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龙图腾网获悉上海为源物联科技有限公司申请的专利一种基于联网的智能消火取水栓异常检测系统及方法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：CN120053929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510555973.X，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于联网的智能消火取水栓异常检测系统及方法是由刘俊杰;郑迪;刘欢欢;王浩杰设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联网的智能消火取水栓异常检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能消防设备技术领域，公开了一种基于联网的智能消火取水栓异常检测系统及方法。该系统包括多源感知模块，采集水压、流量及环境状态数据；异常特征分析模块，基于改进支持向量机生成异常特征向量；动态状态补偿模块，用小波变换算法输出状态补偿参数；联网协同决策模块，构建多节点优化模型生成全局协同控制指令。多源感知模块融合多种传感器数据，通过特征融合和图卷积网络输出综合检测特征。改进支持向量机集成粒子群优化算法提升检测精度，小波变换算法结合贝叶斯网络实现动态建模补偿。多节点优化模型采用分布式协同架构实现协同控制。该系统及方法能精准检测异常，提高消防供水系统效率，保障消防安全。

本发明授权一种基于联网的智能消火取水栓异常检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联网的智能消火取水栓异常检测系统，其特征在于，包括： 多源感知模块：用于通过多种传感器采集消火取水栓的水压数据、流量数据及环境状态数据； 异常特征分析模块：基于改进支持向量机对所述水压数据与流量数据进行模式识别，生成异常特征向量； 动态状态补偿模块：采用小波变换算法对消火取水栓的机械振动与温度漂移进行实时建模，输出状态补偿参数； 联网协同决策模块：根据所述异常特征向量与状态补偿参数，构建多节点优化模型，生成全局协同控制指令； 所述小波变换算法结合贝叶斯网络，包括： 构建振动-温度耦合状态方程，将机械振动幅值、温度变化梯度及水压波动量作为观测变量； 设计小波基函数库，将观测变量映射为多尺度小波系数； 通过在线贝叶斯推理动态更新状态转移概率，采用最大后验估计优化小波分解层数； 输出包含振动抑制系数与温度补偿量的状态补偿参数； 所述多源感知模块包括： 多种传感器包括压力变送器、电磁流量计、温湿度传感器及振动加速度计； 对压力变送器数据与电磁流量计数据进行时域同步处理，构建消火取水栓的工况状态模型；对温湿度传感器数据与振动加速度计数据进行小波包分解，提取环境干扰特征与机械振动频谱； 构建双通道特征融合网络，第一通道采用一维卷积神经网络提取工况状态模型的时域波动特征，第二通道采用频域注意力机制提取机械振动频谱的频域能量分布特征； 通过跨域特征对齐策略融合所述时域波动特征与频域能量分布特征，生成联合特征矩阵；基于图卷积网络对所述联合特征矩阵进行节点关联建模，输出包含水压异常、流量突变及机械磨损状态的综合检测特征； 所述一维卷积神经网络采用多尺度残差结构，包括： 将工况状态模型划分为多时间窗序列，每个时间窗包含均值、方差及极差统计量； 在卷积阶段采用扩张率为2的空洞卷积核捕获长时序依赖特征，残差连接阶段融合短时序细节与长时序趋势特征； 引入时序注意力模块对特征通道进行自适应加权； 所述时序注意力模块采用频域-时域联合聚焦机制，包括：在频域维度计算特征图的能量密度权重，筛选主导频率成分，在时域维度构建滑动窗口模型，定位异常事件发生时段，通过张量积运算融合频域权重与时域权重。

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