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龙图腾网获悉山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心)申请的专利一种基于多模感知与时空推理的海洋生态异常预警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：CN120541729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511028948.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于多模感知与时空推理的海洋生态异常预警方法及系统是由赵玉庭;苏博;张超;由丽萍;程玲;邱少男;聂婕;左子杰;孙珊设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模感知与时空推理的海洋生态异常预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及海洋异常检测技术领域，尤其是涉及一种基于多模感知与时空推理的海洋生态异常预警方法及系统。包括获取原始多模态数据，包括图像数据和时序数据；对获取的图像数据进行全局上下文编码，对时序数据进行动态演化编码，并通过特征归一化进行多模态特征对齐；基于动态生态知识图融合机制将多模态特征进行特征融合；基于时空图谱变化对融合特征进行预测；基于预测结果进行归因和诊断。本发明使得模型能自动放大关键信号、抑制无关噪声，在复杂海洋环境下极大提升了对早期微弱异常信号的捕捉能力。

本发明授权一种基于多模感知与时空推理的海洋生态异常预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模感知与时空推理的海洋生态异常预警方法，其特征在于，包括： 获取原始多模态数据，包括图像数据和时序数据； 对获取的图像数据进行全局上下文编码，对时序数据进行动态演化编码，并通过特征归一化进行多模态特征对齐； 基于动态生态知识图融合机制将多模态特征进行特征融合； 基于时空图谱变化对融合特征进行预测； 基于预测结果进行归因和诊断； 所述基于动态生态知识图融合机制将多模态特征进行特征融合，包括引入领域专家知识并编码成静态的生态知识邻接矩阵，代表模态间先验关联强度的图谱，其中图的节点代表各个模态，该矩阵 ，其中模态数量 M=3，包括图像、声学、生化，其元素的值域为[0, 1]，表示模态i和模态j 在海洋生态学理论上的关联强度，其中，引入数据驱动的跨模态动态注意力机制，将在时刻 t已对齐的三个模态特征组合成一个特征矩阵，利用自注意力机制，计算动态的注意力权重矩阵，其元素代表在当前时刻t的数据情景下，模态i对模态j投入多少关注，表示为： ，其中，，分别是可学习的查询和键投射矩阵；为查询和键向量的维度； 所述基于动态生态知识图融合机制将多模态特征进行特征融合，还包括将静态先验知识与动态数据驱动注意力进行有机结合，通过一个可学习的门控标量，动态权衡专家知识和学到的关系的比重，并计算得到融合引导矩阵： ，其中，由一个简单的神经网络基于当前模态特征矩阵生成，利用融合引导矩阵对原始的对齐特征矩阵进行加权，实现信息在模态间的交互与增强，表示为： ，最后将增强后的特征矩阵进行整合与降维，通过一个多层感知机网络进行非线性变换和维度压缩，得到最终的融合状态向量，其中，结构是一个包含激活函数的瓶颈式结构，以强制模型学习更具信息量的紧凑表示： ，其中，x为输入的展平向量即；，为MLP的权重矩阵；，为MLP的偏置向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心)，其通讯地址为：264006 山东省烟台市经济开发区长江路216号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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