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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院申請(qǐng)的專利一種微型虛擬儀器信息采集方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120296326B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510788537.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/10；該發(fā)明授權(quán)一種微型虛擬儀器信息采集方法是由黃深喜;李奕迅;羅文杰;劉煥華設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種微型虛擬儀器信息采集方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種微型虛擬儀器信息采集方法，涉及信息采集技術(shù)領(lǐng)域，針對(duì)資源受限的微型虛擬儀器環(huán)境，提供一種多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與時(shí)間對(duì)齊方案，包括，步驟一對(duì)圖像序列、音頻序列及傳感器數(shù)值序列進(jìn)行歸一化處理并提取基準(zhǔn)事件；步驟二基于分布式一致性算法與初始修正量生成全局時(shí)間基準(zhǔn)和多模態(tài)對(duì)齊參數(shù)；步驟三依據(jù)對(duì)齊參數(shù)對(duì)異常數(shù)據(jù)段進(jìn)行插值修正，顯著提升時(shí)序一致性；步驟四通過漂移度量函數(shù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)并循環(huán)自校正，保證長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的精準(zhǔn)同步，可以兼顧高精度與低資源占用，具有顯著的魯棒性與適應(yīng)性，可廣泛應(yīng)用于工業(yè)監(jiān)測(cè)、智能終端及物聯(lián)網(wǎng)等，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的深度融合與可靠分析，且支持在多次迭代中維持長(zhǎng)期的時(shí)間一致性。

本發(fā)明授權(quán)一種微型虛擬儀器信息采集方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種微型虛擬儀器信息采集方法，其特征在于：包括， 當(dāng)微型虛擬儀器檢測(cè)到多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入后，對(duì)高對(duì)比度幀、音頻脈沖與突變值進(jìn)行預(yù)處理，生成帶基準(zhǔn)事件標(biāo)記的多模態(tài)特征集； 若檢測(cè)到基準(zhǔn)事件與外部計(jì)時(shí)源偏移需糾正，調(diào)用分布式一致性算法并引用初始修正量，生成全局時(shí)間基準(zhǔn)與局部補(bǔ)償，輸出多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊參數(shù)； 根據(jù)全局時(shí)間基準(zhǔn)與多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊參數(shù)在檢測(cè)到多模態(tài)數(shù)據(jù)異常段時(shí)，基于加權(quán)耦合函數(shù)對(duì)異常區(qū)段執(zhí)行多模態(tài)插值補(bǔ)償，最終寫回多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)； 在長(zhǎng)周期監(jiān)測(cè)中發(fā)現(xiàn)新采集數(shù)據(jù)與修正后基準(zhǔn)事件出現(xiàn)顯著漂移時(shí)，回調(diào)時(shí)鐘同步與插值修正更新全局時(shí)間基準(zhǔn)與局部補(bǔ)償與修正區(qū)段，再將自校正結(jié)果記錄至?xí)r間管理單元，并覆蓋原有基準(zhǔn)； 當(dāng)異常段涉及多個(gè)模態(tài)同時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)位或缺失時(shí)，引入加權(quán)耦合函數(shù)對(duì)修正結(jié)果進(jìn)行約束，其中： ； 式中：表示在時(shí)間上多模態(tài)數(shù)據(jù)的插值或修正結(jié)果；作為用于評(píng)估第個(gè)模態(tài)插值質(zhì)量或相似度的評(píng)估函數(shù)；針對(duì)模態(tài)用于衡量在該模態(tài)中，插值結(jié)果與參考數(shù)據(jù)的差異度或相似度；表示對(duì)時(shí)間的一階偏導(dǎo)數(shù)，實(shí)質(zhì)上度量了第個(gè)模態(tài)下相似度隨時(shí)間的變化速率；為加權(quán)系數(shù)，為模態(tài)在整體耦合中的權(quán)重；為正實(shí)數(shù)的靈敏度因子，為處理窗口； 通過最小化加權(quán)耦合函數(shù)，尋求使多模態(tài)插值同步貼合實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的修正結(jié)果，最終在全局時(shí)間基準(zhǔn)下使各模態(tài)數(shù)據(jù)段保持一致的時(shí)序； 經(jīng)插值修正產(chǎn)生的新幀、新采樣點(diǎn)或新數(shù)據(jù)段，以與原有數(shù)據(jù)對(duì)象命名一致的方式于微型虛擬儀器的多模態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)，覆蓋或標(biāo)注原異常段。

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