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龙图腾网获悉中国广电辽宁网络股份有限公司申请的专利基于多模态交互的AI-TV平台跨端协同处理方法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：CN121524956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610042856.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模态交互的AI-TV平台跨端协同处理方法是由要春华;李成雨;马震;李大明;季永新;庞然;徐文成;刘洋;何新;杜春雷;张威;刘艮;纪冰峰;刘锐;高永生;朱晶晶;刘岩设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态交互的AI-TV平台跨端协同处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态交互的AI‑TV平台跨端协同处理方法，属于人工智能技术领域，包括以下步骤：采集多模态数据和上下文信息，其中多模态数据包括用户语音、用户图像和用户触控输入、TV画面中的一项或多项，上下文信息包括前一段时间内的TV画面、TV音频流中的一项或多项；进行多模态数据特征提取，并进行融合，获得融合特征；基于融合特征获得用户意图，基于用户意图获得其基础意图；基于基础意图，采用本地模型获得快速结果；基于多模态数据和上下文信息，采用云端AI模型获取深度结果；将快速结果和深度结果依次展示在TV上。本发明公开的方法，显著降低AI交互使用门槛，实现响应速度与回答深度的优化平衡。

本发明授权基于多模态交互的AI-TV平台跨端协同处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态交互的AI-TV平台跨端协同处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集多模态数据和上下文信息，其中多模态数据包括用户语音、用户图像和用户触控输入、TV画面中的一项或多项，上下文信息包括前一段时间内的TV画面、TV音频流中的一项或多项； S2、进行多模态数据特征提取，并进行融合，获得融合特征； S3、基于融合特征获得用户意图，基于用户意图获得其基础意图； S4、基于基础意图，采用本地模型获得快速结果； 基于多模态数据和上下文信息，采用云端AI模型获取深度结果； S5、将快速结果和深度结果依次展示在TV上； S3中，通过两阶段映射机制，基于融合特征映射用户基础意图，包括以下子步骤： S31、基于融合特征获取用户多个初步意图及每个初步意图的概率； S32、基于初步意图及意图概率，设置概率阈值对初步意图中的意图进行筛选，获得候选意图； S33、对每个候选意图，计算其与融合特征的余弦相似度，基于相似度从候选意图中确定基础意图； S32中，所述概率阈值采用动态阈值，当初步意图熵值小于预设值C时，动态阈值θ设置为： θ=θ base ×1+γ·C-H 当初步意图熵值大于等于预设值时，动态阈值设置为： θ=θ base ×1-δ·H-C 其中，θbase表示基础阈值，γ为可设置参数，δ为可设置参数，H为初步意图熵值； S33中，针对每个候选意图，计算其意图向量与融合特征的余弦相似度，将最高余弦相似度对应的候选意图作为第一候选意图；并选择余弦相似度排名第二、第三的候选意图进行比对： 若第三候选意图与第一候选意图相似度之差小于相似度阈值，则仅将第一候选意图作为基础意图； 若第二候选意图与第一候选意图相似度之差大于相似度阈值，且第三候选意图与第二候选意图相似度之差大于相似度阈值，则将第一候选意图、第二候选意图、第三候选意图均作为基础意图； 若第二候选意图与第一候选意图相似度之差大于相似度阈值，且第三候选意图与第二候选意图相似度之差小于相似度阈值，则将第一候选意图、第二候选意图作为基础意图； 若第二候选意图与第一候选意图相似度之差小于相似度阈值，且第三候选意图与第二候选意图相似度之差大于相似度阈值，则将第一候选意图、第三候选意图作为基础意图。

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