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龙图腾网获悉江苏东洲物联科技有限公司申请的专利一种基于边缘计算的智能工厂多模态数据处理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：CN120951240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511051362.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于边缘计算的智能工厂多模态数据处理系统是由姜锋;陆澎新;陈华建;葛宁波;程健;秦威设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的智能工厂多模态数据处理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算的智能工厂多模态数据处理系统，包括多协议数据采集模块、多模态融合引擎、边缘推理引擎以及动态优化模块；多协议数据采集模块用于获取智能工厂的多模态数据；多模态融合引擎用于模态特征提取并判定待决策任务的任务优先级；动态优化模块用于动态调整NPU和GPU运算资源的分配策略；边缘推理引擎用于对任务关联后的模态特征进行协同分析获得当前决策任务的决策结果。该多模态数据处理系统能够据任务优先级来动态调整NPU和GPU运算资源的分配策略，从而能够使得紧急情况得到快速地决策处理，保证边缘计算的决策效率；通过任务关联能够将任务相关的模态特征进行相互关联，从而保证决策评估的全面性。

本发明授权一种基于边缘计算的智能工厂多模态数据处理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的智能工厂多模态数据处理系统，其特征在于：包括多协议数据采集模块、多模态融合引擎、边缘推理引擎以及动态优化模块； 多协议数据采集模块用于实时获取智能工厂的多模态数据，多模态数据由时序数据、图像数据以及文本数据组成； 多模态融合引擎用于对获取的多模态数据进行模态特征提取，并根据提取的模态特征判定当前待决策任务的任务优先级； 动态优化模块用于根据任务优先级动态调整NPU和GPU运算资源的分配策略； 边缘推理引擎用于对获取的模态特征进行任务关联，对任务关联后的模态特征进行协同分析获得当前决策任务的决策结果； 多模态融合引擎包括特征提取单元以及任务分配单元； 特征提取单元用于对多模态数据进行特征提取获得各个时刻的模态特征，模态特征包括由时序数据提取的时序特征、由图像数据提取的图像特征以及由文本数据提取的文本特征； 获得模态特征的具体步骤为： 对于时序特征，按照时序顺序对各个时序数据中的采集数据进行统计分析，并根据紧急数据阈值库对紧急情况进行判断，若判定当前采集数据存在紧急情况，则记录下当前时刻的采集数据作为时序特征，否则判定当前采集数据无紧急情况，并记录当前时刻的时序特征为空； 对于图像特征，按照时序顺序对各个图像数据中的采集图像依次进行目标对象识别，再对识别出的目标对象进行图像分析，根据紧急情况事件库判断目标对象是否存在紧急情况，若判定当前采集图像存在紧急情况，则记录下当前时刻识别出的目标对象作为图像特征，否则判定当前采集图像无紧急情况，并记录当前时刻的图像特征为空； 对于文本特征，按照时序顺序对各个文本数据中的文本信息依次进行语义识别，再根据紧急语义事件库判断是否存在紧急情况，若判定当前语义存在紧急情况，则记录下当前时刻的文本信息作为文本特征，否则判定当前语义无紧急情况，并记录当前时刻的文本特征为空； 任务分配单元用于根据提取的模态特征进行紧急事件识别，并根据识别到的紧急事件判定当前待决策任务的任务优先级，具体步骤为： 首先按照时序顺序获取各个时刻的模态特征，并提取出各个时刻模态特征中的时序特征、图像特征以及文本特征； 然后对各个时刻提取的时序特征、图像特征以及文本特征进行分析，若当前时刻提取的时序特征、图像特征以及文本特征均为非空，则判定当前时刻出现一级紧急事件，若当前时刻提取的时序特征、图像特征以及文本特征中有一个为空，则判定当前时刻出现二级紧急事件，若当前时刻提取的时序特征、图像特征以及文本特征中有两个为空，则判定当前时刻出现三级紧急事件，若当前时刻提取的时序特征、图像特征以及文本特征均为空，则删除当前时刻的模态特征； 然后将一级紧急事件对应的决策任务的任务优先级设定为第一优先级，将二级紧急事件对应的决策任务的任务优先级设定为第二优先级，将三级紧急事件对应的决策任务的任务优先级设定为第三优先级； 最后将一级紧急事件对应的模态特征存储于第一数据缓存单元中作为第一优先级的待决策任务，将二级紧急事件对应的模态特征存储于第二数据缓存单元中作为第二优先级的待决策任务，将三级紧急事件对应的模态特征存储于第三数据缓存单元中作为第三优先级的待决策任务，同时实时更新第一数据缓存单元、第二数据缓存单元以及第三数据缓存单元中的待决策任务量； 动态优化模块包括策略设置单元以及资源分配单元； 策略设置单元用于获取当前待决策任务的任务优先级，再根据任务优先级设置NPU和GPU运算资源的分配策略，具体步骤为： 首先建立第一决策线程、第二决策线程以及第三决策线程，用于分别对第一数据缓存单元、第二数据缓存单元以及第三数据缓存单元中的各个待决策任务进行初始决策处理，再建立第四决策线程，用于进行综合决策处理； 然后根据当前时刻第一数据缓存单元、第二数据缓存单元以及第三数据缓存单元中的待决策任务量E1、E2以及E3判断进入的资源分配状态：当E1＞W11时、E1＞W21且E2＞W22时或者E1＞W31、E2＞W32且E3＞W33时，其中W11＞W21＞W31，W22＞W32，则判定进入资源调用状态；当E1＜W12时、E1＜W23且E2＜W24时或者E1＜W34、E2＜W35且E3＜W36时，其中W12＞W23＞W34，W24＞W35，则判定进入资源内控状态；再设定资源调用状态以及资源内控状态中的W11＞W12、W21＞W23、W22＞W24、W31＞W34、W32＞W35以及W33＞W36，同时设定初始的资源分配状态为资源内控状态； 最后设置NPU和GPU运算资源的分配策略为： 起始时刻进入初始的资源分配状态，即进入资源内控状态； 在判定进入资源内控状态后，设定第一决策线程、第二决策线程、第三决策线程以及第四决策线程分配NPU运算资源的基础值分别为J1、J2、J3以及J4，再设定一个分配了NPU运算资源大小为J0的动态分配资源，且J1＞J2＞J3，J0+J1+J2+J3+J4=N，N为NPU用于参与决策运算的运算资源值，再计算出资源内控状态下第一决策线程、第二决策线程以及第三决策线程的运算资源分配值分别为、以及； 在判定进入资源调用状态后，设定第一决策线程以及第四决策线程分配NPU运算资源的基础值分别为D1以及D4，设定第二决策线程以及第三决策线程分配GPU运算资源的基础值为D2以及D3，再设定一个分配了GPU运算资源大小为D5的动态分配资源，且D1+D4=N，N为NPU用于参与决策运算的运算资源值，D2＞D3，D2+D3+D5=G，G为GPU用于参与决策运算的运算资源值，再计算出资源调用状态下第二决策线程以及第三决策线程的运算资源分配值分别为以及； 资源分配单元用于根据设置的分配策略对NPU和GPU运算资源进行分配，具体步骤为： 首先获取当前时刻的第一数据缓存单元、第二数据缓存单元以及第三数据缓存单元中待决策任务量E1、E2以及E3； 然后根据待决策任务量E1、E2以及E3判定当前所处的资源分配状态； 最后根据资源分配状态进行运算资源分配：若当前时刻处于资源内控状态，则按照、、以及J4的运算资源分配值将NPU的运算资源分别分配给第一决策线程、第二决策线程、第三决策线程以及第四决策线程，若当前时刻处于资源调用状态，则按照D1以及D4的运算资源分配值将NPU的运算资源分别分配给第一决策线程以及第四决策线程，按照以及的运算资源分配值将GPU的运算资源分别分配给第二决策线程以及第三决策线程。

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