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龙图腾网获悉社区魔方(湖南)数字科技有限公司申请的专利一种基于空间合并的智能管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117690087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311722590.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于空间合并的智能管理方法及系统是由毛春淼;侯义古设计研发完成，并于2023-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间合并的智能管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于空间合并的智能管理方法及系统，涉及数据处理技术领域。该方法包括对不同监测空间进行监测数据类型的标定，形成参数类监测空间和图像类监测空间；获取监测空间的历史监测数据，并根据历史监测数据对监测空间的进行基于安全状态的特征划分，形成安全状态参考监测数据；获取监测空间的历史监测数据，并进行基于预警状态的特征划分，形成预警状态对比监测数据；获取监测空间的实时监测数据，进行基于状态的预警监测分析，形成预警监测分析结果数据；根据预警监测分析结果数据，进行监测预警。该方法通过利用物联数据进行预警监测分析实现高效且准确的实时预警监测，进而优化空间监测管理。

本发明授权一种基于空间合并的智能管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空间合并的智能管理方法，其特征在于，包括： 对不同监测空间进行监测数据类型的标定，形成参数类监测空间和图像类监测空间； 对不同类型的所述监测空间，获取所述监测空间的历史监测数据，并根据所述历史监测数据对所述监测空间的进行基于安全状态的特征划分，形成安全状态参考监测数据； 对不同类型的所述监测空间，获取所述监测空间的历史监测数据，并进行基于预警状态的特征划分，形成预警状态对比监测数据； 获取所述监测空间的实时监测数据，结合所述安全状态参考监测数据和所述预警状态对比监测数据进行基于状态的预警监测分析，形成预警监测分析结果数据； 根据所述预警监测分析结果数据，进行监测预警； 其中，对不同类型的所述监测空间，获取所述监测空间的历史监测数据，并根据所述历史监测数据对所述监测空间的进行基于安全状态的特征划分，形成安全状态参考监测数据，包括： 对所述参数类监测空间，获取参数类历史监测数据； 设定参数监测周期，以所述参数监测周期为数据划分的依据，对所述参数类历史监测数据中未标定为预警状态的所述参数类历史监测数据进行基于时间维度顺序的分段提取，形成周期非预警参数监测信息集A； 对于所述周期非预警参数监测信息集A中的每个参数，获取所有所述参数监测周期上的数值范围，并对数值范围进行交集运算，确定每个参数所对应的安全状态范围； 集合所述周期非预警参数监测信息集A中所有参数对应的所述安全状态范围，形成参数范围安全状态监测集B； 对所述图像类监测空间，获取图像类历史监测数据； 设定图像监测周期，以所述图像监测周期为数据划分依据，对所述图像类历史监测数据中未标定为预警状态的所述图像类历史监测数据进行基于时间维度顺序的分段提取，形成周期非预警图像监测信息集E； 设定安全稳定时长阈值β，对于所述周期非预警图像监测信息集E中的所有图像，对图像进行基于对象的以下时长分析判断： 若所有图像中所存在的同一对象在每个所述图像监测周期上存在的时长大于等于所述安全稳定时长阈值β，则确定对象为安全稳定对象； 若所有图像中存在的对象在对应的所述图像监测周期上存在的时长小于所述安全稳定时长阈值β，则确定对象为非安全稳定对象； 集合所有所述安全稳定对象，形成图像对象安全状态监测集F；对不同类型的所述监测空间，获取所述监测空间的历史监测数据，并进行基于预警状态的特征划分，形成预警状态对比监测数据，包括： 以所述参数监测周期为数据划分的依据，对所述参数类历史监测数据中标定位预警状态的所述参数类历史监测数据进行基于时间维度顺序的分段提取，形成周期预警参数监测信息集C； 对所述周期预警参数监测信息集C中的每个参数，获取所有所述参数监测周期上的数值范围，并对数值范围进行并集运算，确定每个参数所对应的预警状态范围； 集合所述周期预警参数监测信息集C中所有参数对应的所述预警状态范围，形成参数范围预警状态监测集D； 以所述图像监测周期为数据划分的依据，对所述图像类历史监测数据中标定位预警状态的所述图像类历史监测数据进行基于时间维度顺序的分段提取，形成周期预警图像监测信息集G； 设定预警持续时长阈值η和预警数量阈值γ，对所述周期预警图像监测信息集G中的所有图像，在去除所述图像对象安全状态监测集F中的所述安全稳定对象后进行以下分析判断： 若存在对象在所述图像监测周期中持续的时长大于等于所述预警持续时长阈值η，且对象出现在不同所述图像监测周期的次数大于等于所述预警数量阈值γ，则将对象确定为预警对象；反之则确定为非预警对象； 集合所有所述预警对象，形成图像对象预警状态监测集H； 获取所述监测空间的实时监测数据，结合所述安全状态参考监测数据和所述预警状态对比监测数据进行基于状态的预警监测分析，形成预警监测分析结果数据，包括： 以所述参数监测周期为实时数据采集的时间范围，周期性的获取实时参数监测数据，并确定所述实时参数监测数据中每个参数对应的实时参数数值范围； 将所述实时参数监测数据中每个参数的所述实时参数数值范围同所述参数范围安全状态监测集B中对应参数的所述安全状态范围进行以下对比分析： 若存在所有的参数的所述实时参数数值范围属于对应的所述安全状态范围，则确定所述参数类监测空间处于安全监测状态； 反之则确定处于非安全监测状态，对于处于非安全监测状态的所述参数类监测空间，设定预警参数量阈值α，并结合所述参数范围预警状态监测集D中每个参数对应的所述预警状态范围，进行以下对比判断： 若存在所述实时参数数值范围属于对应的所述预警状态范围的参数的总数量小于所述预警参数量阈值α，则判断所述参数类监测空间处于非预警状态； 若存在所述实时参数数值范围属于对应的所述预警状态范围的参数的总数量大于等于所述预警参数量阈值α，则判断所述参数类监测空间处于预警状态； 以所述图像监测周期为实时数据采集的时间范围，周期性的获取实时图像监测数据，并确定所述实时图像监测数据中每个图像中存在的实时图像对象； 将所述实时图像监测数据中所有的所述实时图像对象同所述图像对象安全状态监测集F中的所述安全稳定对象进行以下对比分析： 若存在所有的所述实时图像对象属于所述图像对象安全状态监测集F中的所述安全稳定对象，则确定所述图像类监测空间处于安全监测状态； 反之则确定处于非安全监测状态，对于处于非安全监测状态的所述图像类监测空间，设定预警时长阈值T，并结合所述图像对象预警状态监测集H中所有所述预警对象，进行以下对比判断： 若存在所述实时图像对象属于所述图像对象预警状态监测集H中的所述预警对象，但在对应的所述图像监测周期中存在的时长小于所述预警时长阈值T，则判断所述图像类监测空间处于非预警状态； 若存在所述实时图像对象属于所述图像对象预警状态监测集H中的所述预警对象，但在对应的所述图像监测周期中存在的时长大于等于所述预警时长阈值T，则判断所述图像类监测空间处于预警状态。

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