一种基于AI多模态的智能单兵系统

本发明涉及一种智能单兵领域，特别是涉及一种基于AI多模态的智能单兵系统。内容包括：获取并预处理多模态原始数据，从多模态预处理数据中提取初始特征并进行标准化处理，得到多模态标准特征；优化多模态标准特征，获取综合特征矩阵；分析综合特征矩阵，提取空间特征；将空间特征输入门控循环单元得到时序状态，再对时序状态进行预测，生成预测结果；并将预测结果传达给巡检人员。解决了传统的卷积神经网络和长短时记忆网络虽然能够有效处理时空数据，但高计算复杂度和资源消耗使得在资源受限的单兵系统中难以长时间稳定运行的问题；特征融合过程中固定的权重无法动态适应环境变化，以及传统特征处理方法对噪声和异常值的鲁棒性较低的问题。