[发明专利]基于多模态数据特征化的安全监测方法及终端有效
| 申请号： | 202310530726.5 | 申请日： | 2023-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN116257142B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 赖必贵;倪政齐;俞煌;陈凤至;郑晓东;陈梨香;钟连连 | 申请（专利权）人： | 福建省亿鑫海信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06F18/213;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 福州市博深专利事务所(普通合伙) 35214 | 代理人： | 张明 |
| 地址： | 350000 福建省福州市鼓楼*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态数据特征化的安全监测方法及终端，包括特征嵌入：将多模态数据转换为预设的特征数据，并进行Embed()函数嵌入；特征对齐：将嵌入后的各特征数据进行同步和对齐；特征提取：通过深层神经网络从经过特征对齐的特征数据中提取有意义的特征。本发明通过将多模态数据转换为预设的特征数据，并进行Embed()函数特征嵌入，使多模态数据之间的相关性得到充分体现，然后将嵌入后的各所述特征数据进行特征对齐，使各特征数据再不同模态间有可比性，最后通过深层神经网络学习，提取出准确、具有意义的高维特征，整体通过结合多模态数据和深入的方法结构，得到较为准确的监测数据以进行事件研判，提高近电手环健康监测的准确性和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 数据 特征 安全 监测 方法 终端 | ||
【主权项】：
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