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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利基于深度学习多模态融合技术的目标多维度检测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：CN120339645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510829206.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习多模态融合技术的目标多维度检测方法是由饶斌斌;胡京;邹建章;王鹏;况燕军;黄昆;卢雨欣;郝艳军设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习多模态融合技术的目标多维度检测方法在说明书摘要公布了：本发明基于深度学习多模态融合技术的目标多维度检测方法，包括以下步骤，收集原始数据并进行处理，获得预处理图像数据和预处理声音数据并进行处理，获得图像特征和声音特征，通过深度学习模型对图像特征和声音特征进行处理，获得目标检测结果，收集图像、声音特征的有效性信息和反馈信息；根据收集的信息对目标检测结果的权重进行更新，获得最终检测结果，根据收集的信息和最终检测结果，评估深度学习模型的表现；通过可解释性机制对最终检测结果可视化解释。本发明通过对原始数据进行处理，确保原始数据在时间和空间上一致性，有助于提高深度学习模型的稳定性和准确性，为多维度目标检测提供更可靠的结果。

本发明授权基于深度学习多模态融合技术的目标多维度检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习多模态融合技术的目标多维度检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：首先通过布置的传感器收集原始数据；对原始数据进行预处理，获得一致性的原始数据； 步骤S2：对一致性的原始数据分别采用校正算法和降噪算法进行处理，分别获得预处理图像数据和预处理声音数据； 步骤S3：将预处理图像数据输入到卷积神经网络中进行处理，获得图像特征；通过声谱图、梅尔频谱和功率谱密度对预处理声音数据进行处理，获得声音特征； 步骤S4：将图像特征和声音特征输入深度学习模型中采用注意力机制进行加权融合，获得融合后的特征，将融合后的特征输入分类器中进行处理，获得目标检测结果； 步骤S5：采用动态权重调整机制收集图像特征、声音特征在真实场景下的有效性信息和反馈信息，根据收集的有效性信息和反馈信息更新深度学习模型中目标检测结果的权重，得到最终检测结果； 其中，采用实时反馈闭环控制系统根据收集的有效性信息和反馈信息与最终检测结果，评估深度学习模型的表现； 实时反馈闭环控制系统的具体处理过程为： 通过实时反馈闭环控制系统实时收集有效性信息和反馈信息与监控深度学习模型输出的最终检测结果，评估深度学习模型的表现，并及时发现和纠正深度学习模型的错误和缺陷，基于实时监控深度学习模型输出的最终检测结果和评估深度学习模型的表现，使用梯度下降法，更新深度学习模型的参数，来优化深度学习模型的检测准确性和性能表现； 其中，通过可解释性机制对最终检测结果进行可视化解释； 可解释性机制的具体处理过程为： 使用可解释性机制将最终检测结果的方式呈现给用户，同时使用热力图来显示深度学习模型在图像特征中关注的区域，使用声谱图来展示深度学习模型对声音特征的分析和关注。

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国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88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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