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龙图腾网获悉东华大学申请的专利基于多模态感知的纱线断头姿态识别方法及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：CN121542818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610069868.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多模态感知的纱线断头姿态识别方法及系统是由汪俊亮;张洁;郭玉荣设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态感知的纱线断头姿态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于纺织技术领域，公开了基于多模态感知的纱线断头姿态识别方法及系统。方法包括：通过声学传感器与张力传感器同步采集纱线断裂事件的多模态信号，构建包含声学频谱与张力衰减曲线的联合二维表征图谱，记为张力残留图谱；将张力残留图谱输入至预训练的姿态反演模型中，得到断头姿态参数及相应的置信度；根据反演头输出的置信度进行仲裁。本发明可有效解决传统方法在复杂光照下视觉感知受限、张力信号维度低且跨模态不一致的难题，实现了对断头纱线空间姿态的精准、鲁棒识别。

本发明授权基于多模态感知的纱线断头姿态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态感知的纱线断头姿态识别方法，其特征在于，包括如下方法步骤： 步骤S1，通过声学传感器与张力传感器同步采集纱线断裂事件的多模态信号，并以断裂触发时刻为基准进行时间对齐，构建包含声学频谱与张力衰减曲线的联合二维表征图谱，记为张力残留图谱；其中，所述张力残留图谱的横轴为时间，纵轴包含声学频带能量序列与张力衰减序列； 步骤S2，将所述张力残留图谱输入至预训练的姿态反演模型中；所述姿态反演模型包括声学支流、张力支流、跨模态融合层与反演头，其中声学支流用于提取时频纹理特征，张力支流用于提取张力衰减物理特征，跨模态融合层通过注意力机制实现模态间特征交互，反演头输出断头姿态参数及相应的置信度，所述断头姿态参数包括方向角、倾角与类别标签； 步骤S3，根据反演头输出的置信度进行仲裁：若置信度高于第一阈值，则直接输出断头姿态参数并触发执行机构动作；若置信度介于第一阈值与第二阈值之间，则调用视觉模块进行复核；若置信度低于第二阈值，则记录事件并启动人工复核流程； 所述姿态反演模型还包括视角感知变换模块，其通过多级特征抽象和注意力蒸馏机制生成与模态间特征交互相关的跨视角注意力参数；对应地，所述跨模态融合层基于所述跨视角注意力参数与交叉注意力机制得到所述模态间特征交互； 所述视角感知变换模块通过多级特征抽象和注意力蒸馏机制，生成与模态间特征交互相关的跨视角注意力参数，包括： 将所述时频纹理特征和所述张力衰减物理特征分别投影到高维共享语义空间，获得对齐的声学语义特征和张力语义特征； 对所述声学语义特征和张力语义特征进行交叉注意力计算，得到初始注意力图；通过卷积神经网络对所述初始注意力图进行多尺度特征提取，生成具有空间感知能力的注意力蒸馏特征； 将所述注意力蒸馏特征输入到参数预测网络，所述参数预测网络包含自适应门控机制，用于根据特征间的相关性动态调节信息流动，最终输出所述跨视角注意力参数。

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