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龙图腾网恭喜保利长大工程有限公司申请的专利一种基于多源数据融合的山区高墩现浇安全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：CN119202599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411268659.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于多源数据融合的山区高墩现浇安全检测方法是由高畅;万浩;刘冰;夏兼;郭有阳;陈雄威;梁皓;黄杰兴;张晓伟;林哲词设计研发完成，并于2024-09-11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山区高墩现浇安全检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合的山区高墩现浇安全检测方法，涉及智能建筑安全监测技术领域，包括，部署传感器网络，多角度云台视频监控与无人机，覆盖山区高墩进行全面监测，收集多源数据；将多源数据经由无线网络实时传输至边缘计算节点，并进行预处理，形成标准化多源数据集；应用时空数据融合方法，结合历史数据与综合数据模型预测安全风险，生成风险因子；对风险因子进行阈值与规则异常识别，实时评估安全状况即时触发预警并提供处置建议。本发明通过多源数据融合和量子增强多模态算法显著提升了山区高墩现浇过程中的安全检测效率和准确性，有效加快了安全预警的触发速度，显著增强了施工现场的安全保障。

本发明授权一种基于多源数据融合的山区高墩现浇安全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山区高墩现浇安全检测方法，其特征在于：包括，通过传感器网络、多角度云台视频监控与无人机对山区高墩进行全面监测，收集多源数据；将多源数据经由无线网络实时传输至边缘计算节点，并进行预处理，形成标准化多源数据集；将标准化多源数据集输入量子增强多模态融合算法中，采用深度学习方法提取特征并进行融合，生成综合数据模型；基于自主学习的动态权重调整机制，通过实时的施工环境和结构状态，动态调整综合数据模型中不同模态的权重系数；应用时空数据融合方法，结合历史数据与综合数据模型预测安全风险，生成风险因子；通过对风险因子进行阈值与规则异常识别，实时评估安全状况，及时触发预警并提供处置建议；所述将标准化多源数据集输入量子增强多模态融合算法中，采用深度学习方法提取特征并进行融合，生成综合数据模型，具体步骤为，对标准化多源数据集中的每一项数据，应用特征提取算法提取特征信息，形成初步的特征向量表达式为：X＝[x1,x2,…,xn]；利用量子比特的特性来增强特征，形成量子增强因子将特征向量X与量子增强因子相结合，生成实时综合特征向量Z，综合特征向量Z表达式为： 其中，xi为特征向量集合中第i个模态的时间序列特征值，t为时间变量，xit表示第i个模态在时间t时刻的特征值，n为模态的数量，e-αt表示指数衰减函数，e为自然对数的底数，α为衰减系数，为信息过滤函数，dt为时间增量；对综合特征向量进行数据清理，特征工程与特征归一化处理；基于处理后的综合特征向量，通过卷积神经网络深度学习模型，进行模型训练；在训练模型之后，采用交叉验证方法优化模型参数，生成最终的综合数据模型。

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