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农业领域多模态融合技术方法与应用研究进展

农业机械学报 2025年第1期56卷 1-15页

作者：李道亮赵晔杜壮壮中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 国家数字渔业创新中心北京100083

多模态融合技术通过结合多源数据,可以克服单一模态的局限性。近年来,传感器以及遥感技术的发展为作物监测提供了更加丰富的数据源,光谱数据、图像数据、雷达数据以及热红外数据被广泛应用于作物监测中。通过利用计算机视觉技术以及数... 详细信息

多模态融合技术通过结合多源数据,可以克服单一模态的局限性。近年来,传感器以及遥感技术的发展为作物监测提供了更加丰富的数据源,光谱数据、图像数据、雷达数据以及热红外数据被广泛应用于作物监测中。通过利用计算机视觉技术以及数据分析方法,可以从中获取作物的表型参数、理化特征等信息,从而有助于评估作物的生长状况、指导农业生产管理。现有研究多数是基于单一模态数据展开,而单一模态的数据仅有一种类型的输入,缺乏对整体信息的理解,且容易受到单模态噪声的影响;部分研究虽然采用了多模态融合技术,但仍未能充分考虑模态间的复杂交互关系。为了深入分析多模态融合技术在农业领域应用的潜力,本文首先阐述了农业领域中多模态融合的先进技术与方法,重点梳理了多模态融合技术在作物识别、性状分析、产量预测、胁迫分析及病虫害诊断领域中的应用研究成果,分析了多模态融合技术在农业领域中存在的数据利用程度低、有效特征提取难、融合方式单一等问题,并对未来发展提出展望,以期通过多模态融合的方法推动农业精准管理、提高生产效率。

关键词：多模态融合传感器遥感技术作物监测计算机视觉农业精准管理

多模态融合与时序特征相残差的异常流量检测方法

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计算机应用与软件 2025年第3期42卷 102-109页

作者：刘会景唐永旺郑登峰乌鲁木齐职业大学新疆乌鲁木齐830001 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450002 国家管网集团新疆乌鲁木齐830001

针对当前基于深度学习的方法无法有效融合流量多模特征的问题,提出一种多模融合与时序特征相残差的异常流量检测方法。以会话为单位切分原始流量,获取流量记录的多模态特征;通过跨模态注意力机制进行多模特征融合,进而利用Transformer... 详细信息

针对当前基于深度学习的方法无法有效融合流量多模特征的问题,提出一种多模融合与时序特征相残差的异常流量检测方法。以会话为单位切分原始流量,获取流量记录的多模态特征;通过跨模态注意力机制进行多模特征融合,进而利用Transformer挖掘流量记录的时序特征;采用残差学习的方法联合多模态融合特征和时序特征进行检测。在CSE-CIC-IDS2018数据集上验证,二分类和多分类的准确率分别为95.19%和90.52%,相较于对比方法,在准确率和精度最优时误报率最低。

关键词：深度学习多模态融合时序特征残差学习注意力机制异常流量

基于多模态融合的输电线路鸟巢精细化检测方法

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高电压技术 2025年

作者：江灏贺浩刘欣宇黄世聪陈静缪希仁福州大学电气工程与自动化学院

输电线路杆塔上的鸟巢检测与评估，对预防输电线路故障，保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。输电线路鸟巢的稳定性与其结构和形状特征密切相关，结构不对称或形状异常的鸟巢更容易发生巢材脱落，从而引发输电线路故障。目前，鸟巢... 详细信息

输电线路杆塔上的鸟巢检测与评估，对预防输电线路故障，保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。输电线路鸟巢的稳定性与其结构和形状特征密切相关，结构不对称或形状异常的鸟巢更容易发生巢材脱落，从而引发输电线路故障。目前，鸟巢故障风险评估主要基于通用目标检测和定位方法，尚未考虑鸟巢结构差异和形状特征的影响，导致评估结果不准。为此，提出一种基于多模态融合的输电线路鸟巢精细化检测方法，具体包括图像特征提取、语义信息提取和多模态融合三个模块。图像特征提取模块采用K-Net图像分割框架，精确分割鸟巢轮廓并裁剪图像，减少无关信息干扰，提取图像模态特征。语义信息提取模块着重提取与鸟巢下垂状态密切相关的形状和结构语义信息，并建立语义信息关联模型进行动态修正，以生成有效的文本模态特征。多模态融合模块采用低秩多模态融合策略LMF，利用文本模态对鸟巢结构和形状的语义理解弥补图像模态无法捕捉的细节特征，以生成更具表征能力的融合特征，实现鸟巢精细化检测。实验证明，该方法在目标检测与定位基础上，进一步分辨了鸟巢的下垂状态，检测精度达92.59%，为鸟巢故障风险评估和预防工作提供了可靠依据。

关键词：输电线路图像分割语义信息多模态融合鸟巢精细化检测

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基于多模态融合的软件缺陷协同分派方法

软件学报 2025年

作者：谢生龙李青山歹杰崔笛西安电子科技大学计算机科学与技术学院延安大学数学与计算机科学学院西安市智能软件工程重点实验室(西安电子科技大学)

软件缺陷(bug)分派是将bug报告与适合解决该bug的开发人员进行匹配的过程,能够使bug得到及时修复.目前的bug分派研究大多集中于bug报告的文本分类,但根据帕累托法则,用以分类的bug报告存在数据分布不均衡现象,容易对非活跃开发者产生较... 详细信息

软件缺陷(bug)分派是将bug报告与适合解决该bug的开发人员进行匹配的过程,能够使bug得到及时修复.目前的bug分派研究大多集中于bug报告的文本分类,但根据帕累托法则,用以分类的bug报告存在数据分布不均衡现象,容易对非活跃开发者产生较差的分派效果;此外,现有的分类模型忽视了对开发人员的建模且难以挖掘bug与开发人员之间的相关性,影响了bug分派效能.为此,提出一种基于多模态融合的软件缺陷协同分派方法CBT-MF (collaborative bug triaging method based on multimodal fusion).该方法首先对bug报告进行预处理并构造bug-开发人员二部图;其次,为了缓减bug修复记录分布不均衡性的影响,通过K-means和正负采样的方法对二部图数据进行增强;为了表征开发者信息,基于图卷积模型提取二部图节点特征;最后,采用内积匹配的方法捕获bug与开发者的相关性,并通过贝叶斯个性化排序实现bug报告与开发人员的推荐与分派.在公开数据集上进行全面的实验评估,实验结果表明, CBT-MF在bug分派方面相较于多个现有先进方法表现出更优越的性能.

关键词：缺陷分派不均衡性多模态融合图卷积

基于多模态融合的新中式皮革女包设计创新应用

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皮革科学与工程 2025年第2期35卷 94-101页

作者：刘玲玲付焕娜马彪桂林理工大学艺术学院四川音乐学院数字媒体艺术四川省重点实验室

为探究新中式风格的智能化创新应用，推动传统文化的现代设计转化，以女包设计为例进行剖析。首先，对新中式风格与皮革女包、非物质文化遗产的关系进行分析，总结出新中式风格应用在女士皮包设计中的表现途径和文化内涵；其次，应用多... 详细信息

为探究新中式风格的智能化创新应用，推动传统文化的现代设计转化，以女包设计为例进行剖析。首先，对新中式风格与皮革女包、非物质文化遗产的关系进行分析，总结出新中式风格应用在女士皮包设计中的表现途径和文化内涵；其次，应用多模态融合理论对新中式女包特征进行提取并建立示范库；然后，应用遗传算法进行特征融合并输出设计方案；最后，以夏布、竹编类非遗元素与皮革女包的融合设计为例进行设计实践，验证了多模态融合与遗传算法结合的女包设计方法的有效性，为新中式皮革女包的智能化设计研究提供了理论方法，同时也为非遗文化的传播提供了新的思路。

关键词：多模态融合遗传算法新中式风格女式皮包非遗文化革制品

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多模态融合的野外扬尘环境三维目标检测

计算机系统应用 2025年第2期34卷 92-101页

作者：杨文浩况立群王松张珏中北大学计算机科学与技术学院太原030051 智能采矿装备技术全国重点实验室太原030032 山西太重智能采矿装备技术有限公司太原030032 机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室太原030051

对于配备多种传感器的自动驾驶车辆,在野外扬尘环境中进行高精度三维目标检测是一项重大挑战,野外地形的多变性导致采集目标的区域特征差异性加剧,同时扬尘颗粒物还会模糊目标特征.为了克服这些困难,本文提出了多模态特征动态融合的三... 详细信息

对于配备多种传感器的自动驾驶车辆,在野外扬尘环境中进行高精度三维目标检测是一项重大挑战,野外地形的多变性导致采集目标的区域特征差异性加剧,同时扬尘颗粒物还会模糊目标特征.为了克服这些困难,本文提出了多模态特征动态融合的三维目标检测方法,构建了多级特征自适应融合模块和特征对齐增强模块,其中,多级特征自适应融合模块动态调整模型对全局级特征和区域级特征的关注程度,充分利用多级感受野,减少区域差异对识别效果的影响;而特征对齐增强模块则在多模态特征对齐之前增强感兴趣区域的特征表达,有效抑制扬尘等干扰因素.实验结果表明,提出方法在自建野外数据集中比基线的平均精度提高了2.79%,在KITTI数据集的困难级别检测中提高了1.7%,表现出较好的鲁棒性和准确性.

关键词：三维目标检测野外扬尘多模态融合点云

多模态融合技术在抗深度伪造(Deepfake)中的应用

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信息与电脑 2025年第2期37卷 185-187页

作者：高思童西安石油大学陕西西安710000

深度伪造(Deepfake)技术在视觉、音频和文本生成领域的快速发展,给信息安全和真实性带来了严重挑战。现有的伪造检测方法大多基于单一模态,难以有效应对高质量伪造样本的复杂性。为解决这一问题,文章提出了一种基于多模态融合的深度伪... 详细信息

深度伪造(Deepfake)技术在视觉、音频和文本生成领域的快速发展,给信息安全和真实性带来了严重挑战。现有的伪造检测方法大多基于单一模态,难以有效应对高质量伪造样本的复杂性。为解决这一问题,文章提出了一种基于多模态融合的深度伪造检测框架,利用视觉、音频和文本模态特征之间的跨模态不一致性,显著提升检测性能。实验在Face Forensics++和DF-TIMIT等公开数据集上验证了方法的有效性。结果表明,文章所提出的方法在不同伪造类型下的检测准确率相比现有方法都有提高,泛化性能和鲁棒性也得到了显著提升。

关键词：多模态融合深度伪造真实性检测能力

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基于球语义多模态融合的三维目标检测

光电子技术 2025年第1期45卷 75-81页

作者：韩路宇林珊玲赵民林志贤郭太良福州大学物理与信息工程学院福州350116 中国福建光电信息科学与技术创新实验室福州350116 福州大学先进制造学院福建泉州362200

针对当前三维目标检测由于数据增强导致点云和图像无法有效对齐,点与点对齐方法会丢失图像特征以及定位和分类置信度不一致的问题,提出一种多模态融合的三维目标检测方法。首先,采用PointNet++提取点云的特征;采用卷积神经网络提取图像... 详细信息

针对当前三维目标检测由于数据增强导致点云和图像无法有效对齐,点与点对齐方法会丢失图像特征以及定位和分类置信度不一致的问题,提出一种多模态融合的三维目标检测方法。首先,采用PointNet++提取点云的特征;采用卷积神经网络提取图像特征;其次,在点云与图像融合阶段,采用语义对齐方法以及图像球特征,实现点云与图像更好的跨模态对齐。同时采用基于注意力的方法来指导点云与图像特征的融合,以获取更可靠的图像特征;最后引入DIoU损失来平衡置信度不一致的问题。实验结果表明:所采用的方法明显优于baseline,在简单、中等和困难任务下,Car类别的mAP达85.6%。

关键词：激光雷达彩色图像多模态融合自动驾驶

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面向电网工程数据识别的多模态融合技术研究

信息技术 2025年第2期49卷 61-65,73页

作者：周怡陈晨董平先薛文杰翟育新国网河南省电力公司郑州450000 国网河南省电力公司经济技术研究院郑州450000

针对电网工程数据评估准确性差、效率低的问题,文中提出了一种基于BiLSTM-XGBoost的电网工程数据评估算法。该算法利用BiLSTM模型挖掘文本数据长距离的语义依赖关系,实现中文实体的准确识别。并进一步将多源数据作为输入,利用XGBoost算... 详细信息

针对电网工程数据评估准确性差、效率低的问题,文中提出了一种基于BiLSTM-XGBoost的电网工程数据评估算法。该算法利用BiLSTM模型挖掘文本数据长距离的语义依赖关系,实现中文实体的准确识别。并进一步将多源数据作为输入,利用XGBoost算法进行特征分类和残差拟合,最终实现电网工程数据的精准评估。通过数据的算例分析结果表明,文中所提中文实体识别算法,具有更高的准确度和更快的训练速度。利用该算法对电网工程进行造价识别的平均误差仅为3.07%,相比于BiLSTM-DTA算法和LSTM-XGBoost算法,误差降低约5%,具有更高的评估准确度,对于电网工程精细化管控具有重要意义。

关键词： LSTM 造价评估多模态融合特征分类残差拟合