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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京安寧威爾應(yīng)急消防安全科技有限公司申請的專利通過AI視覺分析技術(shù)識別火災(zāi)消防隱患的方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120123829B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510616861.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)通過AI視覺分析技術(shù)識別火災(zāi)消防隱患的方法及裝置是由陶鐵牛;樊寶華設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本通過AI視覺分析技術(shù)識別火災(zāi)消防隱患的方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例提供一種通過AI視覺分析技術(shù)識別火災(zāi)消防隱患的方法及裝置，通過創(chuàng)新性地構(gòu)建多源數(shù)據(jù)采集融合機(jī)制，整合圖像視頻流、三維空間、熱成像和環(huán)境感知等多模態(tài)數(shù)據(jù)。設(shè)計基于遷移學(xué)習(xí)的特征提取模型，結(jié)合層次化分類結(jié)構(gòu)和注意力機(jī)制，通過集成學(xué)習(xí)實現(xiàn)高精度的隱患特征識別。引入時序分析和空間定位技術(shù)，構(gòu)建隱患特征關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和演化模型，實現(xiàn)隱患發(fā)展趨勢預(yù)測和共性隱患發(fā)現(xiàn)。該方法有效解決了傳統(tǒng)技術(shù)在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、特征識別和趨勢預(yù)測等方面的不足，顯著提升了火災(zāi)消防隱患識別的智能化水平和預(yù)警能力。

本發(fā)明授權(quán)通過AI視覺分析技術(shù)識別火災(zāi)消防隱患的方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種通過AI視覺分析技術(shù)識別火災(zāi)消防隱患的方法，其特征在于，所述方法包括： 從安防監(jiān)控系統(tǒng)、移動巡檢終端和消防巡檢機(jī)器人采集圖像和視頻流數(shù)據(jù)，通過雙目相機(jī)獲取場景深度信息構(gòu)建三維空間模型，采集紅外熱成像數(shù)據(jù)獲取溫度分布特征，采集環(huán)境感知信號提取環(huán)境特征，對所述圖像和視頻流數(shù)據(jù)、所述三維空間模型、所述溫度分布特征和所述環(huán)境特征進(jìn)行預(yù)處理得到歸一化訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從所述歸一化訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取多模態(tài)特征向量，對所述多模態(tài)特征向量進(jìn)行標(biāo)注構(gòu)建訓(xùn)練樣本，從預(yù)訓(xùn)練模型庫中選擇基礎(chǔ)特征提取層構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)模型，將所述訓(xùn)練樣本輸入所述遷移學(xué)習(xí)模型，基于層次化分類結(jié)構(gòu)和注意力機(jī)制訓(xùn)練消防隱患特征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型組，對所述消防隱患特征神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型組的識別結(jié)果進(jìn)行集成學(xué)習(xí)得到融合識別模型； 接收實時采集的多源數(shù)據(jù)，對所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時序分解和特征提取構(gòu)建動態(tài)特征序列，將所述動態(tài)特征序列輸入所述融合識別模型進(jìn)行多模態(tài)特征識別得到隱患特征數(shù)據(jù)，基于所述動態(tài)特征序列分析所述隱患特征數(shù)據(jù)的時間演化趨勢得到趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)； 對所述隱患特征數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測定位得到邊界框坐標(biāo)，將所述邊界框坐標(biāo)映射到三維空間模型中獲取空間位置參數(shù)，計算所述空間位置參數(shù)與預(yù)設(shè)參考點之間的相對距離和方位角，對所述隱患特征數(shù)據(jù)的類型標(biāo)簽、所述空間位置參數(shù)、所述相對距離和所述方位角進(jìn)行整合構(gòu)建隱患標(biāo)記數(shù)據(jù)，根據(jù)所述相對距離對隱患標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行空間聚類；基于所述隱患標(biāo)記數(shù)據(jù)構(gòu)建節(jié)點特征矩陣，利用所述趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)構(gòu)建節(jié)點轉(zhuǎn)移概率矩陣，將所述節(jié)點特征矩陣和所述節(jié)點轉(zhuǎn)移概率矩陣組合為隱患特征關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，計算所述隱患特征關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度和傳播路徑，根據(jù)所述關(guān)聯(lián)強(qiáng)度和所述傳播路徑構(gòu)建狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，基于所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程建立隱患演化模型，通過所述隱患演化模型預(yù)測隱患發(fā)展趨勢，對所述隱患特征數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析發(fā)現(xiàn)共性隱患，將所述隱患標(biāo)記數(shù)據(jù)、所述隱患發(fā)展趨勢和所述共性隱患整合為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸出至監(jiān)測終端。

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