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龙图腾网获悉杭州码全信息科技有限公司申请的专利基于海量复杂时空数据的多源多模态数据融合与关联方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120409629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510910600.X，技术领域涉及：G06N5/00；该发明授权基于海量复杂时空数据的多源多模态数据融合与关联方法是由陈政博;俞健;穆嘉丰;马汉杰设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于海量复杂时空数据的多源多模态数据融合与关联方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于海量复杂时空数据的多源多模态数据融合与关联方法，该方法首先通过安全要素多模态数据实时采集技术对多源多模态数据进行实时采集，然后提出了一种低质量数据动态多模态融合技术，通过自动感知不同模态数据质量的动态变化，结合不确定性感知模型和动态贝叶斯网络融合算法，解决了在复杂和不确定环境中多模态数据融合的准确性和稳定性问题；最后通过工业安全生产知识库建模技术构建工业安全生产知识库，为后续的知识问答、处置建议等功能模块提供知识表示基础。

本发明授权基于海量复杂时空数据的多源多模态数据融合与关联方法在权利要求书中公布了：1.一种基于海量复杂时空数据的多源多模态数据融合与关联方法，其特征在于，包括如下步骤： 1通过安全要素多模态数据实时采集技术对多源多模态数据进行实时采集以及数据传输； 2通过低质数据动态多模态融合技术对采集得到的数据进行融合关联，具体实现方式如下： 2.1采用Dempster-Shafer框架构建一个不确定性感知模型，将每个节点的数据视为一个证据体，每个证据体都有其支持度和重要度，这两个度量用于评估证据体的不确定性，利用历史数据或先验知识为每个节点分配权重即重要度，计算出每个证据体的不确定性，进而对WSN中节点的证据体进行整合，得到整个WSN数据集的不确定性； 2.2在数据融合前，通过模糊逻辑系统对数据进行预处理，模糊逻辑系统通过隶属度函数将数据输入值映射到模糊集，应用模糊规则推理后输出隶属度较高的结果； 2.3使用动态贝叶斯网络进行数据融合，动态贝叶斯网络通过捕捉数据随时间的状态变化，根据不同模态数据的不确定性动态调整其在融合中的权重，对于不确定性较高的数据，动态贝叶斯网络赋予其较低权重； 2.4对融合后的数据进行分类和组织，按事件、视频、人员、地点、设备五个基础要素进行主题分类，按ODS、DWD、DWS、ADS进行数据分层，从而提供一个结构化的数据框架； 3基于融合后的数据通过工业安全生产知识库建模技术构建工业安全生产知识库，为后续包括知识问答、处置建议在内的功能模块提供知识表示基础。

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