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龙图腾网获悉北京亦庄智能城市研究院集团有限公司申请的专利基于分布式边云协同的多模态数据动态融合方法及系统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：CN120805066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511248963.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于分布式边云协同的多模态数据动态融合方法及系统是由邱磊设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式边云协同的多模态数据动态融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于分布式边云协同的多模态数据动态融合方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括构建领域知识图谱、进行生成对抗补全、基于注意力机制进行跨模态语义对齐、进行知识推理、动态调整采样策略和协同调度传感器。该方法通过语义增强和动态采样策略优化，提高了多模态数据融合的准确性和实时性，降低了系统资源消耗，实现了边云协同下的高效数据处理。

本发明授权基于分布式边云协同的多模态数据动态融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于分布式边云协同的多模态数据动态融合方法，其特征在于，包括： 构建领域知识图谱，基于所述领域知识图谱对多模态数据进行生成对抗补全处理得到补全数据，将所述补全数据与所述领域知识图谱中的语义概念进行匹配，生成初步语义标注数据； 基于注意力机制对所述初步语义标注数据进行跨模态语义对齐，计算不同模态数据间的语义相关性得到语义相关性矩阵，基于所述语义相关性矩阵构建跨模态注意力权重，根据所述跨模态注意力权重对不同模态数据的语义特征进行融合，得到语义增强的多模态融合数据； 基于所述语义增强的多模态融合数据进行知识推理，挖掘数据间的隐含关联关系，将所述隐含关联关系更新至所述领域知识图谱中，包括： 构建语义关联图，将语义实体表示为所述语义关联图中的节点，将语义实体之间的关系表示为所述语义关联图中的边； 基于所述语义关联图的拓扑结构确定每个节点的邻居节点集合，计算所述节点的初始语义表示与所述邻居节点集合的初始语义表示之间的相似度得到语义权重，基于所述语义权重对所述邻居节点集合的初始语义表示进行选择性信息汇聚得到节点的语义聚合表示； 利用所述语义聚合表示在所述语义关联图上进行多跳路径搜索，生成多跳推理路径，每条所述多跳推理路径包含多个语义实体节点构成的语义实体序列，基于序列中相邻节点的语义聚合表示计算节点间的迁移概率得到位置权重，根据所述位置权重对所述语义实体序列中的语义聚合表示进行选择性信息汇聚生成路径语义表示； 对每对待推理语义实体构建多跳推理路径集合，根据所述路径语义表示计算所述多跳推理路径集合中每条路径与目标语义之间的匹配度得到重要性系数，将所述路径语义表示经过非线性变换后进行选择性信息汇聚得到语义实体对之间的关联关系； 基于所述语义相关性矩阵的协同采样机制动态调整多源传感器的采样策略，基于所述采样策略建立多目标优化框架，基于强化学习方法对所述多目标优化框架进行求解，得到满足多维约束的最优采样策略；根据所述最优采样策略对多源传感器的采样频率、采样精度和采样时间进行协同调度； 根据调整后的多源传感器进行数据采集，并将采集的新数据输入至生成对抗补全处理步骤，实现数据处理的循环迭代优化。

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