一种多模态融合深度学习分析方法及系统

本公开的实施例提供了一种多模态融合深度学习分析方法及系统。应用于多模态学习技术领域，所述方法包括：获取多模态原始数据后，依次处理图像、文本、音频和视频数据，提取图像的视觉特征，文本的语义特征，音频的频谱与时序特征，视频帧的图像特征与时序特征以及音频序列的时域特征。然后，依据多源特征的互补信息进行融合处理，形成统一的多模态特征表示，并将其输入至预设的深度学习分析模型，最终得到综合表达的多模态分析结果。本方案通过多模态特征融合增强信息互补性和鲁棒性，显著提升模型对复杂场景下语义理解、行为识别和状态判断的综合分析能力，为多模态智能感知系统提供更准确、高效、稳定的决策基础。