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[发明专利]一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法-CN202011565086.4有效
发明人：苗则朗;李齐荣;杜年春;贺跃光;李珂;浦明辉;刘芹芹;胡长浩 -专利权人：中南大学;中国有色金属长沙勘察设计研究院有限公司;长沙理工大学;应急管理部国家自然灾害防治研究院
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及地震灾害危险评估方法，公开了一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法，包括如下步骤：(1)收集滑坡致灾因子特征数据并预处理，并根据滑坡致灾因子特征数据的内在属性区别将相关的滑坡致灾因子特征数据相结合，以得到不同类型的滑坡致灾因子模态数据；(2)采用随机森林原理获得各类滑坡致灾因子模态数据的相似度图形；(3)采用非线性融合方法融合多种滑坡致灾因子模态数据的相似度图形，以生成相似度融合图；(4)在相似度融合图的基础上通过相关分类算法得到滑坡敏感性图以评价震区滑坡易发性本发明一种基于多模态分类的震区滑坡易发性评价方法能够快速而精确地实现地震滑坡危险性评价。
一种基于多模态分类震区滑坡易发性评价方法

[发明专利]多模态成像装置和多模态致灾因子监测系统及其实现方法-CN202310167146.4在审
发明人：边勇;齐玮;尚士进;常亮;陈立国;乔智红;张禄禄;董建蕊 -专利权人：中国海关科学技术研究中心
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明公开一种多模态成像装置和多模态致灾因子监测系统及其实现方法，该装置包括光学成像模块、红外光电成像模块、辐射探测模块、前处理模块和数据处理模块；前处理模块，对从光学成像模块获得的光学影像数据进行去噪等处理采用本发明，能够实现单台设备同时进行多模态致灾因子监测，极大的降低安全监控系统复杂度。
多模态成像装置多模态致灾因子监测系统及其实现方法

[外观设计]多模态致灾因子监测设备-CN202230432501.2有效
发明人：石云飞;刘欣;杨奇;江年铭;王艳萧;刘迈 -专利权人：北京永新医疗设备有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： 10-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：多模态致灾因子监测设备。2.本外观设计产品的用途：用于辐射成像定位及红外热像测温监控的仪器。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。
多模态致灾因子监测设备

[发明专利]基于模糊贝叶斯的变电站动态汛情风险评估方法和可读存储介质-CN202211740249.7在审
发明人：姚德贵;梁允;李哲;王津宇;刘善峰;卢明;郭志民;王超;李帅;苑司坤;高阳;崔晶晶 -专利权人：国网河南省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：首先从灾害理论角度出发，选取孕灾环境、致灾因子和承灾体等多模态因素构建变电站动态汛情风险评估指标体系，从而建立贝叶斯网络先验模型；其次采用K次抛物型隶属函数离散化气象数据，结合孕灾环境和承灾体隶属度，得到汛情先验数据模糊表
基于模糊贝叶斯变电站动态汛情风险评估方法可读存储介质

[发明专利]一种基于软件的灾备方法及装置-CN202010065792.6有效
发明人：程秀 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明为了现有技术中存在的问题，创新提出了一种基于软件的灾备方法，通过给虚拟机开启容灾功能，配置多副本容灾，扫描备份存储池，从备份存储池中选择要恢复的虚拟机执行恢复，虚拟机开机磁盘多副本开始拷贝，比对第一磁盘文件以及第二磁盘文件的数据一致性，本发明还提出了一种基于软件的灾备装置，有效解决由于现有灾备方法造成数据丢失或者费时费力的问题，无需借助硬件即可实现灾备，有效的提高了灾备的效率，降低灾备的成本，通过引入多副本容灾，虚拟机每次写入数据写入到虚拟磁盘的多副本中，确保了虚拟磁盘中多副本数据的一致性，有效保证了数据容灾恢复过程中第一磁盘文件与第二磁盘文件的数据一致性，避免数据丢失。
一种基于软件方法装置

[发明专利]一种多源监测数据关联分析的区域滑坡风险定量测算方法-CN202010840311.4有效
发明人：谢潇;鄂超;郑善喜;戴维江;闫利;伍庭晨;杨天森;朱伟;张二钢 -专利权人：核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司;武汉大学
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种多源监测数据关联分析的区域滑坡风险定量测算方法，预测方法通过深入分析灾害区域多源监测数据，使用概率统计学方法结合信号处理技术对多模态滑坡监测数据中致灾因子表现的数据特征提取与分析，挖掘在时域上特征值之间的潜在有益效果为：有助于对区域多源监测数据的充分利用并且提高其在隐患风险分析中的参考性，避免由于不同场景表现的随机性和多样性导致的致灾因子提取与时空预测难以具备通用性等问题的出现，能够支持针对不同滑坡隐患场景的灾害隐患信息获取等相关灾害分析的任务中
一种监测数据关联分析区域滑坡风险定量测算方法

[发明专利]基于信息增益融合的变电站防汛能力综合评估方法、系统-CN202310236821.4在审
发明人：李哲;姚德贵;王晓辉;王超;刘善峰;寇晓适;梁允;卢明;石英;王津宇;耿进锋;杨亚锡;唐小慢 -专利权人：国网河南省电力公司电力科学研究院;国网河南省电力公司;武汉理工大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：首先从灾害理论角度出发，建立涵盖孕灾环境和承灾体等多模态因素的变电站静态防汛能力评估指标体系，结合专家领域先验知识使用层次分析法对各项评估指标进行赋权，通过模糊综合评价方法建立变电站静态防汛等级评估子模型；而后将致灾因子纳入考量构建变电站动态防风险评估指标体系，利用模糊贝叶斯网络得到变电站动态防汛能力评估子模型；最后利用信息增益融合策略，对两个子模型进行权重分配，建立基于信息增益融合的变电站防汛能力综合评估模型
基于信息增益融合变电站防汛能力综合评估方法系统

[发明专利]最大化模态一致性的多模态数据分析方法及装置-CN202210269022.2在审
发明人：黄金才;冯旸赫;刘泽一;刘忠;程光权;姚晨蝶;马扬;施伟 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种最大化模态一致性的多模态数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：利用自编码器对多模态原始数据进行编码，得到多模态原始数据的编码子空间；根据CCA相关性分析对多模态原始数据的编码子空间进行相关性矩阵约束，得到多模态原始数据的相关矩阵；根据多模态原始数据的相关矩阵作为最大化模态一致性数据矩阵；对最大化模态一致性数据矩阵进行解码，得到最大化模态一致性模态数据；根据最大化模态一致性模态数据和多模态原始数据进行误差计算，得到的重构误差；根据重构误差对多模态原始数据进行分析重构。采用本方法能够提高模态数据融合效率。
最大化一致性多模态数据分析方法装置

[发明专利]一种基于多普勒雷达和深度学习的山区致灾暴雨识别方法-CN201910106674.2有效
发明人：郭良;刘启;刘荣华;田济扬;王雅莉;王丽珍;翟晓燕;张慧莉;涂勇 -专利权人：中国水利水电科学研究院
申请日： 2019-02-02 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G01S13/95 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多普勒雷达和深度学习的山区致灾暴雨识别方法，提取多普勒雷达数据的强降雨相关特征，结合多源气象要素、全国山洪灾害调查评价成果，建立山区致灾暴雨模型特征数据库，并采用模糊匹配法获取雷达强回波区内所有致灾暴雨特征；基于深度学习方法构建具有区域性的山区致灾暴雨识别模型，对模型进行调优，评估模型识别结果，从而实现全自动高效山区致灾暴雨识别。
暴雨多普勒雷达山区模糊匹配模型特征评估模型气象要素区域性多源构建回波山洪学习降雨数据库雷达灾害调查

[发明专利]农业旱灾致灾因子危险性评估方法-CN201310390644.1在审
发明人：杨思全;范一大;和海霞;黄河;王平 -专利权人：民政部国家减灾中心
申请日： 2013-08-30 - 公布日： 2013-12-11 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及卫星遥感减灾应用技术领域，具体涉及一种基于实时日降水量和环境减灾卫星数据的农业旱灾致灾因子危险性评估方法。该农业旱灾致灾因子危险性评估方法基于实时日降水量和环境减灾卫星，主要包括：步骤1：根据实时日降水量计算降水亏缺率；步骤2：根据环境减灾卫星多光谱数据计算地面水亏缺率；步骤3：根据环境减灾卫星多光谱数据计算归一化植被指数；步骤4：根据所述降水亏缺率、地面水亏缺率以及归一化植被指数构建农业旱灾致灾因子危险性指数；步骤5：根据所述农业旱灾致灾因子危险性指数对农业旱灾致灾因子危险性进行分等定级。
农业旱灾因子危险性评估方法

[发明专利]一种基于对比学习的多模态融合目标识别方法-CN202310938402.5在审
发明人：任珍文;郭倩文;尤晓健;戴健;孙元;李杏峰 -专利权人：嵩山实验室;西南科技大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对比学习的多模态融合目标识别方法，包括以下步骤：得到多模态数据；将多模态数据通过深度自编‑解码网络，提取多模态数据的共识性低维嵌入表示与差异性低维嵌入表示，并将共识性低维嵌入表示与差异性低维嵌入表示，通过哈希表征模块生成模态共识性关系图与模态差异性关系图；得到多模态数据的紧致哈希共识性模态数据与紧致哈希差异性模态数据；构建多模态数据的目标分类识别网络；将多模态数据的紧致哈希共识性模态数据与紧致哈希差异性模态数据输入至多模态数据的目标分类识别网络本发明解决了目标识别大部分仅能处理单模态数据，不能利用多模态信息以及计算复杂，时效性差和识别精度不高的问题。
一种基于对比学习多模态融合目标识别方法

[发明专利]一种冬小麦晚霜冻害多致灾因子权重的确定方法-CN201810163727.X在审
发明人：刘峻明;崔珍珍;潘佩珠;王鹏新 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2018-02-27 - 公布日： 2018-08-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种冬小麦晚霜冻害多致灾因子权重的确定方法，包括：根据冬小麦晚霜冻害敏感时期的生长环境因素确定多个致灾因子；在目标研究区域内，获取所述多个致灾因子在小麦生育期的数据，且使所述各致灾因子的数据具有相同的时间尺度；基于逐步回归法对所有变量因子进行多次逐步筛选，确定影响产量的最优变量子集；基于主成分分析法对筛选出来的所述最优变量子集进行主成分分析，确定各致灾因子的权重。本发明提供的冬小麦晚霜冻害致灾因子权重的确定方法，通过融合气象数据、作物生长模型、土壤‑植被‑大气传输模型和遥感数据，并通过逐步回归法筛选最优变量子集，从而确定各致灾因子权重，为冬小麦晚霜冻害的研究提供可靠依据
晚霜冻害冬小麦权重变量子集逐步回归筛选主成分分析法作物生长模型小麦生育期主成分分析变量因子大气传输敏感时期目标研究气象数据生长环境时间尺度遥感数据植被融合土壤研究

[发明专利]一种基于哈希算法和邻域图的跨模态检索方法及装置-CN202011224930.7在审
发明人：杜翠凤;蒋仕宝;孙广波;朱春荣 -专利权人：广州杰赛科技股份有限公司;广州杰赛通信规划设计院有限公司
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于哈希算法和邻域图的跨模态检索方法及装置，检索方法包括：获取多模态原始样本，对多模态原始样本经过特征变换前后得到的残差值进行最小化处理，得到最小化残差值；根据协同矩阵分解方法学习多模态原始样本之间的潜在关联，并根据潜在关联计算得到多模态原始样本的模态间的语义一致性；采用邻域图的流行学习，计算得到多模态原始样本的模态内的语义一致性；将最小化残差值、模态间的语义一致性和模态内的语义一致性，结合避免过度拟合的正则化计算得到目标函数本发明实施例通过综合考虑多模态的全局特征和模态间的局部特征，计算得到用于跨模态检索的目标函数，以实现提高跨模态检索的全面性和准确性。
一种基于算法邻域跨模态检索方法装置

[发明专利]一种农业气象灾害预警方法与系统-CN202010962592.0在审
发明人：刘丰武;安如意;王辉;宿卫民;田鹏飞;鲁峰;王妍 -专利权人：山东省地质矿产勘查开发局第一地质大队
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种农业气象灾害预警方法与系统，本发明通过采集基础地理数据、气象数据以及排水数据，并对这些数据利用地理信息平台软件进行预处理，通过多因子叠加分析分别进行自身致灾营力值以及降雨致灾营力值的计算，并加入人为调整致灾营力值，获得综合致灾营力值，实现农业气象灾害的准确预警，由于加入农业气象多影响因素，可有效提高预报准确度，根据气象预警信息提前进行农作物的保护工作，将灾害损失降低到最小。
一种农业气象灾害预警方法系统

[发明专利]一种基于神经网络的滨海核电站海洋致灾物量化预估方法-CN201911192823.8在审
发明人：杜红彪;张高明;许磊;林莉;魏华;柳明;刘尚伟;彭新;方芸;雷阳;欧阳晖;杨辉;谢炜;陈涛;罗伟;耿攀;徐正喜;蔡凯;吴浩伟;李锐;李鹏;李小谦;姜波;李可维;邢贺鹏;金惠峰;李兴东;吴大立 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一九研究所
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于神经网络的滨海核电站海洋致灾物量化预估方法，包括：形成滨海核电站海洋致灾物量化预估指标体系；收集已发生的滨海核电站海洋灾害样本数据，根据海洋致灾物量化预估指标体系对样本数据进行归类汇总；运用数据归一化函数将多源异构数据进行归一化处理，获得分组样本数据；构建神经网络函数，将多组样本数据进行数据的迭代训练，得到滨海核电站海洋致灾物量化预估模型，该模型利用已有的多组样本数据预测出未来的海洋致灾物量化数据，并与实际结果对比。该方法能够通过对海洋致灾物的量化提前预估，方便了冷源防护部门针对海洋灾害采取有效的应对措施，提高工作效率。
一种基于神经网络滨海核电站海洋致灾物量化预估方法

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