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龙图腾网获悉交通运输部天津水运工程科学研究所申请的专利水运基础设施多模态数据融合的智能监测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：CN120063397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510547540.X，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权水运基础设施多模态数据融合的智能监测方法是由尹纪龙;薛润泽;张干;王鑫;袁良智;郭尚;许云龙;朱思佳;王亚民;李越松;张迪;杨颂设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本水运基础设施多模态数据融合的智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水运基础设施健康监测技术领域，具体涉及水运基础设施多模态数据融合的智能监测方法，包括以下步骤：通过分布式传感器阵列采集码头结构的多模态监测数据，并采用GNSS时间同步、ICP空间配准等技术对数据进行时空对齐处理，基于时空对齐后的数据，构建多维度融合特征矩阵，并结合潮汐相位、船舶吨位等环境因素动态调整健康评估权重，生成环境自适应健康评分。采用图神经网络异常传播模型计算时空关联度，精准识别结构异常，并依据超标区域生成分级预警信号，触发传感器复核、水下巡检、结构加固等分级响应措施。本发明，提高了水运基础设施健康监测的智能化、自动化和精准化水平，适用于港口码头等复杂环境下的长期安全监测。

本发明授权水运基础设施多模态数据融合的智能监测方法在权利要求书中公布了：1.水运基础设施多模态数据融合的智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，实时采集码头结构的多模态监测数据，包括光纤光栅应变序列、水下三维声呐点云、潮汐水位时间序列、船舶靠泊冲击波形； S2，对所述多模态监测数据进行时空对齐处理，生成具有统一时间戳和空间坐标系的标准化数据集； S3，基于标准化数据集构建多维度融合特征矩阵，所述特征矩阵包含结构形变梯度场、水下冲淤体积变化率、荷载冲击能量谱密度； S4，根据实时潮汐相位和船舶吨位参数动态调整特征矩阵权重系数，生成环境自适应的健康评估指标； S5，通过异常传播模型计算健康评估指标的时空关联度，当关联度超过预警阈值时生成分级预警信号； 所述S2具体包括： S21，时间戳同步校准：从多模态监测数据包中提取各传感器原始时间戳，通过GNSS秒脉冲信号校准生成统一基准时间轴，并对数据流进行时间插值重采样，输出时间同步的多模态数据流； S22，空间坐标系统一：基于码头BIM模型，对输出的时间同步多模态数据流进行空间配准，包括声呐点云刚性配准、光纤坐标映射和潮汐高程转换，输出时空对齐的多模态数据； S23，时空关联度分析：将S22输出的时空对齐数据映射至时空关联矩阵，分析光纤应变与声呐形变的空间相关性，标记数据冲突区域； S24，冲突区域仲裁：对数据冲突区域进行多模态仲裁，基于船舶冲击波形能量谱特征与光纤应变时序的同步性，生成仲裁后的时空关联矩阵； S25，生成标准化数据集：对仲裁后的时空关联矩阵进行数据规范化，生成具有统一时间戳和空间坐标系的标准化数据集。

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