【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及云服務平臺，具體為一種多模態云融合服務平臺的方法。
技術介紹
1、隨著信息技術的飛速發展，各種傳感器、設備和網絡平臺不斷產生大量的多模態數據，包括文本、圖像、音頻、視頻等，社交媒體平臺上充斥著豐富的圖文、音頻和視頻內容；物聯網設備不斷采集各種環境數據和設備狀態數據，云計算技術的發展為多模態云融合服務平臺提供了強大的計算和存儲資源，云計算平臺可以提供彈性的計算能力，根據用戶的需求動態分配計算資源，滿足多模態數據處理和分析的高計算需求。
2、目前，傳統的多模態數據處理方式通常以單模態處理為主，缺乏有效的多模態融合方法，這使得不同模態的數據之間的關聯性和互補性無法得到充分發揮，影響了數據處理的效果和準確性，且通常只能提供單一的服務，無法滿足用戶多樣化的需求，難以根據用戶的需求和偏好提供個性化的服務。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種多模態云融合服務平臺的方法，以解決上述
技術介紹
提出的傳統的多模態數據處理方式通常以單模態處理為主，缺乏有效的多模態融合方法，這使得不同模態的數據之間的關聯性和互補性無法得到充分發揮，影響了數據處理的效果和準確性，且通常只能提供單一的服務，無法滿足用戶多樣化的需求，難以根據用戶的需求和偏好提供個性化的服務的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種多模態云融合服務平臺的方法，包括以下步驟：
3、s1、利用api接口對接用戶的數據源采集不同模態的數據，并獲取用戶融合服務需求以及應用場
4、s2、對采集的數據進行預處理，建立云存儲數據庫提供多模態云存儲服務并建立數據索引，數據索引包括倒排索引、空間索引和混合索引，api接口和特定的數據采集技術確保了數據采集的高效性和準確性；
5、s3、針對不同模態的數據進行特征提取，將提取的特征進行統一表示，統一表示能夠更好地反映多模態數據的綜合信息，為后續的融合和分析提供便利；
6、s4、基于多項式核函數的方法將提取的數據特征進行融合，利用深度神經網絡模型自動學習不同模態之間的關聯和融合模式，對融合結果進行評估和優化，針對不同模態數據的特征提取方法能夠充分挖掘各模態數據的特點和價值，基于多項式核函數的融合方法和深度神經網絡模型能夠有效整合不同模態數據，發揮多模態數據的互補性，提高分析和分類的準確性；
7、s5、根據用戶需求和應用場景提供多模態服務，將多模態云融合服務平臺部署到云端；
8、s6、提供用戶交互界面以供用戶上傳多模態數據、查詢服務結果和管理個人信息；
9、s7、定期對平臺進行維護更新，并監控平臺的運行狀態，收集用戶反饋，定期維護更新和監控平臺運行狀態保證了平臺的穩定性和性能，收集用戶反饋有助于不斷改進平臺功能和服務，提高平臺的適應性和競爭力。
10、優選的，在步驟s1中，所述api接口使用json或xml作為數據交換格式提供不同系統之間的交互，所述多模態數據采集中，對于圖像數據采用api采集和網絡爬蟲技術從特定的圖像網站上收集相關圖像，利用基于深度學習的目標檢測算法自動識別和分類圖像內容；對于音頻數據采用直接采集或語音識別技術將音頻轉換為文本。
11、優選的，在步驟s1中，所述獲取用戶融合服務需求以及應用場景包括以下步驟：
12、s11、獲取用戶行為數據、偏好數據和需求數據，將從不同渠道和數據源收集到的用戶數據進行整合，建立統一的用戶數據倉庫并進行數據清洗，對清洗后的數據進行特征提取與分析；
13、s12、構建用戶畫像模型，利用k-means聚類方法進行用戶分組，對于數據集中的每個用戶數據點，計算其與每個聚類中心的距離，根據距離最近的原則，將該數據點分配到對應的聚類中，將用戶分為不同的群體；
14、s13、針對不同群體提供個性化的服務，包括個性化推薦、定制化功能服務和專屬內容創作與服務。
15、優選的，在步驟s2中，所述數據預處理包括文本數據清洗和格式轉換處理、圖像數據增強處理和數據缺失值處理，其中缺失值處理采用k最近鄰算法填充缺失值具體包括以下步驟：
16、s21、對于兩個樣本點a＝(a1,a2,…,an)和b＝(b1,b2,…,bn)，歐氏距離計算公式為：
17、
18、s22、計算填充樣本x與其他樣本的距離，選擇距離最近的k個樣本作為近鄰，設這k個近鄰樣本對應特征的值分別為v1,v2,…,vn；
19、s23、根據樣本距離賦予不同的權重，距離越近的樣本權重越大，設樣本x與近鄰樣本i的距離為，權重定義為，填充值為加權平均值：
20、
21、優選的，在步驟s3中，所述特征提取包括以下步驟：
22、s31、文本數據：利用rnn循環神經網絡模型對文本序列進行建模，提取語義特征；
23、s32、圖像數據：利用卷積神經網絡來突出圖像中的重要區域進行特征提?。?/p>
24、s33、音頻數據：使用梅爾頻率倒譜系數結合卷積神經網絡來提取音頻特征，具體流程為：
25、①音頻預處理：將連續的音頻信號分割成若干個短的音頻幀，每一幀的長度為20-40毫秒，幀與幀之間有一定的重疊，以保證音頻信號的連續性，對每一音頻幀應用窗函數進行加窗處理，對音頻信號進行預加重處理，通過一個一階高通濾波器增強音頻信號的高頻部分，補償語音信號在高頻段的衰減，突出音頻信號的高頻共振峰；
26、②對加窗后的音頻幀進行快速傅里葉變換，將時域信號轉換為頻域信號，得到頻譜，將頻譜通過梅爾濾波器組將線性頻率尺度轉換為梅爾頻率尺度，梅爾濾波器組是一組在梅爾頻率尺度上均勻分布的三角帶通濾波器，梅爾頻率與實際頻率之間的轉換關系為：
27、
28、其中，f為實際頻率，對每個梅爾濾波器的輸出取對數能量，得到對數梅爾頻譜，對對數梅爾頻譜進行離散余弦變換，得到梅爾頻率倒譜系數，取前13—20個系數作為音頻的特征表示；
29、③將計算得到的mfcc特征作為卷積神經網絡的輸入，提取音頻特征轉換為固定長度的特征向量。
30、優選的，在步驟s4中，所述基于多項式核函數的方法將提取的數據特征進行融合包括以下步驟：
31、s41、對于每種模態的數據，計算其核矩陣，兩種模態的數據分別設為x＝(x1,x2,…,xn)和y＝(y1,y2,…,ym)；
32、其中，x的核矩陣kx；kx(i,j)＝k(xi,xj)，y的核矩陣ky；ky(i,j)＝k(yi,yj)；
33、s42、將不同模態的核矩陣進行加權融合：
34、kf＝αkx+(1-α)ky；
35、其中，kf為融合后的核矩陣，α為權重參數；
36、s43、基于融合后的核矩陣，使用支持向量機svm在核空間中進行分類。
37、優選的，在步驟s4中，所述對本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，在步驟S1中，所述API接口使用JSON或XML作為數據交換格式提供不同系統之間的交互；所述多模態數據采集中，對于圖像數據采用API采集和網絡爬蟲技術從特定的圖像網站上收集相關圖像，利用基于深度學習的目標檢測算法自動識別和分類圖像內容；對于音頻數據采用直接采集或語音識別技術將音頻轉換為文本。
3.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，在步驟S1中，所述獲取用戶融合服務需求以及應用場景包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，在步驟S2中，所述數據預處理包括文本數據清洗和格式轉換處理、圖像數據增強處理和數據缺失值處理，所述缺失值處理采用K最近鄰算法填充缺失值具體包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，在步驟S3中，所述特征提取包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服
7.根據權利要求6所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，在步驟S4中，所述對融合結果進行評估和優化的流程為：根據具體應用場景，定義特定的評價指標，然后將數據集分成k等份，每次訓練使用k-1份，驗證使用剩下的一份，循環k次，記錄每一折的評估結果并計算平均值，統計各項評估指標，分析模型在不同類別或不同模態下的表現，識別模型的優缺點，分析混淆矩陣，查找模型混淆的類別并識別需要改進的方向。
8.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，在步驟S5中，所述平臺部署到云端采用容器化部署技術，實施持續集成和持續部署流程，確保平臺的更新和改進同步上線。
9.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，在步驟S6中，所述用戶上傳多模態數據提供可視化的數據上傳進度條，讓用戶了解上傳的狀態和進度，對上傳的數據進行實時預覽和驗證，確保數據的質量和格式符合要求；所述查詢服務結果中，使用協同過濾算法根據用戶的歷史查詢和偏好，為用戶提供符合其需求的查詢結果。
...【技術特征摘要】
1.一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，在步驟s1中，所述api接口使用json或xml作為數據交換格式提供不同系統之間的交互；所述多模態數據采集中，對于圖像數據采用api采集和網絡爬蟲技術從特定的圖像網站上收集相關圖像，利用基于深度學習的目標檢測算法自動識別和分類圖像內容；對于音頻數據采用直接采集或語音識別技術將音頻轉換為文本。
3.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，在步驟s1中，所述獲取用戶融合服務需求以及應用場景包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，在步驟s2中，所述數據預處理包括文本數據清洗和格式轉換處理、圖像數據增強處理和數據缺失值處理，所述缺失值處理采用k最近鄰算法填充缺失值具體包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在于，在步驟s3中，所述特征提取包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的一種多模態云融合服務平臺的方法，其特征在...
【專利技術屬性】
技術研發人員：范壽雨，劉永生，劉婷婷，陳中，陳麗平，蘇培育，張瀟月，蔣臣，
申請(專利權)人：淮安睿銘信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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