基于深度学习的AIoT多模态数据融合决策方法、系统及应用

本发明涉及物联网和深度学习技术领域，公开了一种基于深度学习的AIoT多模态数据融合决策方法、系统及应用，方法包括获取多模态数据进行特征提取，生成各模态数据的特征表示；利用自适应门控加权机制，将各模态数据的特征表示进行融合处理，生成融合特征表示，将融合特征表示转换为轻量级特征；将轻量级特征上传至云端，通过预部署在云端的自适应深度学习模型对轻量级特征进行高层次特征融合，得到的高层次融合特征表示；根据高层次融合特征表示，生成决策结果。本发明提高了多模态数据融合技术在特征提取、跨模态关联性挖掘和边缘端实时处理的能力，能够满足智能空间对多模态数据高效融合与低延迟动态决策的需求。