多模态数据融合在计算机智能检测中的特征提取方法研究
张俊

杭州旭辐检测技术有限公司，浙江杭州，310022；

摘要：随着人工智能技术的快速发展和传感设备的多样化，计算机智能检测系统对数据处理能力提出了更高要求。传统单一模态数据在面对复杂环境与多维信息时存在信息缺失、特征表达有限等问题，难以支撑高精度检测任务。因此，多模态数据融合技术逐渐成为研究热点，尤其在特征提取阶段的优化对于提升智能检测性能至关重要。本文聚焦于多模态数据融合在智能检测中的特征提取策略，从模态间协同编码、跨模态对齐机制及深度融合网络设计三个方面展开系统研究，分析不同模态数据（如图像、文本、语音、点云等）在时空尺度、结构特征与语义层面的互补性，提出一套可泛化、可迁移的多模态特征提取方法体系。研究表明，通过有效建模模态间的相关性与差异性，可以显著提升检测模型的鲁棒性与泛化能力，为多源信息融合场景下的智能检测系统提供理论支持与实践路径。

关键词：多模态融合；智能检测；特征提取；跨模态对齐；协同学习；深度网络

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