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龙图腾网获悉山东大学;济南致业电子有限公司申请的专利一种基于视觉与多模态数据融合的电梯安全检测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：CN121735085B 。

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：202610236840.0，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权一种基于视觉与多模态数据融合的电梯安全检测系统是由周风余;于治国;李铭;曹永军;杨全岳设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉与多模态数据融合的电梯安全检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电梯安全监测技术领域，公开了一种基于视觉与多模态数据融合的电梯安全检测系统，包括：数据预处理模块，采集电梯运行的原始多模态传感器数据并进行预处理；特征提取模块，进行运行工况识别，针对不同工况提取多尺度特征；多模态融合模块，计算各模态的可靠性系数并进行自适应融合；异常检测模块，提取工况切换的瞬态特征并进行异常判断，挖掘异常演化趋势；样本增强模块，提取正常样本和罕见故障样本，生成合成样本并进行质量筛选；模型构建模块，训练多层次故障识别器，融合多模态特征库进行优化学习；智能预警模块，计算安全等级并推理故障原因和处置措施；本发明实现了对超高层建筑电梯在极端负载切换工况下的精准动态安全监测。

本发明授权一种基于视觉与多模态数据融合的电梯安全检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉与多模态数据融合的电梯安全检测系统，其特征在于，包括： 数据预处理模块，采集电梯运行的原始多模态传感器数据并进行预处理，得到多模态预处理数据集； 特征提取模块，基于多模态预处理数据集进行运行工况识别，针对不同工况提取多尺度特征，得到多模态特征库和工况识别序列； 多模态融合模块，计算多模态特征库中各模态的可靠性系数并进行自适应融合，得到电梯安全状态判断结果； 异常检测模块，基于多模态预处理数据集和工况识别序列，提取工况切换的瞬态特征并进行异常判断，挖掘异常演化趋势，得到渐进性故障识别结果； 样本增强模块，从多模态特征库中提取正常样本和罕见故障样本，结合电梯安全状态判断结果生成合成样本并进行质量筛选，得到增强训练数据集； 模型构建模块，基于增强训练数据集训练多层次故障识别器，融合多模态特征库进行优化学习，得到故障识别模型； 智能预警模块，基于安全状态判断结果、渐进性故障识别结果和故障识别模型，计算安全等级并推理故障原因和处置措施，得到分级预警信息和维护建议； 所述异常检测模块包括： 根据工况切换前后的数据，计算振动信号的峰值变化率、频谱重心漂移量和能量突变指数，计算声音信号的响度变化梯度，组织成瞬态特征向量； 采用高斯混合模型对每种工况转换类型的瞬态特征进行概率分布建模，构建工况转换正常模式库； 将瞬态特征向量输入对应模型计算对数似然概率，当低于异常判断阈值时判定为瞬态异常； 建立异常信号时序关联数据库，采用时序模式挖掘算法分析异常演化趋势，识别渐进性故障和急性故障； 所述样本增强模块包括： 构建条件生成对抗网络，生成器以随机噪声向量、故障类型编码和工况类型编码作为输入，输出故障样本特征向量，判别器输出真伪判断； 在生成器输出层后添加物理约束层，对生成的特征值进行范围约束和逻辑约束； 对于罕见故障类型在不同工况下生成合成样本，基于特征相似度进行质量筛选，保留相似度高于预设质量阈值的合成样本，采用聚类方法选择代表性样本。

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