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龍圖騰網獲悉深圳市思友科技有限公司申請的專利基于智能運營中心的園區數據融合與智能決策方法及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：CN120493184B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510972732.5，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權基于智能運營中心的園區數據融合與智能決策方法及系統是由楊杰;胡葵;鐘浩文設計研發完成，并于2025-07-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于智能運營中心的園區數據融合與智能決策方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及園區智能管理技術領域，一種基于智能運營中心的園區數據融合與智能決策方法及系統，包括：獲取園區區域的標注區域數據集，利用標注區域數據集進行神經網絡訓練，得到異常數據識別模型組，基于異常數據識別模型組，得到實時特征圖像組、環境特征數據及設備特征數據組，識別實時特征圖像中的目標監測設備組，在設備特征數據組中確定目標監測設備組的目標設備數據組，將目標設備數據組、實時特征圖像及環境特征數據進行數據組合，得到決策融合數據，匯總決策融合數據，得到決策融合數據集，根據決策融合數據集構建可視決策平臺。本發明可提高園區管理的管理效率，提升園區管理的智能化程度。

本發明授權基于智能運營中心的園區數據融合與智能決策方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于智能運營中心的園區數據融合與智能決策方法，其特征在于，所述方法包括： 接收智能決策指令，基于智能決策指令確定待決策園區，其中，待決策園區包括多個園區區域，且在每個園區區域中均包括多個攝像頭、環境傳感器集及多個園區設備； 在待決策園區中的多個園區區域中依次提取園區區域，獲取園區區域的標注區域數據集，其中，標注區域數據集中的標注區域數據均包括：標注視頻數據、標注環境數據及標注設備數據； 利用標注區域數據集進行神經網絡訓練，得到異常數據識別模型組，其中，異常數據識別模型組包括：異常圖像識別模型、異常環境識別模型及異常設備識別模型； 基于異常數據識別模型組，對所述園區區域進行實時數據融合，得到實時特征圖像組、環境特征數據及設備特征數據組；其中，利用異常數據識別模型組中的異常圖像識別模型，對實時園區圖像集進行特征識別，得到實時特征圖像組，其中，實時特征圖像組包括一個或多個實時特征圖像；包括：在實時園區圖像集中依次提取實時園區圖像，將實時園區圖像輸入至異常圖像識別模型，得到圖像特征向量； 基于圖像特征向量計算異常風險值，判斷異常風險值是否大于預設的標準風險值； 若異常風險值大于標準風險值，則將所述實時園區圖像記為原始特征圖像； 匯總所述原始特征圖像，得到原始特征圖像組； 確認出所述原始特征圖像組中的原始圖像數量，判斷原始圖像數量是否大于預設的標準圖像數量； 若原始圖像數量大于標準圖像數量，則將原始特征圖像組記為實時特征圖像組； 基于異常數據識別模型組中的異常環境識別模型及異常設備識別模型，獲取環境特征數據及設備特征數據組，其中，設備特征數據組中的設備特征數據與多個園區設備中的園區設備一一對應； 在實時特征圖像組中依次提取實時特征圖像，并識別所述實時特征圖像中的目標監測設備組，其中，目標監測設備組中包括一個或多個目標監測設備； 在設備特征數據組中確定所述目標監測設備組中每個目標監測設備對應的目標設備數據，得到目標設備數據組； 將目標設備數據組、實時特征圖像及環境特征數據進行數據組合，得到決策融合數據，匯總實時特征圖像對應的決策融合數據，得到決策融合數據組，并合并園區區域對應的決策融合數據組，得到決策融合數據集； 將決策融合數據集上傳至預構建的智能運營中心，并對上傳后的決策融合數據集進行可視化，得到可視決策平臺。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳市思友科技有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區粵海街道高新區社區高新南九道6號深圳灣科技生態園6棟803B；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。