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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种时空数据双模态多任务通用分析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：CN119577515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411710488.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种时空数据双模态多任务通用分析方法和系统是由王静远;于勰;杨宜凡设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时空数据双模态多任务通用分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种时空数据双模态多任务通用分析方法和系统。所述方法包括获取不同模态的时空数据；将不同模态的时空数据转换为相同格式的数据序列，同时根据不同模态的时空数据生成路网表征向量；对数据序列和路网表征向量进行上采样得到时空数据特征序列；确定文本指令和任务占位符，结合时空数据特征序列，利用时空数据分析模型对时空数据进行分析。本发明有效解决了不同数据模态之间的不兼容问题，并能灵活地适应不同任务的需求。

本发明授权一种时空数据双模态多任务通用分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种时空数据双模态多任务通用分析方法，其特征在于， 获取不同模态的时空数据；时空数据来自待分析区域的道路网络，所述道路网络中每个节点包含静态的道路轨迹信息和动态的交通状态； 将不同模态的时空数据转换为相同格式的数据序列，序列格式为：[地理位置，瞬时时间索引，状态区间索引]；地理位置为当前所处的具体路段，瞬时时间为当前时间，状态区间为统计的预设时间间隔内的交通状态信息； 同时根据不同模态的时空数据生成路网表征向量；步骤包括： 通过表征器分别提取不同模态时空数据中的静态路网特征和动态路网特征，并进行拼接；表征器包括依次相连的第一FFN网络、GAT网络和第二FFN网络； 根据拼接后的特征确定K和V值，结合可学习的Q值，通过交叉注意力机制输出注意力加权特征； 通过MLP网络进一步对注意力加权特征进行特征提取，得到路网表征向量； 以数据序列为索引，从路网表征向量中抽取对应的时空数据特征序列； 确定文本指令和任务占位符，结合时空数据特征序列，利用时空数据分析模型对时空数据进行分析，所述文本指令为引导模型执行任务类型的文本指令，所述任务占位符包括分类和回归；时空数据分析模型由多个Block堆叠而成，所述Block包括并行的Value网络、Query网络和Key网络，各网络的输出端共同连接至多头注意力网络，多头注意力网络的输出端依次连接标准化层和前馈神经网络。

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