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龙图腾网获悉珠海高凌信息科技股份有限公司申请的专利多模态数据集成管理方法、装置及介质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：CN116150320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310026624.X，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权多模态数据集成管理方法、装置及介质是由张建军;王文重;刘立峰;王麟东;刁海峰;母健康设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态数据集成管理方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种多模态数据集成管理方法、装置及介质，该多模态数据集成管理方法包括：对接入的第一多模态数据执行临时存储；对第一多模态数据执行预处理，得到第二多模态数据；对第二多模态数据执行提取，得到包括有数据特征、数据来源及存储位置的元数据；采用对应的数据存储方式对元数据执行存储。使用可定制算法来实现文本、声音及视觉数据的统一集成，通过使用本体模型元模型的方式统一提取文本、声音和视觉数据的元数据，并通过对象存储辅以结构化存储方式，来实现多模态的统一存储，借助元数据和对象存储技术，实现多模态数据的高可靠、高性能访问的统一管理，使得多模态数据分析效率和准确性大大提升。

本发明授权多模态数据集成管理方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据集成管理方法，其特征在于，包括： 响应于多模态数据管理请求，对接入的第一多模态数据执行临时存储，所述第一多模态数据用于表征数据源，所述数据源包括文本数据、声音数据及视觉数据中的至少一种； 对所述第一多模态数据执行预处理，得到第二多模态数据，所述预处理包括数据清洗及冗余数据清除中的至少一种； 对所述第二多模态数据执行提取，得到包括有数据特征、数据来源及存储位置的元数据； 根据所述元数据的类型，采用对应的数据存储方式对所述元数据执行存储； 所述声音数据的提取包括声音的语类识别、音量识别、过零率识别及音高识别中的至少一种处理； 所述语类识别包括对所述声音数据进行端点处理，使用MFCC进行声音的特征提取，再将这些特征作为参数传入到分类器中进行声音特征的识别、分类及输出，得到语种识别结果； 所述音量识别包括确定所述声音数据的每一个音帧的分贝值； 所述过零率识别包括确定所述声音数据的每一个音帧声音信号的采样值通过零点的次数； 所述音高识别通过 进行确定，其中pitch为音高，F为基本频率； 所述视觉数据的提取包括声音的存储量、分辨率、饱和度、对比度及亮度中的至少一种处理： 所述存储量通过公式计算确定，其中c为存储量，n代表水平像素，m代表垂直像素，p代表每个像素所需位数； 所述分辨率、所述饱和度、所述对比度及所述亮度通过调用OPENCV接口进行识别得到； 所述方法还包括： 使用Hadoop分布式进行所述文本数据的存储和管理，当第一多模态数据进行文件的存储和计算时，通过基于双层哈希编码和HBase的文件存储进行优化；在小文件合并时，使用可扩展哈希函数构建索引文件存储桶，使索引文件根据需要进行动态扩展；在每个存储桶中使用哈希函数存储每个文件索引信息在索引文件中的位置，当接收访问文本文件的请求时通过读取对应存储桶中的文件索引信息，确定文本文件；使用HBase存储文件索引信息，并设置标识列用于标识不同模态的数据，便于对不同模态数据的存储管理，并提高文件的读取速度；以及，建立基于LRU的元数据预取机制，并采用LZ4压缩算法对合并文件进行压缩存储； 使用Minio对象存储方法，对所述声音数据和所述视觉数据进行存储，其中，所述声音数据和所述视觉数据包括对应所属桶、所属用户及所属租户，桶用于存储所述第二多模态数据；其中租户用于隔离存储资源，通过租户创建桶、存储对象；其中，用户是在租户下面创建的用于访问不同桶的账号。

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