CN119477139A 多模态aigc冷链物流监控平台的温度预测方法及系统 （深圳前海粤十信息技术有限公司）

区南山街道梦海大道5289号中粮亚太多模态AIGC冷链物流监控平台的温度预测一种多模态AIGC冷链物流监控平台的温度预测台对冷链物流运输过程进行多模态数据采集和2基于冷链物流监控平台对冷链物流运输过程进行多模态数据采集将所述多模态融合数据矩阵输入AIGC模型进行特征提取和模态间特征权重对所述多模态特征重要度向量与所述多模态融合数据矩阵进行跨模态加权融合计算将所述温度状态特征序列输入多模态深度信念网络进行概率分布建概率分布序列；基于冷链物流监控平台采集冷链物流运输过程中的温度数据、湿对所述温度数据和所述湿度数据进行分段，根据时间维度的跨模态特对所述门状态数据进行时序编码，结合所述归一化温湿度矩阵的时间戳进行特征映将所述门状态时序数据与所述归一化温湿度矩阵在时间维基于所述归一化温湿度矩阵建立时间参考序列，对所述对齐门状态对所述初始特征表示通过跨模态注意力层进行处理，所述跨模态注意将所述跨模态注意力特征输入AIGC模型的解码层，所述解码基于所述解码特征序列构建特征权重计算单元，将特征维度信息3将所述优化权重向量输入AIGC模型的特征融合层，所述特征融合层包含两个全连接对所述融合特征向量通过AIGC模型的注意力池化层进行处理，所述所述对所述多模态特征重要度向量与所述多模态融合数据矩阵进行跨模态加权融合计算对所述多模态特征重要度向量和所述多模态融合数据矩阵进行跨模态特征分基于所述模态间共享特征和所述模态特定特征构建跨模态加权矩基于所述加权融合特征计算数据点局部密度，得到局部密度分布对所述密度距离矩阵进行峰值检测，通过局部密度与最小距离的将所述关联特征图中的温度状态信息按时序排列，并通过预设时将所述温度状态特征序列输入多模态深度信念网络，所述多模将所述温度状态特征序列输入所述特征编码器，所述特征编码器包对所述深层特征表示通过所述跨模态融合器进行对比学习，所述跨模将所述对比特征向量输入所述概率生成器的生成网络，所述生成网对所述生成样本序列输入所述概率生成器的判别网络，所述判别网络包含三层卷积4对所述优化后的概率生成模型的输出通过核密度函数进行概率分布转对所述温度预测概率分布序列通过分位点计算单元进行时序分解，得到时序分位数据，并将所述时序分位数据输入长短期记忆单元，所述长短期记忆单元的输入门维度为通过跨模态注意力单元对所述时序状态序列进行特征融合，所述对所述注意力特征序列进行特征映射降维，得到映射特征向量，并对对所述多分位温度数据进行温度区间边界预测，得到区间预测对所述温度预测区间序列进行区间宽度计算，通过上下限差值除以对所述平滑化区间序列进行离群值检测，通过计算均值和标准差建立动态波动范围，对所述温度控制边界进行分级处理，设置得到多级预警阈值，并基将所述异常程度值输入预警级别分类器，通过加权投票法对8.一种多模态AIGC冷链物流监控平台的温度预测系统，其要求1_7中任一项所述的多模态AIGC冷链物流监控平台的温度预测方法，所述多模态AIGC采集模块，用于基于冷链物流监控平台对冷链物流运输过程进行计算模块，用于将所述多模态融合数据矩阵输入AIGC构建模块，用于对所述多模态特征重要度向量与所5建模模块，用于将所述温度状态特征序列输入多模态深度信念网络进行概率分布建分析模块，用于对所述温度预测概率分布序列进行时中任一项所述的多模态AIGC冷链物流监控行时使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的多模态AIGC冷链物流监控平台6述多模态AIGC冷链物流监控平台的温度预将所述多模态融合数据矩阵输入AIGC模型进行特征提取和模态间特征权重计算，对所述多模态特征重要度向量与所述多模态融合数据矩阵进行跨模态加权融合预测概率分布序列；述多模态AIGC冷链物流监控平台的温度预7机设备执行上述的多模态AIGC冷链物流监控平台的温[0011]图1为本发明实施例中多模态AIGC冷链物流监控平台的温度预测方法的步骤示意图2为本发明实施例中多模态AIGC冷链物流监控平台的温度预测系统的结构示意[0012]本发明实施例提供了一种多模态AIGC冷链物流监控平台的温度预测方法及系8例中多模态AIGC冷链物流监控平台的温度预测方法一化温湿度矩阵建立时间参考序列，以便对齐的门状态数据和图像特征数据进行时序同9型的重要度评估层，通过sigmoid激活函数进行归一化处理，以得到多模态特征重要度向具体的，对多模态特征重要度向量和多模态融合数据矩阵进行跨模态特征分解，温度预测概率分布序列；这些样本序列模拟了温度状态的潜在分布。将样本序列输入到概率生成器的判别网络中。效地形成多级温度预警触发信号，从而在冷链物流过程中建立起一种动态的温度监控体;对门状态数据进行时序编码，将原始门状态信息转化为可用于时序分析的形式。结合归一像数据进行时序分割，按照归一化温湿度矩阵的采样间隔建立时间索引，得到图像特征时时序数据与归一化温湿度矩阵在时间维度上进行对齐，确保两者的时间标签一致，得到对像数据的信息。对多模态时序特征进行跨模态特征融合，通过模态间的关联性分析进行数;将多模态融合数据矩阵输入AIGC模型的编码层，编码层包含三层Transformer结对初始特征表示通过跨模态注意力层进行处理，跨模态注意力层包含查询矩阵、将跨模态注意力特征输入AIGC模型的解码层，解码层采用双向注意力网络结构，[0025]具体的，将多模态融合数据矩阵输入AIGC模型的编码层，编码层包含三层层次上并行处理多种信息，增强模型对不同模态之间关系的捕捉能力。隐藏层维度设为;;;;;权重向量能够更有效地反映各特征的重要性。将优化权重同量输入AIGC模型的特征融合;其中，为融合特征向量，和为全连接层的权重矩阵。AIGC模型的注意力池化层进行处理。注意力池化层结合自注意力机制和交叉注意力机制，;;基于模态间共享特征和模态特定特征构建跨模态加权矩阵，得到模态间权重系;;;;;;;;序列；;;;;y[2)-LeakyReLU(w2)y(1)+b(2))(输出256)；;;;;对温度预测概率分布序列通过分位点计算单元进行时序分解，得到时序分位数通过跨模态注意力单元对时序状态序列进行特征融合，跨模态注意力单元包含4;;;;则使用以下公式计算注意力特征序列：;数值：;;;其中，T,和Ti分别是相邻两个时间点的温度对平滑化区间序列进行离群值检测，通过计算均值和标准差建立动态波动范围，;;其中Ri为第i个时间点的相对区间宽度，M;则通过对L;和J;进行排序后找到中位;;;;;;[0034]上面对本发明实施例中多模态AIGC冷链物流监控平台的温度预测方法进行了描建模模块，用于将温度状态特征序列输入多模态深度信念网络进行概率分布建通过计算机程序来指令相关的硬