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龍圖騰網(wǎng)獲悉交通運輸部天津水運工程科學(xué)研究所;天津港第四港埠有限公司申請的專利基于機(jī)器視覺和人工智能的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120105312B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510571529.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)基于機(jī)器視覺和人工智能的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)是由齊廣政;于洋;王江;劉宣;李鐵良設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于機(jī)器視覺和人工智能的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及工業(yè)智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于機(jī)器視覺和人工智能的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：利用邊緣計算節(jié)點同步采集可見光視頻流、紅外熱成像數(shù)據(jù)與三維振動頻譜數(shù)據(jù)，形成多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)集；對數(shù)據(jù)集進(jìn)行跨域特征對齊處理，生成時空同步的復(fù)合特征矩陣；將復(fù)合特征矩陣輸入級聯(lián)式深度學(xué)習(xí)模型，輸出三維診斷向量，包括設(shè)備健康狀態(tài)、異常區(qū)域及故障概率；通過DTW與余弦相似度組合算法，將三維診斷向量與歷史基準(zhǔn)向量匹配，生成偏離度指標(biāo)，并據(jù)此輸出自適應(yīng)告警閾值與維護(hù)建議方案。本發(fā)明，具備多模態(tài)融合度高、診斷模型輕量、告警機(jī)制智能可調(diào)的優(yōu)點，適用于高風(fēng)險工業(yè)場景下的實時遠(yuǎn)程運維。

本發(fā)明授權(quán)基于機(jī)器視覺和人工智能的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于機(jī)器視覺和人工智能的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：通過邊緣計算節(jié)點采集目標(biāo)設(shè)備的可見光視頻流、紅外熱成像數(shù)據(jù)和三維振動頻譜數(shù)據(jù)，形成多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)集； S2：對所述多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)集進(jìn)行跨域特征對齊處理，生成時空同步的復(fù)合特征矩陣， 所述跨域特征對齊處理包括：對可見光視頻流進(jìn)行關(guān)鍵幀抽取，采用時空插值算法將紅外熱成像采樣率提升至與振動頻譜同步，并構(gòu)建基于格拉姆矩陣的跨模態(tài)特征相關(guān)性映射； S3：將所述復(fù)合特征矩陣輸入級聯(lián)式深度學(xué)習(xí)模型，輸出包括設(shè)備健康狀態(tài)分類、異常區(qū)域定位及故障概率評估的三維診斷向量， 所述級聯(lián)式深度學(xué)習(xí)模型依次包括膨脹卷積網(wǎng)絡(luò)、多頭交叉注意力單元和輕量化分類單元； S4：將所述三維診斷向量與預(yù)構(gòu)建的設(shè)備歷史運行數(shù)據(jù)庫中的基準(zhǔn)特征向量進(jìn)行動態(tài)相似度匹配，生成包括偏離度指標(biāo)的比對結(jié)果，基于比對結(jié)果生成自適應(yīng)告警閾值及維護(hù)建議方案； 所述S2具體包括： S21：對多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)集中的時標(biāo)化可見光視頻流進(jìn)行內(nèi)容驅(qū)動的關(guān)鍵幀抽取，采用幀間結(jié)構(gòu)相似性和熵變化率為雙重判據(jù)，剔除冗余幀并保留典型視覺狀態(tài)幀，得到關(guān)鍵幀序列； S22：基于時間戳對齊結(jié)果，采用三次樣條插值算法對時標(biāo)化紅外熱成像數(shù)據(jù)進(jìn)行時間密度增強，將其時間分辨率提升至與三維振動頻譜數(shù)據(jù)一致，生成時間維度對齊的插值增強紅外熱成像數(shù)據(jù)； S23：提取關(guān)鍵幀序列、插值增強紅外熱成像數(shù)據(jù)和三維振動頻譜數(shù)據(jù)的特征向量，分別采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模態(tài)內(nèi)嵌入編碼，獲取統(tǒng)一維度的模態(tài)特征表示，并基于格拉姆矩陣計算三類模態(tài)之間的兩兩相關(guān)性，構(gòu)建跨模態(tài)特征相關(guān)性映射矩陣； S24：將模態(tài)特征表示與跨模態(tài)特征相關(guān)性映射矩陣進(jìn)行加權(quán)融合，通過多尺度特征拼接與時序擴(kuò)展操作生成包括空間維度、時間維度和模態(tài)關(guān)系維度的時空同步復(fù)合特征矩陣。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人交通運輸部天津水運工程科學(xué)研究所;天津港第四港埠有限公司，其通訊地址為：300456 天津市濱海新區(qū)塘沽街道新港二號路2618號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。