【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多模态数据处理，具体为基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法。
技术介绍
1、在数字化浪潮席卷而来的当下，多模态数据——包括图像、文本、视频等不同模态信息的生成与运用呈现井喷式增长，它们在智能监控、医疗诊断、自动驾驶等多个领域发挥着无可替代的作用。在电厂领域，随着数字化转型的加速，海量的跨模态数据不断涌现，这些数据既丰富又多元，场景多样且复杂，为电厂数字化的深入发展提供了有力的数据支撑。
2、然而，多模态数据的广泛应用也带来了一系列挑战。如何以知识为导向，以数据为基础，深入研究智能共性算法库，通过微服务和容器化服务的精妙编排，开发出能够满足复杂电厂场景个性化需求的应用，实现精准监测、服务感知与敏捷响应，成为了电厂数字化进程中的关键与难点。这是一项既充满挑战又富有创新性的任务，对于推动电厂领域的数字化转型具有至关重要的作用。
3、目前，多模态数据处理主要依赖于传统的数据处理技术，但这些技术往往忽视了不同模态之间的关联性，导致信息提取不全面、准确性不高。此外，现有的多模态处理方法大多依赖于手动特征设计，这不仅耗时耗力，还限制了处理模型的通用性和扩展性。近年来，注意力机制在自然语言处理、图像识别等领域取得了显著成果，但在多模态数据处理方面，现有的注意力模型大多仅关注单一模态，难以直接应用于多模态数据集，且未能有效解决多源数据之间的语义关联和特征融合问题。综上所述，目前多模态数据的应用存在以下几种问题：
4、(1)电厂作业跨模态数据的多样性未得到有效利用：电厂作业领域的跨模态数据
5、(2)电厂作业跨场景多源数据信息无法全量表示：电厂作业不同场景数据的多样性和多源性使得模态数据往往存在于不同的特征空间且具有不同的表征形式和分布特性，又具有相互关联的语义信息。现有跨场景多模态数据融合算法往往忽视了不同类别数据的语义分布差异，这种语义鸿沟限制了电厂作业数据的集成和互操作性，导致信息无法全量表示，阻碍了后续事件理解和智能决策的实现。
6、(3)电厂作业复杂场景人机物知识缺少协同理解：电厂作业复杂场景中，人、机器和物体之间的知识和信息往往缺少交流与共享，领域知识和数据知识之间存在存储结构、表现形式和语义表述等方面的隔阂。现有复杂场景理解算法主要侧重于数据知识，尤其是在机器学习和深度学习领域，数据驱动的方法被广泛应用于复杂场景的理解和分析。然而复杂场景理解还涉及到领域知识的重要性，在协同理解方面仍有不足。
7、本专利技术基于以上问题开发一种基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法。这种方法能够端到端地处理多模态数据，深入挖掘不同数据源之间的内在关联性，实现对图像、文本、视频等多模态数据中关键信息的精准抽取和高效融合。这将不仅提高信息采集的精确度，为后续的数据应用与分析提供更为丰富和准确的数据基础。
技术实现思路
1、本专利技术提供了基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，解决了上述
技术介绍
中提出的当前基于动态复杂场景的高层特征融合方法在处理场景数据时遇到的关联性不足、单一模态模型泛化能力有限以及时空一致性表达能力欠缺等问题。
2、本专利技术提供如下技术方案：基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，包括以下步骤：
3、步骤一、数据采集：使用数据采集设备全方位监测电厂场景，采集电厂数据，并针对不同的模态数据，采用相应的采集设备和方法，确保数据多样性和准确性，避免噪声影响模型训练。
4、步骤二、通过编码器对图像、视频和文本等不同模态数据进行特征提取，且编码器利用跨模态语义分析器将低层特征映射到高层语义属性空间；
5、其具体操作为：编码器内设置三个骨干网络，三个骨干网络分别对图片、视频和文本这三种不同模态的数据进行处理，从数据中提取出相应的低层特征向量lf、li和lt，并将提取到的低层特征向量lf、li和lt传入到跨模态语义分析器中，通过检测器将上述低层特征向量映射到预先学习得到的高层语义属性空间；
6、步骤三、解码器采用注意力机制动态关注多模态语义特征，生成描述，同时优化分类损失和生成损失以提高描述质量，引入用户意图的界面反馈以提高用户满意度；
7、其具体操作为：在解码器阶段，将编码器提取的各模态低维特征向量lf、li和lt进行串联，得到多模态编码向量vm，在解码器的初始时刻，将多模态编码向量vm作为输入提供给骨干网络，以初始化解码过程，而在随后的每个时间步，输入均为前一步生成的单词wt，保持解码的连贯性和一致性；
8、步骤四、采用多标签分类方法学习多模态数据上的语义属性概率分布，利用transformer网络或lstm网络学习特征向量生成语义描述；
9、其具体操作为：s1、根据训练集和验证集中单词的词频，排除虚词，选取出频率最高的m个单词作为语义属性值，构建涵盖一些常见的动词、名词和形容词等的丰富而准确的语义属性集；
10、s2、利用transformer网络或lstm网络，从含有n条语句的数据集中特征向量vn；
11、s3、特征向量vn通过多层感知器网络被映射到之前提取的各个语义属性值上，进而得到每条语句中每个语义属性的概率分布pi＝[pi1,pi2...,pim]；
12、s4、模型根据内部学习到的知识规则和语言规则，执行一系列生成单元的选择行为，逐步构建完整的描述语句；
13、步骤五、训练多模态语义注意力网络，使其能够准确捕捉各模态数据之间的关联性和互补性，通过大量的多模态数据集进行训练，多模态语义注意力网络学习到不同模态数据之间的内在联系。
14、所述步骤一中对于图像数据，通过包括但不限于摄像头和无人机设备进行拍摄；对于视频数据，通过包括但不限于视频录制的方式、实时监测的方式进行收集；对于文本数据，通过包括但不限于从现场设备、系统中提取相关的报告、日志的方式进行信息收集。
15、所述骨干网络包括但不限于卷积神经网络深度学习模型和transformer深度学习模型。
16、所述步骤五的具体实现步骤为：利用设置的骨干网络对图像、文本和视频等不同模态的信息进行精准的特征提取，有效捕捉并提取每个模态的内在表示，在特征提取完成后，利用注意力机制来减轻单一模态中无关紧要的信息对结果的影响，同时增强那些与其他模态高度相关的特征，通过注意力机制融合每个模态的特征，并且生成融合热图，最后，系统进一步结合视觉信息和文本信息这两种关键模态所提取的特征进行深入分析和融合，通过信息的交互和协同作用，得出最终的语义识别结果。
17、优选的，步骤一中的数据采集设备包括但不限于摄像头和传感器，所述数据采集设备实本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：所述步骤一中对于图像数据，通过包括但不限于摄像头和无人机设备进行拍摄；对于视频数据，通过包括但不限于视频录制的方式、实时监测的方式进行收集；对于文本数据，通过包括但不限于从现场设备、系统中提取相关的报告、日志的方式进行信息收集。
3.根据权利要求1所述的基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：所述骨干网络包括但不限于卷积神经网络深度学习模型和Transformer深度学习模型。
4.根据权利要求3所述的基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：所述步骤五的具体实现步骤为：利用设置的骨干网络对图像、文本和视频等不同模态的信息进行精准的特征提取，有效捕捉并提取每个模态的内在表示，在特征提取完成后，利用注意力机制来减轻单一模态中无关紧要的信息对结果的影响，同时增强那些与其他模态高度相关的特征，通过注意力机制融合每个模态的特征，并且生成融合热图，最后，系
5.根据权利要求1所述的基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：步骤一中的数据采集设备包括但不限于摄像头和传感器，所述数据采集设备实时获取电厂现场的图像、视频数据以及与之相关的环境参数和状态信息，并且针对存在噪声的图像采用均值滤波的方式去除噪声，针对损坏的图像直接删除，从而确保数据的准确性和可靠性。
6.根据权利要求1所述的基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：在语义描述生成阶段，模型会根据描述语句的质量获得不同程度的“回报信号”，这些信号反映了描述与真实语义的接近程度，并基于这些“回报信号”，模型实时更新其内部状态表示，优化知识和语言规则的表征。
7.根据权利要求1所述的基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：所述解码器通过注意力机制在生成每个单词时，动态地计算出与输入多模态特征相关的各个高层语义属性向量，解码器聚焦于描述的不同语义层面，从而生成更为准确和丰富的描述。
8.根据权利要求1所述的基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：不同模态特征进行统一表示，无需依赖特定模式。
...【技术特征摘要】
1.基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：所述步骤一中对于图像数据，通过包括但不限于摄像头和无人机设备进行拍摄；对于视频数据，通过包括但不限于视频录制的方式、实时监测的方式进行收集；对于文本数据，通过包括但不限于从现场设备、系统中提取相关的报告、日志的方式进行信息收集。
3.根据权利要求1所述的基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：所述骨干网络包括但不限于卷积神经网络深度学习模型和transformer深度学习模型。
4.根据权利要求3所述的基于注意力机制的电厂场景多模态数据协同校准方法，其特征在于：所述步骤五的具体实现步骤为：利用设置的骨干网络对图像、文本和视频等不同模态的信息进行精准的特征提取，有效捕捉并提取每个模态的内在表示，在特征提取完成后，利用注意力机制来减轻单一模态中无关紧要的信息对结果的影响，同时增强那些与其他模态高度相关的特征，通过注意力机制融合每个模态的特征，并且生成融合热图，最后，系统进一步结合视觉信息和文本信息这两种关键模态所提取的特征进行深入分析和融合，通...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤萌，汪涛，
申请(专利权)人：大唐三门峡发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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