摘要
本申请公开了一种基于深度学习的智慧隧道多模态数据协同管理方法及装置,涉及人工智能技术领域,该方法包括:确定隧道内多源异构传感器的空间拓扑关系,以此将多模态数据映射至数字孪生体统一坐标系,并进行时间戳补偿,形成多模态对齐数据。提取其时空与拓扑特征,计算特征关联度,据此将数据嵌入隧道语义空间,评估环境复杂度并生成模态权重系数。对加权得到的联合特征向量进行安全评估,判定隧道安全状态,从而克服单一模态监测在复杂环境中的局限性。
技术关键词
空间拓扑关系
多模态
拓扑特征
动态变化特征
隧道
异构传感器
无线传输延迟
协同管理方法
运动特征
语义
复杂度
协同管理装置
数字孪生
数据嵌入
投影特征
坐标系
嵌入特征
拓扑图
系统为您推荐了相关专利信息
集群式服务器
复杂度
多模态
计算机设备
机器学习模型
混合深度学习
静态特征提取
深度学习模型
个性化推荐方法
商品特征