本发明涉及一种智能单兵领域，特别是涉及一种基于ai多模态的智能单兵系统。
背景技术：
1、在单兵系统的发展中，传统的单模态数据采集和处理方法已经逐渐被多模态数据融合技术所取代。高分辨率摄像头、灵敏麦克风、红外传感器、温度传感器、气体传感器等多种传感器的结合，使得单兵系统能够从视觉、音频、热成像、温度、气体等多个维度全面获取现场信息。此外，深度学习算法和图信号处理技术的发展，使得从多模态数据中提取和融合特征成为可能，极大地提升了单兵系统的环境感知能力和决策支持水平。通过这些技术的不断进步，单兵系统在态势感知、实时监控和任务执行中的表现得到了显著提高。
2、尽管多模态数据融合技术已经显著提升了单兵系统的环境感知能力，但现有技术仍存在一些关键问题需要解决。首先，传统的卷积神经网络(cnn)和长短时记忆网络(lstm)虽然能够有效处理时空数据，但高计算复杂度和资源消耗使得在资源受限的单兵系统中难以长时间稳定运行。其次，特征融合过程中固定权重的使用无法动态适应环境变化，导致融合特征的精度和稳定性不足。此外，传统特征处理方法对噪声和异常值的鲁棒性较低，无法有效应对复杂环境中的数据变动。这些问题限制了现有技术在实际应用中的效率和可靠性，亟需通过创新的算法和处理技术来加以改进。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于ai多模态的智能单兵系统，以解决传统的卷积神经网络(cnn)和长短时记忆网络(lstm)虽然能够有效处理时空数据，但高计算复杂度和资源消耗使得在资源受限的单兵系统中难以长时间稳定运行的问题；特征融合过程中固定权重的使用无法动态适应环境变化，导致融合特征的精度和稳定性不足的问题；传统特征处理方法对噪声和异常值的鲁棒性较低，无法有效应对复杂环境中的数据变动的问题。
2、本发明的一种基于ai多模态的智能单兵系统，具体包括以下技术方案：
3、一种基于ai多模态的智能单兵方法，包括以下步骤：
4、s1：获取并预处理多模态原始数据，得到多模态预处理数据；从多模态预处理数据中提取初始特征，并进行标准化处理，得到多模态标准特征；优化多模态标准特征，获取综合特征矩阵；
5、s2：通过轻量级图信号处理技术分析综合特征矩阵，提取空间特征；将空间特征输入门控循环单元得到时序状态，再对时序状态进行预测，生成预测结果；并将预测结果传达给巡检人员。
6、优选的，所述s1，具体包括：
7、在对多模态标准特征进行优化的过程中，引入动态权重优化算法，获取综合特征矩阵。
8、优选的，所述s1，具体包括：
9、通过动态权重优化算法获取综合特征矩阵的过程如下：
10、计算多模态标准特征中每种模态的信息增益值；根据每种模态的信息增益值，计算模态的动态权重；基于动态权重进行特征融合，获取综合特征矩阵。
11、优选的，所述s1，具体包括：
12、在进行特征融合时，基于各模态的动态权重，调整特征融合的权重。
13、优选的，所述s2，具体包括：
14、轻量级图信号处理技术对综合特征矩阵进行分析的过程如下：
15、将综合特征矩阵表示为图信号；基于图信号，通过引入拉普拉斯矩阵的平方根和对数平滑处理，进行图卷积操作，提取空间特征。
16、优选的，所述s2，具体包括：
17、对门控循环单元进行改进，将空间特征与前一时刻的门控循环单元时序状态相乘，然后通过sigmoid激活函数处理，得到更新门值；重置门的计算采用了空间特征和前一时刻门控循环单元时序状态的乘法操作。
18、优选的，所述s2，具体包括：
19、利用全连接层对时序状态进行预测，生成预测结果；将预测结果通过显示屏或语音提示传达给巡检人；同时记录预测结果和实际情况，通过分析错误的预测和实际情况之间的差异，调整和优化基于ai多模态的智能单兵系统。
20、一种基于ai多模态的智能单兵系统，包括以下部分：
21、多模态数据采集模块、数据预处理模块、数据融合模块、智能分析模块、通信模块；
22、多模态数据采集模块，用于获取电厂巡检的环境信息，输出多模态原始数据，多模态数据采集模块通过数据传输的方式与数据预处理模块相连；
23、数据预处理模块，获取从多模态数据采集模块传输过来的多模态原始数据，并对多模态原始数据进行预处理，得到多模态预处理数据，数据预处理模块通过数据传输的方式与数据融合模块相连；
24、数据融合模块，获取从数据预处理模块传输过来的多模态预处理数据，从多模态预处理数据中提取初始特征，对多模态初始特征进行标准化处理，得到多模态标准特征；采用动态权重优化算法对多模态标准特征进行加权融合，输出综合特征矩阵，数据融合模块通过数据传输的方式与智能分析模块相连；
25、智能分析模块，获取从数据融合模块传输过来的综合特征矩阵，利用轻量级图信号处理技术对综合特征矩阵进行处理，输出预测结果，智能分析模块通过数据传输的方式与通信模块相连；
26、通信模块，接收从智能分析模块传输过来的预测结果，将预测结果传达给巡检人员，并记录预测结果和实际情况。
27、本发明的技术方案的有益效果是：
28、1、通过多模态数据采集和融合技术，提升了智能单兵系统的环境感知能力，通过高分辨率摄像头、灵敏麦克风、红外传感器、温度传感器和气体传感器，使智能单兵系统能够从多个维度全面获取现场信息，确保了对复杂环境的高效识别和实时监控，提升了智能单兵系统的态势感知水平和决策支持能力。
29、2、通过动态权重优化算法，能够在保证计算效率的同时，显著提高特征分析的精度，动态权重优化算法基于信息增益实时计算模态权重，使得融合特征能够更准确地反映各模态特征的重要性，不仅提高了预测精度，还确保了在资源受限环境下的高效运行。
30、3、通过轻量级图信号处理技术，进一步提升了特征分析的稳定性和鲁棒性，通过图卷积操作提取深层次空间特征，并利用门控循环单元捕捉时序特征，减少了噪声和异常值的影响，增强在复杂环境中的适应能力。
1.一种基于ai多模态的智能单兵方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于ai多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于ai多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于ai多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述s2，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于ai多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述s2，具体包括：
7.根据权利要求1所述的基于ai多模态的智能单兵方法，其特征在于，所述s2，具体包括：
8.一种基于ai多模态的智能单兵系统，其特征在于，包括以下部分：
