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龙图腾网获悉重庆机场集团有限公司申请的专利民航航空器入位保障多模态智能识别联动方法和装置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：CN121302300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511871545.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权民航航空器入位保障多模态智能识别联动方法和装置是由刘凌风设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本民航航空器入位保障多模态智能识别联动方法和装置在说明书摘要公布了：本发明属于航空器安全管理技术领域，公开了民航航空器入位保障多模态智能识别联动方法和装置。方法包括：在民航航空器入位阶段采集多模态数据，得到标准化的多模态特征数据；检测图模型中节点间的置信度冲突，并监控各模态特征数据的分布漂移，基于置信度冲突和分布漂移计算各模态特征数据的综合不确定性量度；将多模态特征数据和各综合不确定性量度输入至多模态融合决策模型，生成航空器的入位状态评估结果与风险等级；根据入位状态评估结果与风险等级，决策执行保障资源联动调度。本发明可克服传统人工模式反应滞后、主观性强以及现有浅层多模态融合方法因平等对待所有数据而易受不可靠模态污染的关键缺陷，提升入位保障的安全性与运行效率。

本发明授权民航航空器入位保障多模态智能识别联动方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种民航航空器入位保障多模态智能识别联动方法，其特征在于，包括如下方法步骤： 步骤S10，在民航航空器入位阶段采集多模态数据，包括机位视频数据、航空器运行状态数据及保障节点状态数据，对所述多模态数据进行清洗、时间同步和特征提取，得到标准化的多模态特征数据； 步骤S20，基于各模态特征数据间的时空逻辑关系构建图模型，检测图中节点间的置信度冲突，并监控各模态特征数据的分布漂移，基于所述置信度冲突和所述分布漂移计算各模态特征数据的综合不确定性量度； 步骤S30，将所述标准化的多模态特征数据和各综合不确定性量度输入至多模态融合决策模型，在该多模态融合决策模型的跨模态注意力计算过程中，利用各所述综合不确定性量度动态抑制高不确定性模态特征数据的注意力权重，生成航空器的入位状态评估结果与风险等级； 步骤S40，根据所述入位状态评估结果与风险等级，决策执行保障资源联动调度，包括：当评估结果为轨迹左偏或右偏时，向地勤引导员发送轨迹调整提示；当评估结果为廊桥未到位时，调度廊桥操作员，并暂停行李拖车靠近；当评估结果为速度异常时，向地勤引导员及塔台发送告警以提示航空器减速； 基于各模态特征数据间的时空逻辑关系构建图模型，检测图中节点间的置信度冲突，并监控各模态特征数据的分布漂移，包括： 步骤S21，以航空器、各保障设备及关键基础设施为节点，以节点间的空间邻近性、物理连接关系及保障流程依赖关系为边，构建动态演化的时空异质图模型； 步骤S22，通过图注意力网络聚合各节点与其相连邻居的状态信息，为每个节点生成一个包含邻域上下文信息的增强状态表示；基于所述增强状态表示分别为每个节点生成其自身状态的置信度分布，计算通过边直接相连的节点对在所述置信度分布之间的KL散度；对于每一模态特征数据，基于其所关联的所有节点对计算出的KL散度得出所述置信度冲突量度； 步骤S23，针对各模态特征数据，通过滑动窗口提取其高维特征，并计算该窗口内的高维特征分布与训练期基准分布之间的最大均值差异，以所述最大均值差异作为该模态特征数据的分布漂移量度；其中，所述训练期指的是用于提取对应模态特征数据的模型的训练期。

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