融合感知架构
三路信号，一个表征空间
视觉帧、振动波形与声学频谱经各自编码器映射到统一表征空间，时空对齐后进行跨模态注意力融合，单一模态的遮挡、噪声不再导致误判。
不确定性视频识别
模型知道自己「不确定」，并知道下一步做什么
置信度分级
每个判定附置信度分数，高置信直接处置，低置信升级复核。
大模型二次研判
边缘初筛 + 云端大模型复核两级流水线，误报在复核层被拦截。
主动学习
疑难样本自动送标，人工复核结果回流，模型越用越准。
可解释输出
告警附判定依据（关键帧、声纹片段、振动曲线），核查一目了然。
自研模型指标
20+ 知识产权沉淀的技术底座
| 输入模态 | 视觉 / 振动 / 声学 / 时序运行数据 |
| 核心方法 | 自适应不确定性 PU 学习（已授权发明专利） |
| 识别类型 | 多类故障与行为类别 |
| 复核时延 | 云端研判 < 3s |
| 迭代方式 | 主动学习 + 月度 OTA |
| 知识产权 | 20+ 专利与软著合计 |
RELATED
相关栏目
深入交流多模态技术细节？
预约与算法团队的专场交流，获取模型评测方法说明。