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龙图腾网获悉济宁港航龙拱港有限公司申请的专利一种基于多源数据融合的铁水联运运输状态智能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：CN120873552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511114834.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多源数据融合的铁水联运运输状态智能检测方法是由王亚林;顾强;刘文斌;王磊;董栋;王科栋;贺荣超;刘芝凯;张哲;温家河设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的铁水联运运输状态智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及多源数据融合技术领域，尤其涉及一种基于多源数据融合的铁水联运运输状态智能检测方法，该方法在铁水联运的运输过程中，得到至少两个监测数据序列，在对所有监测数据序列进行多源数据融合的过程中，通过数据级融合和特征级融合，对每个监测数据序列进行特征提取，得到至少两个特征序列；对所有特征序列进行类别划分，根据每个特征序列所属的类别，获取最佳注意力机制，根据每个特征序列的最佳注意力机制，对所有特征序列进行决策级融合，得到铁水联运的运输状态检测结果，通过自适应注意力机制的分析，提高了铁水联运场景下基于多源数据融合技术进行运输状态检测的鲁棒性。

本发明授权一种基于多源数据融合的铁水联运运输状态智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的铁水联运运输状态智能检测方法，其特征在于，所述方法包括： 在铁水联运的运输过程中，采集至少两个维度的监测数据，对应得到至少两个监测数据序列，一个维度对应一个监测数据序列，在对所有监测数据序列进行多源数据融合的过程中，通过数据级融合和特征级融合，对每个监测数据序列进行特征提取，得到至少两个特征序列； 根据每个所述特征序列的长度、方差和信息熵，将所有特征序列划分为第一类别和第二类别，根据所述第二类别中每个特征序列的稀疏性和周期性，将所述第二类别中的特征序列划分为第三类别和第四类别； 根据每个所述特征序列所属的类别，自适应获取最佳注意力机制，所述类别包括第一类别、第三类别和第四类别，根据每个所述特征序列的最佳注意力机制，获取每个所述特征序列的注意力分数，根据每个所述特征序列的注意力分数对所有特征序列进行决策级融合，得到铁水联运的运输状态检测结果； 所述根据每个所述特征序列的长度、方差和信息熵，将所有特征序列划分为第一类别和第二类别，包括： 针对任一特征序列，根据所述任一特征序列的长度、方差和信息熵，获取所述任一特征序列的第一特征评价值，若所述任一特征序列的第一特征评价值小于预设的第一特征评价值阈值，则将所述任一特征序列划分为第一类别；若所述任一特征序列的第一特征评价值大于或等于预设的第一特征评价值阈值，则将所述任一特征序列划分为第二类别； 所述根据所述第二类别中每个特征序列的稀疏性和周期性，将所述第二类别中的特征序列划分为第三类别和第四类别，包括： 针对所述第二类别中的任一特征序列，根据所述任一特征序列中元素为0的数量，以及所述任一特征序列的周期性，获取所述任一特征序列的第二特征评价值，若所述任一特征序列的第二特征评价值大于或等于预设的第二特征评价值阈值，则将所述任一特征序列划分为第三类别；若所述任一特征序列的第二特征评价值小于预设的第二特征评价值阈值，则将所述任一特征序列划分为第四类别。

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