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龙图腾网获悉深圳前海中电慧安科技有限公司申请的专利一种多模态时空轨迹融合方法和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：CN120724396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511203770.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多模态时空轨迹融合方法和系统是由王东锋;高超设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态时空轨迹融合方法和系统在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种多模态时空轨迹融合方法和系统。该方法包括：获取多模态时空轨迹，包括第一时空数据序列和第二时空数据序列；将第一时空数据序列转换为第一叙事性文本序列以及将第二时空数据序列转换为第二叙事性文本序列；将第一叙事性文本序列输入至第一生成式语言模型，以获得第一行为画像信息，将第二叙事性文本序列输入至第一生成式语言模型，以获得第二行为画像信息；将第一叙事性文本序列、第一行为画像信息、第二叙事性文本序列和第二行为画像信息输入至第二生成式语言模型，以获得两个对象属于同一主体的轨迹匹配度；若轨迹匹配度大于预设匹配度，则对两个时空数据序列进行轨迹融合处理，从而实现时空轨迹高效、精准融合。

本发明授权一种多模态时空轨迹融合方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态时空轨迹融合方法，其特征在于，包括： 获取多模态时空轨迹，所述多模态时空轨迹包括：通过第一传感器采集的第一对象的第一时空数据序列和通过第二传感器采集的第二对象的第二时空数据序列； 通过预定义的自然语言模板，将所述第一时空数据序列转换为包含时间、地点和显著环境特征的第一叙事性文本序列，以及将所述第二时空数据序列转换为包含时间、地点和显著环境特征的第二叙事性文本序列； 将所述第一叙事性文本序列输入至第一生成式语言模型中进行语义挖掘和行为分析，以获得所述第一对象所属主体的第一行为画像信息，以及将所述第二叙事性文本序列输入至第一生成式语言模型中进行语义挖掘和行为分析，以获得所述第二对象所属主体的第二行为画像信息； 将所述第一叙事性文本序列、所述第一行为画像信息、所述第二叙事性文本序列和所述第二行为画像信息输入至第二生成式语言模型中进行语义分析和轨迹匹配，以获得所述第一对象和所述第二对象属于同一主体的轨迹匹配度； 若所述轨迹匹配度大于预设匹配度，则对所述第一时空数据序列和所述第二时空数据序列进行轨迹融合处理。

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