基于多模态特征融合的隐患智能诊断方法

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基于多模态特征融合的隐患智能诊断方法
申请号:CN202511213069
申请日期:2025-08-28
公开号:CN120727263A
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明涉及隐患智能诊断技术领域,公开了基于多模态特征融合的隐患智能诊断方法。该方法首先同步采集设备的视觉图像、声纹信号和振动数据,构建多模态原始数据集;然后通过时空对齐处理消除多源数据的时间偏差,获得同步的多模态数据集;接着分别提取各模态的特征序列,并采用跨模态关联编码技术建立特征间的关联关系;最后将融合后的多模态特征输入隐患判别模型,输出诊断结果和处置建议。本方法创新性地实现了视觉、声纹和振动数据的协同分析,有效解决了传统单模态检测的局限性,提高了设备复合故障的诊断准确率,为工业设备的智能运维提供了新的技术手段。
技术关键词
多模态特征融合 智能诊断方法 数据 序列 噪声特征检测 时序 振动特征 声纹特征 视觉特征 标记 同步误差 噪声分量 智能诊断技术 频谱特征 模式匹配 图像边缘检测