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龙图腾网恭喜格陆博科技有限公司申请的专利基于多模态融合与注意力机制的汽车胎压调控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：CN120080669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510579322.4，技术领域涉及：B60C23/00；该发明授权基于多模态融合与注意力机制的汽车胎压调控方法及系统是由刘思远;刘兆勇;余子祥;张莉莉;吴曈;原湛宇设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合与注意力机制的汽车胎压调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态融合与注意力机制的汽车胎压调控方法及系统，属于胎压调控领域，包括以下步骤：S1、采集多模态数据并预处理；S2、构建并基于历史多模态数据训练多模态融合模型，多模态融合模型包括路面类型识别子模型、温度变化子模型以及轮胎状态子模型；S3、将实时采集的多模态数据输入多模态融合模型，得到路面类型、轮胎热膨胀效应预测结果以及轮胎磨损等级评估结果，再结合门控注意力机制加权多源特征，动态生成胎压调控建议。采用上述基于多模态融合与注意力机制的汽车胎压调控方法及系统，通过多源数据采集、数据预处理、多模态融合模型构建、实时监测、故障预警等，实现了汽车胎压的精准控制和全方位监测。

本发明授权基于多模态融合与注意力机制的汽车胎压调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合与注意力机制的汽车胎压调控方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集多模态数据并预处理：同步采集车辆行驶信息、路面图像信息、环境信息和轮胎信息； 在步骤S1中，车辆行驶信息包括车速、轮速、加速度及车身倾角数据； 环境信息包括温湿度、雨量、气压以及路面温度分布图像； 轮胎信息包括胎压波形信息和轮胎接地压力分布信息； 预处理包括对路面图像信息和路面温度分布图像依次进行伽马校正、CLAHE增强和滑动窗口均值滤波，以及对轮胎信息、车辆行驶信息、温湿度、雨量和气压进行时序数据增强处理； S2、构建并基于历史多模态数据训练多模态融合模型，多模态融合模型包括路面类型识别子模型、温度变化子模型以及轮胎状态子模型； 在步骤S2中，路面类型识别子模型为经标注后的路面图像信息训练完毕的EfficientNet-B5模型； 在EfficientNet-B5模型训练过程中，采用冻结前10层的EfficientNet-B5网络框架，将学习率设定为1e-5对顶层3层的训练参数进行更新； 步骤S3具体包括以下步骤： S31、计算权重因子： （1）； 式中，、和分别表示路面类型、轮胎热膨胀效应以及轮胎磨损等级的权重因子；表示温度变化率；表示降水强度；表示摩擦系数；表示坡度；表示轮胎磨损等级；表示胎压波动幅度；表示接地压力分布不均匀程度； S32、多模态融合： （2）； 式中，表示融合特征向量；表示路面类型特征向量；表示轮胎热膨胀效应特征向量；表示轮胎磨损等级特征向量； S33、门控注意力机制计算权重； S331、通过多层感知机计算注意力得分向量： （3）； 式中，表示多层感知机计算函数； 利用Softmax函数对注意力得分进行归一化，得到注意力权重向量： （4）； 式中，表示第个特征对应的注意力权重；和分别表示第个特征和第个特征对应的注意力得分向量；表示融合特征向量的维度； S34、计算加权后的特征向量： （5）； 式中，表示对应元素相乘； S37、通过线性层计算胎压调控建议值： （6）； 式中，表示线性层的权重向量，且线性层的权重向量维度与相同；表示偏置项； 温度变化子模型为经历史温湿度数据训练完毕的双向LSTM模型； 轮胎状态子模型为经历史轮胎信息训练完毕的三维卷积网络； S3、将实时采集的多模态数据输入多模态融合模型，得到路面类型、轮胎热膨胀效应预测结果以及轮胎磨损等级评估结果，再结合门控注意力机制加权多源特征，动态生成胎压调控建议。

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