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龙图腾网获悉武汉喻远智能检测有限公司申请的专利基于多模态数据融合的钢丝绳检测及实时传输方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121389045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511993281.X，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权基于多模态数据融合的钢丝绳检测及实时传输方法和系统是由孙先龙设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的钢丝绳检测及实时传输方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据融合的钢丝绳检测及实时传输方法和系统，方法包括：启动检测系统，采集钢丝绳损伤检测信号、采集设备位置及运行状态数据，构建原始数据集并预处理，建立关联矩阵、划分处理单元后提取特征，形成初始特征数据集。通过多分支网络提取损伤特征并强化关键区域权重，经多模态融合模块融合位置、设备状态特征，生成融合向量并分类识别，输出结构化检测结果。采集设备端对数据分级处理，按优先级分配传输通道并动态调整参数，添加完整性及时序标识，上位机验证数据完整性并触发异常补传。上位机解码数据、重构波形，结合预设参数实时报警，生成损伤关键信息详情。为工业场景下钢丝绳安全运维提供可靠技术支撑。

本发明授权基于多模态数据融合的钢丝绳检测及实时传输方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的钢丝绳检测及实时传输方法，其特征在于，包括： S1.启动检测系统，采集钢丝绳损伤对应的检测信号、位置数据及设备运行状态数据，构建多维度原始数据集合；对原始数据进行预处理后建立多维度数据关联矩阵；并对预处理后的数据划分处理单元，提取各处理单元的特征信息，形成初始特征数据集； S2.采用多分支特征提取网络，分别对不同类型钢丝绳损伤对应的检测信号特征进行深度提取，通过特征强化机制突出关键损伤区域的特征权重；引入多模态融合模块，将提取的损伤特征与校准后的位置特征、设备状态特征进行融合处理，生成多模态融合特征向量并对其进行分类识别，输出损伤相关信息，形成结构化检测结果数据； S3.在采集设备端对结构化检测结果数据按优先级分级处理：高优先级数据保留完整特征，常规数据仅保留核心特征；同时按数据优先级分配传输通道并根据网络状态动态调整传输参数，保障与上位机的稳定通信；对传输数据添加完整性验证标识及时序标识，上位机接收后通过验证标识确认数据完整性，针对异常数据触发补传机制； S4.在上位机端对接收的压缩数据解码，重构钢丝绳损伤对应的检测波形；结合预设判定参数对结构化检测结果数据进行实时报警判断，生成包含损伤关键信息的报警详情； 所述S2中多模态融合特征向量的形式具体为： 设多分支特征提取网络经特征强化机制处理后，输出的不同类型损伤强化特征向量为，为损伤类型数量，对包括应断丝及磨损在内的损伤；校准后的位置特征向量为，为校准后累计位移特征，为瞬时速度特征；标准化后的设备状态特征向量为，为电机运行状态特征，为电池供电状态特征； 定义模态关联因子： ， ， 其中，为协方差函数，为方差函数，量化损伤特征与位置特征、设备状态特征的动态关联强度；为通过特征强化机制实现对关键损伤区域特征的突出强化，同时抑制无效背景特征干扰后得到的强化后的损伤特征向量； 多模态融合特征向量采用核心特征主导+关联特征适配的复合形式，定义为： ， 其中，表示不同类型损伤特征的维度堆叠操作，表示元素-wise乘法运算；融合向量前半部分为各类型损伤核心特征的堆叠表征，后半部分为位置特征、设备状态特征与对应模态关联因子的适配表征，最终得到，为融合特征总维度。

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