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龍圖騰網獲悉四川瑞霆智匯科技有限公司申請的專利基于云邊協同機制的異常行為識別與預警方法和相關系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120337107B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510825189.6，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權基于云邊協同機制的異常行為識別與預警方法和相關系統是由李佳林;彭作良;李家建;曾航;謝大帝;王真龍設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于云邊協同機制的異常行為識別與預警方法和相關系統在說明書摘要公布了：本申請涉及人工智能技術領域和計算機技術領域，本申請提供一種基于云邊協同機制的異常行為識別與預警方法和相關系統，第一邊緣物聯智能體獲取人員影像數據和環境數據，并對人員影像數據和環境數據進行智能分析，得到第一分析結果；云物聯智能體，對人員影像數據和環境數據進行預處理，得到第一人員影像數據和第一環境數據；驅動多模態大模型對第一人員影像數據、第一環境數據和第一分析結果進行診斷，得到第一診斷結果，并根據第一診斷結果確定第一預警參數；第一邊緣物聯智能體根據第一診斷結果和第一預警參數進行預警操作和強化學習。采用本申請實施例能夠提升智慧安防場景的智能性，以保證公共安全。

本發明授權基于云邊協同機制的異常行為識別與預警方法和相關系統在權利要求書中公布了：1.一種基于云邊協同機制的異常行為識別與預警系統，其特征在于，該系統包括：多個邊緣物聯智能體、云物聯智能體，所述云物聯智能體允許驅動云平臺中預先配置多模態大模型；所述多個邊緣物聯智能體中的每一邊緣物聯智能體均為具備自主學習能力的邊緣物聯智能體；其中， 第一邊緣物聯智能體，用于獲取人員影像數據和環境數據，并對所述人員影像數據和所述環境數據進行智能分析，得到第一分析結果，所述環境數據包括聲音數據和傳感器數據；所述第一邊緣物聯智能體為所述多個邊緣物聯智能體中的任一邊緣物聯智能體； 所述云物聯智能體，用于對所述人員影像數據和所述環境數據進行預處理，得到第一人員影像數據和第一環境數據，具體為：將所述聲音數據處理為mel頻譜圖，將所述傳感器數據進行語義處理以自動生成結構化數據的描述語義，得到第一描述語義，根據所述mel頻譜圖和所述第一描述語義確定所述第一環境數據，將所述人員影像數據進行標準化處理，得到所述第一人員影像數據；驅動所述多模態大模型對所述第一人員影像數據、所述第一環境數據和所述第一分析結果進行診斷，得到第一診斷結果，具體為：根據所述第一描述語義和所述第一分析結果確定第一相關提示詞字典集合，將所述mel頻譜圖、所述第一人員影像數據和所述第一相關提示詞字典集合輸入到所述多模態大模型進行診斷，得到所述第一診斷結果；并根據所述第一診斷結果確定第一預警參數；確定所述第一分析結果與所述第一診斷結果之間的第一相似度；根據所述第一相似度確定所述第一邊緣物聯智能體關于所述第一分析結果的推理評價結果；根據所述推理評價結果確定第一獎勵；將所述第一獎勵推送給所述第一邊緣物聯智能體； 所述第一邊緣物聯智能體，用于根據所述第一診斷結果和所述第一預警參數進行預警操作和強化學習； 所述云物聯智能體還具體用于：在所述推理評價結果包括所述第一分析結果錯誤時，執行所述根據所述第一診斷結果確定第一預警參數的步驟； 所述第一邊緣物聯智能體還具體用于：在所述推理評價結果包括所述第一分析結果正確時，確定與所述第一分析結果對應的第二預警參數，根據所述第二預警參數進行預警操作； 在所述對所述人員影像數據和所述環境數據進行智能分析，得到第一分析結果方面，所述第一邊緣物聯智能體具體用于： 對所述人員影像數據進行特征提取，得到第一特征集；將所述第一特征集輸入到行為識別小模型，得到第一識別結果；對所述聲音數據進行特征提取，得到第二特征集；將所述第二特征集輸入到聲紋識別小模型，得到第二識別結果；根據所述第一識別結果和所述第二識別結果確定所述第一分析結果； 在所述根據所述第一識別結果和所述第二識別結果確定所述第一分析結果方面，所述第一邊緣物聯智能體具體用于： 確定所述第一識別結果與所述第二識別結果之間的第二相似度； 在所述第二相似度大于預設相似度時，確定所述第一識別結果與所述第二識別結果的第一交集結果，并根據所述第一交集結果確定所述第一分析結果； 在所述第二相似度小于或等于所述預設相似度時，將所述第一特征集和所述第二特征集進行拼接，得到第三特征集； 將所述第三特征集輸入到所述多模態大模型的本地模型，得到所述第一分析結果。

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