一种基于多模态感知的大模型意图识别方法及系统

本发明公开了一种基于多模态感知的大模型意图识别方法及系统，应用于人工智能和通信技术领域，为解决现有系统在处理来源于复杂物理环境、信号质量不稳定的多模态数据时鲁棒性差、准确性低的问题，本方法包括：获取与通信网络设施运维相关的现场图像、音频和文本等多模态数据；对每种模态进行信号质量评估，计算其可靠性分数；当识别到低可靠性模态时，利用高可靠性模态的特征，通过跨模态补偿模型对其特征进行增强；最后，根据各模态的可靠性分数动态确定融合权重，进行加权融合，生成一个高鲁棒性的综合特征向量，用于表征运维状态，本发明通过主动评估、智能补偿和动态融合，显著提升了系统在复杂环境下的数据处理稳定性和分析精度。