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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于跨模态数据的警情分析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：CN116010532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211729835.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于跨模态数据的警情分析方法及系统是由周凡;林淑金;苏卓设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨模态数据的警情分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据分析领域，公开了一种基于跨模态数据的警情分析方法及系统，所述方法包括获取人物图谱数据和线索文本数据。对所述人物图谱数据和线索文本数据进行特征提取，得到人物图谱特征和线索文本特征。分别对所述人物图谱特征和所述线索文本特征进行编码，得到人物图谱编码和线索文本编码。对所述人物图谱编码和所述线索文本编码进行融合，得到融合编码向量。将所述融合编码向量输入训练好的分类网络进行处理，所述分类网络输出警情类别概率。本发明充分利用了多种模态的数据，避免了需获取大量专家知识，能够提高警情分析的精度、准确率和效率。

本发明授权一种基于跨模态数据的警情分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态数据的警情分析方法，其特征在于，包括： 获取人物图谱数据和线索文本数据； 对所述人物图谱数据和线索文本数据进行特征提取，得到人物图谱特征和线索文本特征； 使用标准Transformer模型中的编码器分别对所述人物图谱特征和所述线索文本特征进行编码，得到人物图谱编码和线索文本编码，包括： 分别对所述人物图谱特征和所述线索文本特征进行线性变换，得到人物图谱特征和线索文本特征对应的查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V； 将查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V输入多头注意力模块进行自注意力机制学习，分别得到人物图谱特征和线索文本特征对应的自注意力矩阵，其表达式如下所示： 其中，表示键矩阵K的转置，表示键矩阵K的维度； 对人物图谱特征和线索文本特征对应的自注意力矩阵依次进行求和以及归一化，将归一化结果输入全连接网络进行计算，得到人物图谱编码和线索文本编码； 对所述人物图谱编码和所述线索文本编码进行融合，得到融合编码向量，包括： 定义m组可学习的z向量；所述z向量的维度与所述人物图谱编码和所述线索文本编码的维度相同； 使用m组z向量分别对所述人物图谱编码和所述线索文本编码进行注意力机制学习，并将该注意力机制学习结果依次进行求和以及归一化，得到m组融合信息； 对所述人物图谱编码进行自注意力机制学习，并将人物图谱编码的自注意力机制学习结果进行归一化，得到第一自注意力向量； 对所述线索文本编码进行自注意力机制学习，并将线索文本编码的自注意力机制学习结果进行归一化，得到第二自注意力向量； 使用m组融合信息对所述第一自注意力向量进行注意力机制学习，并将注意力机制学习结果依次进行求和以及归一化，得到第一自注意力融合向量； 使用m组融合信息对所述第二自注意力向量进行注意力机制学习，并将注意力机制学习结果依次进行求和以及归一化，得到第二自注意力融合向量； 对所述第一自注意力融合向量和第二自注意力融合向量进行求和并取平均值，得到融合编码向量； 将所述融合编码向量输入训练好的分类网络进行处理，所述分类网络输出警情类别概率。

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