmax函数
编码策略
拉普拉斯
编码器结构
图纸