本技術涉及數據處理，尤其涉及一種基于多模態模型的關鍵信息提取方法及系統。

背景技術：

1、在現代建筑與通信基礎設施中，建筑結構的動態形變和光纜網絡的穩定性對關鍵信息的傳輸和存儲至關重要。尤其是在高層建筑、工業設施或地震多發區域，建筑結構的應力分布和形變會直接影響光纜網絡的通信質量，甚至導致節點失效或數據丟失。

2、現有技術中關鍵信息的提取通常依賴于光信號的多路徑傳輸與冗余存儲機制。具體來說，關鍵信息通過光纜網絡的多條路徑進行傳輸，并在多個節點中存儲冗余副本。當檢測到某條路徑或節點失效時，系統會從其他路徑或節點中提取冗余信息，以恢復關鍵數據。

3、然而現有技術未充分考慮建筑結構動態形變對光纜網絡的影響，導致在建筑形變或外部壓力變化時，關鍵信息的提取和恢復效率降低。

技術實現思路

1、本技術實施例提供一種基于多模態模型的關鍵信息提取方法及系統，用以解決現有技術中關鍵信息的提取和恢復效率低的問題。

2、第一方面，本技術實施例提供了一種基于多模態模型的關鍵信息提取方法，包括：

3、獲取建筑結構應力分布數據和光纜布局拓撲數據，其中所述建筑結構應力分布數據包含建筑物各區域的動態形變參數，所述光纜布局拓撲數據包含通信節點的物理位置與光信號傳輸路徑的時空關聯關系；

4、通過多模態模型融合所述動態形變參數與所述時空關聯關系中的光信號傳輸路徑歷史衰減特征，生成通信節點的失效概率；

5、基于所述失效概率，從所述時空關聯關系中提取與高失效概率節點物理隔離的備用光纜路徑，通過空間分集接收技術同步接收主備路徑光信號，并結合所述多模態模型對主備路徑光信號的時頻域特征進行跨模態對齊，生成冗余信號集合；

6、將所述冗余信號集合中的關鍵信息按節點地理分布規則分割為數據分片，通過所述多模態模型關聯所述數據分片與遠端節點的光信號波長特征及建筑結構抗壓強度參數，生成多模態哈希標識；

7、當檢測到目標通信節點失效時，根據所述多模態哈希標識從所述遠端節點中匹配具有相同光信號波長特征且位于高抗壓強度區域的數據分片，并基于所述冗余信號集合中的多路徑信號互補特征重構所述關鍵信息。

8、可選地，根據所述多模態哈希標識從所述遠端節點中匹配具有相同光信號波長特征且位于高抗壓強度區域的數據分片，并基于所述冗余信號集合中的多路徑信號互補特征重構所述關鍵信息，包括：

9、根據所述多模態哈希標識在遠端節點中建立分布式哈希映射表，對哈希映射表進行近鄰檢索，基于所述近鄰檢索篩選匹配具有相同光信號波長特征的數據分片；

10、在數據分片匹配過程中實時采集遠端節點的壓力傳感器數據，構建節點抗壓強度動態矩陣，通過節點抗壓強度動態矩陣計算各節點的抗壓系數，保留抗壓系數大的節點，基于抗壓系數大的節點篩選出位于高抗壓強度區域的數據分片；

11、根據所述冗余信號集合中的多路徑信號互補特征建立空頻聯合字典，基于空頻聯合字典輸出信號重構誤差最小化與能量收斂條件，基于信號重構誤差最小化與能量收斂條件進行收斂驗證后輸出關鍵信息。

12、可選地，其特征在于，所述根據所述冗余信號集合中的多路徑信號互補特征建立空頻聯合字典，基于空頻聯合字典輸出信號重構誤差最小化與能量收斂條件，基于信號重構誤差最小化與能量收斂條件進行收斂驗證后輸出關鍵信息，包括：

13、從冗余信號集合中提取多路徑信號互補特征的時空傳播特性，通過空頻聯合投影消除傳感器陣列的相位模糊性，輸出標準化多路徑互補特征張量；

14、將多路徑互補特征張量通過正交約束條件優化基函數間的非相干性，生成具有路徑差異補償特性的空頻聯合字典；

15、基于空頻聯合字典構建重構誤差目標函數，通過梯度下降策略優化誤差函數的二階導數矩陣，輸出信號重構誤差最小化與能量收斂條件；

16、基于信號重構誤差最小化與能量收斂條件，通過雙重驗證機制篩選穩定收斂路徑，輸出抗多路徑干擾的關鍵信息。

17、可選地，其特征在于，通過多模態模型融合所述動態形變參數與所述時空關聯關系中的光信號傳輸路徑歷史衰減特征，生成通信節點的失效概率，包括：

18、通過多模態模型將動態形變參數序列與時空關聯關系進行融合化處理，動態分配兩類特征在光信號傳輸路徑的權重占比，生成融合特征矩陣；

19、對所述融合特征矩陣進行多尺度特征分解，提取包含不同時間粒度的穩態衰減分量與瞬態跳變分量的多尺度特征矩陣；

20、基于所述多尺度特征矩陣，通過動態權重優化算法調整各時間粒度的特征貢獻度，生成優化后的融合特征矩陣；

21、在所述優化后的融合特征矩陣上進行狀態轉移分析，計算光信號傳輸路徑歷史狀態衰減特征的分段線性函數；

22、基于所述分段線性函數將優化后的融合特征矩陣的數值區間映射為初始失效概率，將初始失效概率分布進行物理約束驗證，輸出通信節點的失效概率。

23、可選地，其特征在于，從所述時空關聯關系中提取與高失效概率節點物理隔離的備用光纜路徑，通過空間分集接收技術同步接收主備路徑光信號，并結合所述多模態模型對主備路徑光信號的時頻域特征進行跨模態對齊，生成冗余信號集合，包括：

24、基于所述時空關聯關系遍歷所有候選光纜路徑，篩選出與高失效概率節點滿足最小地理隔離距離的候選光纜路徑作為備用光纜路徑，并排除與主光纜路徑存在重疊路由的候選光纜路徑；

25、在主光纜路徑與備用光纜路徑的接收端部署分集接收裝置，通過空間分集接收技術實現主備路徑光信號的同步接收；

26、分別從噪聲抑制后的主備路徑光信號中提取時域波形特征與頻域譜特征，并輸入多模態模型，采用跨模態對齊方法融合主備路徑信號的時頻域特征，生成冗余信號集合。

27、可選地，其特征在于，通過所述多模態模型關聯所述數據分片與遠端節點的光信號波長特征及建筑結構抗壓強度參數，生成多模態哈希標識，包括：

28、基于所述多模態模型對遠端節點的光信號進行分幀加窗處理，其中分幀加窗處理過程根據建筑振動頻率自適應調整，構建光信號特征序列；

29、將所述建筑結構抗壓強度參數映射至三維空間網格坐標系，基于三維空間網格坐標系計算各網格單元的動態抗壓強度衰減因子，基于抗壓強度衰減因子強度生成抗壓強度特征張量；

30、建立光信號特征序列與抗壓強度特征張量的映射關系表，基于映射關系表生成包含波長與抗壓耦合權重的聯合特征矩陣；

31、對所述聯合特征消除特征間相關性，生成具有抗碰撞特性的多模態哈希標識。

32、可選地，其特征在于，在所述優化后的融合特征矩陣上進行狀態轉移分析，計算光信號傳輸路徑歷史狀態衰減特征的分段線性函數，包括：

33、基于所述融合特征矩陣中的位置參數，通過預設的鄰域集合提取局部鄰域內的狀態特征，生成鄰域狀態特征集合；

34、對所述鄰域狀態特征集合進行時變權重分配，為每個鄰域狀態引入與時間步相關的衰減系數，通過分段線性插值算法動態調整衰減系數的非線性衰減梯度；

35、在所述衰減系數調整后的鄰域狀態特征集合上進行狀態轉移分析，將歷史狀態劃分為多個區間并計算跨區間的邊界值跳變參數，生成光信號傳輸路徑歷史狀態衰減特征的分段線性函數。

36、可選地，其特征在于，基于所述分段線性函數將優化后的融合特征矩陣的數值區間映射為初始失效概率，將初始失效概率分布進行物理約束驗證，輸出通信節點的失效概率，包括：

37、基于所述分段線性函數將融合特征矩陣的數值區間劃分為多個子區間，對子區間內的數值進行線性變換，生成初始失效概率；

38、對初始失效概率根據實際觀測值與初始概率的偏差進行動態調整分布，驗證分布合理性，對初始失效概率分布進行物理約束驗證；

39、將物理約束驗證后的失效概率與通信節點的動態參數關聯，基于不同通信節點間的失效概率數據，生成具備統一基準的通信節點失效概率。

40、可選地，其特征在于，基于所述時空關聯關系遍歷所有候選光纜路徑，篩選出與高失效概率節點滿足最小地理隔離距離的候選光纜路徑作為備用光纜路徑，并排除與主光纜路徑存在重疊路由的候選光纜路徑，包括：

41、基于所述時空關聯關系，對候選光纜路徑集合中的每條候選光纜路徑進行傳輸時延均衡處理，通過動態調整光纖色散補償參數消除路徑間的時延差異，生成時延均衡后的候選光纜路徑參數集合；

42、對所述時延均衡后的候選光纜路徑參數集合進行地理坐標映射，計算相鄰光纜路徑間的地理隔離距離，篩選出與高失效概率節點滿足最小地理隔離距離的備用光纜路徑；

43、提取主路徑的光纜鏈路，若噪聲抑制后的備用光纜路徑中存在與主路徑相同的光纜鏈路，則判定為路由重疊路徑，排除重疊路由的候選光纜路徑。

44、第二方面，本技術實施例提供了一種基于多模態模型的關鍵信息提取系統，包括：

45、獲取模塊，獲取建筑結構應力分布數據和光纜布局拓撲數據，其中所述建筑結構應力分布數據包含建筑物各區域的動態形變參數，所述光纜布局拓撲數據包含通信節點的物理位置與光信號傳輸路徑的時空關聯關系；

46、生成模塊，通過多模態模型融合所述動態形變參數與所述時空關聯關系中的光信號傳輸路徑歷史衰減特征，生成通信節點的失效概率；

47、生成模塊，基于所述失效概率，從所述時空關聯關系中提取與高失效概率節點物理隔離的備用光纜路徑，通過空間分集接收技術同步接收主備路徑光信號，并結合所述多模態模型對主備路徑光信號的時頻域特征進行跨模態對齊，生成冗余信號集合；

48、生成模塊，將所述冗余信號集合中的關鍵信息按節點地理分布規則分割為數據分片，通過所述多模態模型關聯所述數據分片與遠端節點的光信號波長特征及建筑結構抗壓強度參數，生成多模態哈希標識；

49、重構模塊，當檢測到目標通信節點失效時，根據所述多模態哈希標識從所述遠端節點中匹配具有相同光信號波長特征且位于高抗壓強度區域的數據分片，并基于所述冗余信號集合中的多路徑信號互補特征重構所述關鍵信息。

50、本技術實施例中，獲取建筑結構應力分布數據和光纜布局拓撲數據，其中所述建筑結構應力分布數據包含建筑物各區域的動態形變參數，所述光纜布局拓撲數據包含通信節點的物理位置與光信號傳輸路徑的時空關聯關系；通過多模態模型融合所述動態形變參數與所述時空關聯關系中的光信號傳輸路徑歷史衰減特征，生成通信節點的失效概率；基于所述失效概率，從所述時空關聯關系中提取與高失效概率節點物理隔離的備用光纜路徑，通過空間分集接收技術同步接收主備路徑光信號，并結合所述多模態模型對主備路徑光信號的時頻域特征進行跨模態對齊，生成冗余信號集合；將所述冗余信號集合中的關鍵信息按節點地理分布規則分割為數據分片，通過所述多模態模型關聯所述數據分片與遠端節點的光信號波長特征及建筑結構抗壓強度參數，生成多模態哈希標識；當檢測到目標通信節點失效時，根據所述多模態哈希標識從所述遠端節點中匹配具有相同光信號波長特征且位于高抗壓強度區域的數據分片，并基于所述冗余信號集合中的多路徑信號互補特征重構所述關鍵信息。

51、本技術技術方案具有以下有益效果：

52、通過時間維度對齊模塊將動態形變參數序列與時空關聯關系進行融合化處理，動態分配兩類特征在光信號傳輸路徑的權重占比，生成融合特征矩陣；在融合特征矩陣上進行狀態轉移分析，計算光信號傳輸路徑歷史狀態衰減特征的分段線性函數；基于分段線性函數將融合特征矩陣的數值區間映射為初始失效概率，將初始失效概率分布進行修改驗證，輸出通信節點的失效概率。

53、進一步地，通過時間維度對齊和動態權重分配，實現動態形變參數與時空關聯關系的深度融合，生成高精度的融合特征矩陣；基于狀態轉移分析和分段線性函數，準確計算光信號傳輸路徑的歷史衰減特征，并通過概率映射與驗證，輸出通信節點的失效概率，為后續路徑選擇和冗余恢復提供可靠依據。

54、本技術的這些方面或其他方面在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。