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本发明属于计算机信息技术技术领域，尤其是一种多模态数据特征融合方法，包括以下步骤：S1：基于卷积神经网络对结构化数据以及流数据的特征提取；S2：基于增强处理后的多模态图像数据和预先构建的深度神经网络提取出像素级的RGB图像和深度图像；S3：描述各项数据与服务及其关联关系，以便多模式数据的统一。本发明提出的多模态数据特征融合方法对于海量数据有较强的学习能力，多模态特征提取部分和多模态融合部分可以进行端到端的训练，能够学习其他方法难以处理的复杂决策边界，解决了传统方法训练依赖大量数据、无法自动处理缺
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114638314 A
(43)申请公布日 2022.06.17
(21)申请号 202210313329.8
(22)申请日 2022.03.28
(71)申请人 苏州金御博信息科技
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