【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及监控预警，具体为基于多模态大模型的监控预警方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和公共场所人流量的不断增加，商场、电梯及周边道路区域的安全监控与预警成为保障公共安全的重要环节，传统的监控系统多依赖单一模态的数据采集，如仅通过摄像头进行视频监控或仅通过传感器监测电梯运行状态，在全面捕捉复杂环境中的多维信息方面可能存在局限性，随着大数据、人工智能及物联网技术的快速发展，多模态数据融合与智能分析技术为解决这一问题提供了新的思路，多模态数据能够包含更丰富的场景信息，如人员流动、设备运行状态、交通状况，通过智能算法对这些数据进行深度挖掘与分析，有助于实现更精准的风险预警与处置，提升公共安全监控的智能化水平。
2、首先，传统系统通常采用单一模态数据采集方式，数据来源相对单一，可能难以全面反映复杂环境中的风险因素，导致预警准确率有待提高、误报漏报率可能偏高，其次，传统技术在数据处理与分析上的智能化程度有待提升，多依赖人工经验或预设规则进行风险判断，其适应性在面对复杂多变的场景需求时可能不足，再者，传统预...
【技术保护点】
1.基于多模态大模型的监控预警方法，其特征在于，该预警方法的具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的基于多模态大模型的监控预警方法，其特征在于，所述S100，多模态数据采集融合中利用模态熵权融合函数将不同模态数据整合为统一的特征向量，计算公式为：其中Ffusion是融合后的多模态特征向量，Fm是第m类模态的原始特征向量，m＝1,2,…,M，M为模态总数，m是模态索引，表示不同类型的数据模态，ωm是第m类模态的融合权重，公式为：H(Fm)是第m类模态特征向量的信息熵，用于度量该模态的不确定性，k是用于遍历所有模态的索引。
3.根据权利要求1所述的基...
【技术特征摘要】
1.基于多模态大模型的监控预警方法，其特征在于，该预警方法的具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的基于多模态大模型的监控预警方法，其特征在于，所述s100，多模态数据采集融合中利用模态熵权融合函数将不同模态数据整合为统一的特征向量，计算公式为：其中ffusion是融合后的多模态特征向量，fm是第m类模态的原始特征向量，m＝1,2,…,m，m为模态总数，m是模态索引，表示不同类型的数据模态，ωm是第m类模态的融合权重，公式为：h(fm)是第m类模态特征向量的信息熵，用于度量该模态的不确定性，k是用于遍历所有模态的索引。
3.根据权利要求1所述的基于多模态大模型的监控预警方法，其特征在于，所述s200，跨场景因果关联分析中结合时空因果强度函数构建跨场景关联模型，公式为：其中ci→j是场景事件i对事件j的因果强度，是损失函数，d是包含所有场景数据的数据集，xi表示场景事件i所对应的特征数据，yj代表场景事件j对应的特征数据，||si-sj||是事件i与j的空间距离，si是事件i的空间位置，sj是事件j的空间位置，i和j是用于区分不同场景事件的索引标识，σ为空间影响半径。
4.根据权利要求1所述的基于多模态大模型的监控预警方法，其特征在于，所述s200，跨场景因果关联分析中的关联规则为：
5.根据权利要求1所述的基于多模态大模型的监控预警方法，其特征在于，所述s300，因果图构建与风险溯源中基于多模态大模型构建以场景事件为节点、因果强度为边的可解释因果图的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的基于多模态大模型的监控预警方法，其特征在于，所述s400，时态数据融合预测中时序分析模型的构建，计算公式为：其中是未来...
【专利技术属性】
技术研发人员：张守利，叶安君，燕天，谷秋航，车文超，孙兵，冯亦博，缪文辉，王子炎，张坤，
申请(专利权)人：中铁第一勘察设计院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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