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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東高速建設(shè)管理集團(tuán)有限公司;中電安世(成都)科技有限公司申請的專利一種基于知識-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的關(guān)聯(lián)建模方法與系統(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：CN120493023B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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：202510961898.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)一種基于知識-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的關(guān)聯(lián)建模方法與系統(tǒng)是由李海生;杜俊霖;周書坤;郭雅雯;馬亞;趙然;劉曉東設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于知識-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的關(guān)聯(lián)建模方法與系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于知識?數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的關(guān)聯(lián)建模方法與系統(tǒng)，先獲取視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)以及領(lǐng)域安全規(guī)范知識，分別進(jìn)行幀提取與特征提取、時間序列標(biāo)準(zhǔn)化處理以及結(jié)構(gòu)化表示與編碼；再分別提取視覺特征、時間序列特征，語義特征得到安全知識特征；使用超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多模態(tài)數(shù)據(jù)及其與安全知識的高階關(guān)聯(lián)進(jìn)行建模；將多模態(tài)特征與安全知識特征輸入所述超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過超圖卷積操作實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)與安全知識的深度融合，生成統(tǒng)一表征空間；構(gòu)建安全隱患識別模型，通過安全隱患識別模型對復(fù)雜場景下的安全隱患進(jìn)行精準(zhǔn)識別與實(shí)時監(jiān)測。解決了多模態(tài)數(shù)據(jù)的異構(gòu)性與模態(tài)間語義鴻溝問題，提高了安全隱患識別的精度與實(shí)時性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于知識-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的關(guān)聯(lián)建模方法與系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于知識-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的關(guān)聯(lián)建模方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)以及領(lǐng)域安全規(guī)范知識，對視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行幀提取與特征提取，對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列標(biāo)準(zhǔn)化處理，對安全規(guī)范知識進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表示與編碼； S2：對視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)每隔指定時間提取指定維視覺特征，對傳感器數(shù)據(jù)提取指定維時間序列特征，獲得多模態(tài)特征，對安全規(guī)范知識提取指定維語義特征得到安全知識特征； S3：構(gòu)建超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使用超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多模態(tài)數(shù)據(jù)及其與安全知識的高階關(guān)聯(lián)進(jìn)行建模； S4：將所述多模態(tài)特征與安全知識特征輸入所述超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過超圖卷積操作實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)與安全知識的深度融合，生成統(tǒng)一表征空間； S5：基于融合后的所述統(tǒng)一表征空間，構(gòu)建安全隱患識別模型，通過所述安全隱患識別模型對復(fù)雜場景下的安全隱患進(jìn)行精準(zhǔn)識別與實(shí)時監(jiān)測； 所述超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括多個節(jié)點(diǎn)和超邊，多個節(jié)點(diǎn)包括視頻幀、傳感器數(shù)據(jù)點(diǎn)、安全知識實(shí)體，超邊用于表示多模態(tài)數(shù)據(jù)與知識之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)； 所述超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從節(jié)點(diǎn)和超邊中提取特征，提取的特征包括節(jié)點(diǎn)的屬性特征或超邊的屬性特征，基于節(jié)點(diǎn)的特征進(jìn)行分類或聚類，找到每個節(jié)點(diǎn)的K個最近鄰節(jié)點(diǎn)； 所述超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)的特征通過超邊傳遞，表示節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系；超邊的特征通過節(jié)點(diǎn)傳遞，表示超邊間的關(guān)系； 所述超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層整合節(jié)點(diǎn)和超邊的特征，通過權(quán)重矩陣進(jìn)行線性變換，提取更高層次的特征； 所述超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚合節(jié)點(diǎn)和超邊的特征，通過卷積操作進(jìn)一步提取特征，捕捉全局的連接模式。

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