买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江德塔森特数据技术有限公司;浙大宁波理工学院申请的专利一种基于多模态的服务器故障预测方法、装置及设备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：CN120610874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511121467.6，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种基于多模态的服务器故障预测方法、装置及设备是由蔡幸波;余心杰;尤育最;史磊;梅继赟;朱红印设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态的服务器故障预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多模态的服务器故障预测方法、装置及设备，应用于故障预测技术领域，该方法包括采集节点服务器的多模态数据。多模态数据包括热像图、系统日志、GPU利用率、功率消耗、温度、风扇转速和风扇音频中的至少两种。从多模态数据中分别提取出每种模态对应的模态特征。将多模态数据中所有模态的模态特征融合，预测节点服务器的故障信息。将故障信息映射至热像图，得到节点服务器的故障风险图。故障风险图用于在热像图中叠加显示故障信息。可以解决传统的基于单一数据源的故障预测方法难以发现服务器产生的隐性问题，从而不能及时预测出服务器故障的问题。

本发明授权一种基于多模态的服务器故障预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态的服务器故障预测方法，其特征在于，应用于服务器平台，所述服务器平台包括至少一个节点服务器，所述方法包括： 采集节点服务器的多模态数据；所述多模态数据包括热像图、系统日志、GPU利用率、功率消耗、温度、风扇转速和风扇音频中的至少两种； 从所述多模态数据中分别提取出每种模态对应的模态特征； 将所述多模态数据中所有模态的模态特征融合，预测所述节点服务器的故障信息； 将热像图通过CNN进行前向传播，直到最后一个卷积层，并记录最后一个卷积层的特征图的输出；继续前向传播，直到网络输出层，计算目标类别的得分；对目标类别的得分进行反向传播，计算最后一个卷积层特征图的梯度；其中，该卷积层特征图的梯度用于表示特征图上的每个位置对目标类别得分的贡献程度；对最后一个卷积层的每个通道的梯度进行全局平均池化，得到每个通道的权重；将每个通道的特征图乘以其对应的权重，然后将所有通道的结果相加，得到一个单一的热图； 将热图归一化，并将归一化后的热图映射到热像图，通过调整透明度调节因子和应用伪彩转换函数，将故障信息以颜色编码的形式叠加到热像图上，确定所述节点服务器的故障风险图；所述故障风险图用于在所述热像图中叠加显示所述故障信息。

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德塔森特数据技术有限公司;浙大宁波理工学院，其通讯地址为：315000 浙江省宁波市高新区菁华路350号菁华创梦空间二期4、5、6号楼；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。