基于多模态数据融合与动态可视化的不安全行为风险画像生成方法

本发明公开了基于多模态数据融合与动态可视化的不安全行为风险画像生成方法，涉及安全管理与风险评估技术领域，包括以下步骤：通过网络通信，持续而实时地采集来自不同模态数据源原始数据，确保整体融合过程所依赖信息具有新鲜度和完整度。本发明通过实时感知与动态调控数据源信息价值，有效识别高频低值冗余数据，避免冗余模态干扰融合结果，提升关键模态信息在风险画像中的主导地位。融合贡献度的动态调整与自适应恢复机制增强了系统对数据变化的响应能力，使生成的不安全行为风险画像更精准、动态、具备针对性，从而提升整体安全监测与事故预警的准确性与可靠性。