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龙图腾网获悉北京文创思宇科技发展有限公司申请的专利一种基于人工智能的音视频多模态识别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：CN121095997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511213856.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于人工智能的音视频多模态识别方法是由王宏;李明设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的音视频多模态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的音视频多模态识别方法，涉及人工智能与生物特征识别技术领域，本发明通过强化学习决策引擎动态生成采集顺序，实时响应环境变化，当指纹传感器检测到油污覆盖时，自动跳过当前模态并优先启动虹膜或声纹采集，避免传统固定流程的阻塞，减少了操作人员的人工干预需求，大幅缩短了单人次核验时间；模态状态矩阵对视频、音频和生物特征传感器进行实时质量评分，结合预设门限强制重采集，确保每项生物特征均达标后才进入下一环节；跨模态辅助机制进一步增强了鲁棒性，在暴雨天视频遮挡时，利用声纹特征驱动面部修复，保证活体检测的准确性，从源头杜绝低质样本的产生。

本发明授权一种基于人工智能的音视频多模态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的音视频多模态识别方法，其特征在于，包括， 获取包含视频流、音频流及生物特征传感器数据在内的多模态输入； 构建模态状态矩阵并对各模态生成质量评分向量； 基于所述质量评分向量与设备状态由强化学习决策引擎输出模态采集顺序指令； 按所述采集顺序触发对应模态的采集模块； 当任一模态质量未达预设门限时，将该模态标记为待补采并加入回补队列； 在满足设备空闲与环境稳定的回补条件下，自动触发所述待补采模态的重采集直至达标； 所述强化学习决策引擎的输入包含质量评分向量、设备状态与回补队列信息，输出为当前周期的模态采集优先级；所述设备状态包括至少一个：处理器负载、可用内存、总线占用与传感器占用；决策目标兼顾总耗时最小化与阻塞率最小化，并对频繁切换设置惩罚以保证时序稳定； 所述强化学习决策引擎的时序差分误差与奖励设计如下： 在每个采集周期，先构造状态，其由质量评分向量、设备状态与回补队列表征拼接得到，根据上一周期动作与当前状态计算本周期即时奖励，含耗时、阻塞与切换惩罚以及质量收益，随后基于时序差分误差更新评价网络，并据此调整策略网络的采集优先级分布，最后将更新后的权重与阈值写入本地缓存，并记录切换事件用于下一周期的惩罚项计算； 在基于价值的策略优化中，按时序差分定义评价误差： ， 其中，表示周期的时序差分误差，无量纲，表示周期的即时奖励，标度为无量纲归一分值，表示折扣因子，取值，无量纲，表示以参数向量表征的状态价值函数，输出为对状态长期回报的估计，无量纲，表示周期动作执行后的下一状态，表示周期的当前状态；状态的工程定义为三部分拼接：质量评分向量、设备状态向量与回补队列向量； 式中，将收益与代价以归一项线性组成： ， 其中，分别表示质量收益、耗时代价、阻塞代价与切换惩罚的权重系数，取值非负，无量纲，来源于配置下发或离线标定，表示周期由动作选定的模态评分，对应上一步的模态内聚合结果，取值，无量纲，表示周期的动作，工程含义为当前周期优先采集的模态索引或优先级决策，表示本周期采集与调度耗时的归一化量，取值，由实测秒数相对工程上限定标获得，表示本周期阻塞率或排队深度的归一化量，取值，表示切换惩罚的归一化量，取值。

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