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龙图腾网获悉深圳市成玉信息技术有限公司申请的专利基于人工智能的机房状态数据处理方法、设备和存储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：CN119720111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510248130.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于人工智能的机房状态数据处理方法、设备和存储介质是由喻建珊设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的机房状态数据处理方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，提供了基于人工智能的机房状态数据处理方法，该方法包括：分别对有关机房的多模态数据和时序数据进行预处理，分别得到预处理后多模态数据和预处理后时序数据；基于人工智能算法对预处理后多模态数据和预处理后时序数据分别进行特征提取，分别得到多模态数据特征和时序数据特征；将多模态数据特征和时序数据特征进行特征对齐；基于特征对齐后的多模态数据特征和时序数据特征，对预处理后多模态数据和预处理后时序数据进行融合以得到融合特征；根据融合特征进行数据分析，确定机房的当前状态。本申请的技术方案可以提高对机房安全事件判断的准确性。

本发明授权基于人工智能的机房状态数据处理方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的机房状态数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 分别对有关机房的多模态数据和时序数据进行预处理，分别得到预处理后多模态数据和预处理后时序数据； 基于人工智能算法对所述预处理后多模态数据和预处理后时序数据分别进行特征提取，分别得到多模态数据特征和时序数据特征； 将所述多模态数据特征和时序数据特征进行特征对齐； 基于特征对齐后的多模态数据特征和时序数据特征，对所述预处理后多模态数据和预处理后时序数据进行融合以得到融合特征； 根据所述融合特征进行数据分析，确定机房的当前状态； 所述将所述多模态数据特征和时序数据特征进行特征对齐包括：将所述多模态数据特征和时序数据特征映射至同一维度的语义空间；计算所述同一维度的语义空间下所述多模态数据特征和时序数据特征的相似度，所述相似度包含权重和偏置；通过优化算法调整所述权重和偏置，以最小化多模态数据特征和时序数据特征之间的距离； 所述通过优化算法调整所述权重和偏置，以最小化多模态数据特征和时序数据特征之间的距离包括：构造度量不同模态特征之间对齐程度的损失函数；使用梯度下降算法优化权重和偏置；迭代训练，在每次训练迭代中计算梯度并更新参数，直到所述损失函数收敛至一个最优值； 所述基于人工智能算法对所述预处理后多模态数据和预处理后时序数据分别进行特征提取，分别得到多模态数据特征和时序数据特征包括：对预处理后视频流执行三维卷积操作，其中，三维卷积的卷积核在空间维度设置为，在时间维度以帧为滑动步长；将三维卷积操作的输出通过LeakyReLU激活函数生成激活后特征图；对激活后特征图执行全局平均池化，计算每个通道的均值统计量；将均值统计量输入Softmax函数，生成归一化注意力权重；按公式对激活后特征图进行通道加权，得到增强后的特征图，所述为第c个通道在位置的特征值。

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