多模态AI数据融合处理方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及多模态AI数据融合处理方法、装置、设备及介质，方法包括：首先通过预训练编码器提取视觉、听觉及文本模态特征并执行维度对齐，生成统一维度的标准数据特征集；基于余弦相似度算法构建跨模态语义图谱，解决异构数据语义失配问题；并对图谱节点进行残差增强，消除噪声干扰；结合图卷积网络融合优化特征与语义拓扑，生成聚合图表示；通过变分自编码器将融合特征映射至低维语义空间，捕获跨模态关联本质；量化关键维度贡献度并生成可视化报告，揭示模态间语义关联规则，从而突破传统融合技术维度异构性限制，建立可量化的跨模态语义映射，实现从特征融合到决策解释的全流程可追溯，有效解决医疗诊断、自动驾驶等领域多模态决策黑盒问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能数据处理，具体涉及一种多模态ai数据融合处理方法、装置、设备及介质。

技术介绍

1、随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的应用场景需要同时处理视觉、听觉和文本等多种模态的数据。多模态ai数据融合处理旨在将图像、声音和自然语言等多元数据转化为统一的语义表示，从而支持更全面、更深层次的智能分析和决策。这类方法在诸如智能助手、自动驾驶系统、医疗诊断平台等领域展现出巨大潜力，能够将图像的空间特征、声音的时序特性和语言的逻辑结构融合为统一语义表示，使机器能够像人类一样多维度理解复杂环境。

2、然而，现有技术在多模态融合过程中面临三重根本性挑战。首先，模态间的维度异构性导致特征空间难以兼容——高维像素矩阵、时序声学特征和离散文本符号在数据结构层面存在本质差异，传统特征拼接或加权融合方法会破坏模态特异性。其次，语义失配问题严重制约融合效果，不同模态描述同一对象的特征空间缺乏连续性，现有相似度计算方法无法建立可量化的跨模态语义关联。最关键的痛点在于决策过程缺乏可解释性，用户无法追溯各模态数据对最终决策的贡献程度，造成医疗诊断、自动驾驶等高本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多模态AI数据融合处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S5包括：

7.根据权利要求1-6任意一项所述的方法，其特征在于，所述S6包括：

8.一种多模态AI数据融合处理装置，其特征在于，所述装置包括：p>

9.一种计...

【技术特征摘要】

1.一种多模态ai数据融合处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s1包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s2包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s3包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s4包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s5包括：

7.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗林松，
申请(专利权)人：罗林松，
类型：发明
国别省市：