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龙图腾网获悉山东泰山路桥工程集团有限公司申请的专利基于多模态融合的基坑形变智能预警系统及其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：CN120340223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510398706.6，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于多模态融合的基坑形变智能预警系统及其方法是由李伟;王日升设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的基坑形变智能预警系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工程安全监测技术领域，具体涉及基于多模态融合的基坑形变智能预警系统及其方法，该系统通过自适应权重动态分配模块对多模态传感器数据进行质量评估和加权处理，确保数据可信度；多模态特征交叉提取模块利用特定子网络和多头注意力机制提取并交互特征，通过时空图卷积网络整合信息，生成准确的融合特征表示；多粒度异常模式识别模块结合混合密度网络和时间序列分析，精确识别形变异常；因果推理与权重反馈模块则通过因果图模型分析形变原因，为传感器权重调整提供反馈；该系统显著提升了形变检测的精度和可靠性，将检测精度提升至毫米级，并使准确率提高40％，为工程安全监测提供了强有力的技术支持。

本发明授权基于多模态融合的基坑形变智能预警系统及其方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态融合的基坑形变智能预警系统，其特征在于，包括： 自适应权重动态分配模块，用于对来自多模态传感器的数据进行质量评估，生成表示各传感器在当前环境条件下可信度的权重矩阵，并输出加权后的多模态数据； 多模态特征交叉提取模块，与所述自适应权重动态分配模块连接，用于接收所述加权后的多模态数据，通过模态特定子网络提取初始特征，利用多头注意力机制实现跨模态特征交互，并通过时空图卷积网络整合空间相关性，生成融合特征表示； 多粒度异常模式识别模块，与所述多模态特征交叉提取模块连接，用于接收所述融合特征表示，应用混合密度网络预测形变指标的概率分布，结合时间序列分解和对比学习识别异常模式； 因果推理与权重反馈模块，与所述多粒度异常模式识别模块连接，用于接收所述异常模式，基于因果图模型推断形变原因，计算传感器影响度，并向所述自适应权重动态分配模块反馈权重调整建议； 分布式联邦学习模块，与所述多模态特征交叉提取模块、所述多粒度异常模式识别模块和所述因果推理与权重反馈模块连接，用于在保护原始数据隐私的前提下，协调多个项目间的知识共享和模型优化； 所述因果推理与权重反馈模块包括： 因果图构建单元，用于建立表示观测变量和隐变量之间因果关系的有向图； 因果干预分析单元，用于计算不同干预策略下的效应； 反事实推理单元，用于评估不同情景下的形变发展路径； 传感器影响度评估单元，用于计算每个传感器对异常检测的影响度； 所述传感器影响度评估单元通过以下公式计算传感器s的影响度： ， 其中表示异常事件，表示所有传感器数据，表示移除传感器s后的数据集，表示期望值。

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