【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种智能单兵领域，特别是涉及一种基于ai多模态的智能单兵系统。
技术介绍
1、在单兵系统的发展中，传统的单模态数据采集和处理方法已经逐渐被多模态数据融合技术所取代。高分辨率摄像头、灵敏麦克风、红外传感器、温度传感器、气体传感器等多种传感器的结合，使得单兵系统能够从视觉、音频、热成像、温度、气体等多个维度全面获取现场信息。此外，深度学习算法和图信号处理技术的发展，使得从多模态数据中提取和融合特征成为可能，极大地提升了单兵系统的环境感知能力和决策支持水平。通过这些技术的不断进步，单兵系统在态势感知、实时监控和任务执行中的表现得到了显著提高。
2、尽管多模态数据融合技术已经显著提升了单兵系统的环境感知能力，但现有技术仍存在一些关键问题需要解决。首先，传统的卷积神经网络(cnn)和长短时记忆网络(lstm)虽然能够有效处理时空数据，但高计算复杂度和资源消耗使得在资源受限的单兵系统中难以长时间稳定运行。其次，特征融合过程中固定权重的使用无法动态适应环境变化，导致融合特征的精度和稳定性不足。此外，传统特征处理方法对噪声和异...
【技术保护点】
1.一种基于AI多模态的智能单兵方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AI多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于AI多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于AI多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于AI多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于AI多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于ai多模态的智能单兵方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于ai多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于ai多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：高国庆，完颜晟辉，马维德，李维公，漆学兵，周正学，贾亚军，刘祝寿，卜永恒，李旭，何喜忠，巩保红，柴祖伟，耿忠，李志鹏，
申请(专利权)人：国电甘肃新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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