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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利基于Syntalos的多模态数据高精度时间同步采集系统与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：CN120508185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510999033.X，技术领域涉及：G06F1/12；该发明授权基于Syntalos的多模态数据高精度时间同步采集系统与方法是由章涵博;余宇涵;黄静设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Syntalos的多模态数据高精度时间同步采集系统与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Syntalos的多模态数据高精度时间同步采集系统与方法，涉及时间同步技术领域，该系统包括目标确定模块、时间划分模块、索引建立模块、状态评估模块以及时间同步模块；其技术要点为：通过主钟设备向从钟设备发送时间同步报文，并提取时间粒度，划分时间分区，对每个时间分区建立对应的时间分区索引，通过同步拓扑网络输出预测索引表；基于预测索引表确定多模态数据的初始时间分区，引入机器学习模型，搭建规则引擎，分析影响程度，预测下一个发生偏差的时间分区，并标记一次时间偏差事件，并在Syntalos同步界面对检测到的时间偏差事件同步处理；本发明提高了时间同步效率，降低时间同步错误。

本发明授权基于Syntalos的多模态数据高精度时间同步采集系统与方法在权利要求书中公布了：1.基于Syntalos的多模态数据高精度时间同步采集系统，其特征在于，所述系统包括： 目标确定模块，用于确定第一主钟设备、若干第二主钟设备以及若干从钟设备，所述第一主钟设备向若干所述第二主钟设备和若干所述从钟设备发送时间同步报文；其中，所述时间同步报文至少包括时间粒度，所述从钟设备用于采集多模态数据； 时间划分模块，用于基于所述时间同步报文的时间粒度划分时间分区； 索引建立模块，用于基于每个所述时间分区建立对应的时间分区索引，并通过同步拓扑网络输出预测索引表； 状态评估模块，用于基于所述预测索引表确定所述多模态数据的初始时间分区，引入机器学习模型，搭建规则引擎，分析影响程度，预测下一个发生偏差的时间分区； 时间同步模块，用于基于所述下一个发生偏差的时间分区标记一次时间偏差事件，并在Syntalos同步界面对检测到的所述时间偏差事件同步处理； 其中，所述划分时间分区，包括：基于多模态数据，获取包含各从钟设备全采集周期的时间信息，至少包括从钟设备的采集时间戳；基于从钟设备和对应的时间信息，结合第一主钟设备的时间粒度，将多模态数据划分为多个时间分区，并通过从钟设备类型确定的采样频率范围和第一主钟设备的时间粒度进行划分。

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浙江理工大学，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街928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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