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龍圖騰網獲悉中國礦業大學(北京)申請的專利基于多模態數據融合與動態可視化的不安全行為風險畫像生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120354359B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510472639.8，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權基于多模態數據融合與動態可視化的不安全行為風險畫像生成方法是由佟瑞鵬;王樂瑤;李鑫;武琪;楊昂濱設計研發完成，并于2025-04-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多模態數據融合與動態可視化的不安全行為風險畫像生成方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于多模態數據融合與動態可視化的不安全行為風險畫像生成方法，涉及安全管理與風險評估技術領域，包括以下步驟：通過網絡通信，持續而實時地采集來自不同模態數據源原始數據，確保整體融合過程所依賴信息具有新鮮度和完整度。本發明通過實時感知與動態調控數據源信息價值，有效識別高頻低值冗余數據，避免冗余模態干擾融合結果，提升關鍵模態信息在風險畫像中的主導地位。融合貢獻度的動態調整與自適應恢復機制增強了系統對數據變化的響應能力，使生成的不安全行為風險畫像更精準、動態、具備針對性，從而提升整體安全監測與事故預警的準確性與可靠性。

本發明授權基于多模態數據融合與動態可視化的不安全行為風險畫像生成方法在權利要求書中公布了：1.基于多模態數據融合與動態可視化的不安全行為風險畫像生成方法，其特征在于，包括以下步驟： 通過網絡通信，持續而實時地采集來自不同模態數據源原始數據，確保整體融合過程所依賴信息具有新鮮度和完整度； 對獲取的原始數據進行預處理后，將規范化后的數據源數據組織為數據集合； 從數據集合中提取出反映數據源高頻低值冗余的關鍵指標，對提取的關鍵指標進行綜合分析，刻畫數據源獲取數據的信息價值密度； 將經過綜合分析后的關鍵指標輸入到事先訓練好的機器學習模型中，通過機器學習模型對當前數據源信息價值密度進行智能化評估，判斷當前數據源是否處于高頻低值冗余狀態； 當機器學習模型判斷當前數據源進入高頻低值冗余狀態，基于機器學習模型評估結果，降低當前數據源在多模態融合過程中的融合貢獻度，削弱當前數據源對整體判斷結果的干擾，同時持續監測當前數據源數據變化，當數據源“價值回升”后對融合貢獻度進行自適應恢復； 當機器學習模型判斷當前數據源進入高頻低值冗余狀態，基于機器學習模型評估結果，降低當前數據源在多模態融合過程中的融合貢獻度，同時持續監測當前數據源數據變化，當數據源“價值回升”后對融合貢獻度進行自適應恢復的具體步驟如下： 當機器學習模型判斷當前數據源進入高頻低值冗余狀態，根據模型輸出的信息價值密度變化系數與設定的參考閾值進行比對，觸發權重調整機制，動態衰減當前數據源在多模態融合過程中的融合貢獻度，計算表達式如下： ，式中，是動態調整后的有效融合貢獻度，是原始融合貢獻度，是衰減速率因子，是信息價值密度變化系數參考閾值，是衰減曲線控制因子； 持續監測該數據源后，一旦機器學習模型重新判定其信息價值密度變化系數大于等于閾值，說明數據源內容變化活躍、信息質量恢復，此時，應基于自適應恢復策略，逐步提升當前數據源的融合貢獻度，公式如下： ，式中，是自適應恢復后的融合權重，是被削弱后的最小權重，是恢復速率調節因子，是恢復敏感度控制參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國礦業大學(北京)，其通訊地址為：100083 北京市海淀區學院路丁11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。