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龙图腾网获悉澳门理工学院申请的专利基于深度学习的室内监测数据安全预警方法以及相关装置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：CN119763300B 。

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：202510073795.7，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于深度学习的室内监测数据安全预警方法以及相关装置是由林燦堂;张博亮;詹泽齐烨;嚴肇基;吳冠祺;鄧樹傑;乔瓦尼保设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的室内监测数据安全预警方法以及相关装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于深度学习的室内监测数据安全预警方法及相关装置，该方法包括获得第一LoRa传感器的第一监测数据和第二LoRa传感器的第二监测数据，并确定第一融合数据；根据第一监测数据和第二监测数据结合第一融合数据确定第一目标权重和第二目标权重；获得第一LoRa传感器的第三监测数据和第二LoRa传感器的第四监测数据；对第三监测数据进行特征提取获得第一特征信息和对第四监测数据进行特征提取获得第二特征信息；根据第一目标权重、第一特征信息、第二目标权重和第二特征信息进行特征融合获得第二融合数据；根据第二融合数据利用深度学习模型进行异常识别，获得异常类型；根据异常类型确定安全预警结果，并根据安全预警结果执行对应预警操作。

本发明授权基于深度学习的室内监测数据安全预警方法以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的室内监测数据安全预警方法，其特征在于，所述方法包括： 获得历史时刻下目标对象的第一LoRa传感器对应的第一监测数据和所述历史时刻下所述目标对象的第二LoRa传感器对应的第二监测数据，并确定所述历史时刻下所述第一LoRa传感器和所述第二LoRa传感器对应的第一融合数据；其中，从数据库中获得所述历史时刻下对应的安全预警结果，进而根据所述安全预警结果推断得出所述历史时刻下对应的所述第一融合数据，所述第一融合数据用于表征在所述历史时刻下能够准确获得所述目标对象对应的所述安全预警结果; 根据所述第一监测数据和所述第二监测数据结合所述第一融合数据确定所述第一LoRa传感器对应的第一目标权重和所述第二LoRa传感器对应的第二目标权重； 获得当前时刻下所述目标对象的所述第一LoRa传感器对应的第三监测数据和所述当前时刻下所述目标对象的所述第二LoRa传感器对应的第四监测数据； 对所述第三监测数据进行特征提取获得第一特征信息和对所述第四监测数据进行特征提取获得第二特征信息； 根据所述第一目标权重、所述第一特征信息、所述第二目标权重和所述第二特征信息进行特征融合获得第二融合数据； 根据所述第二融合数据利用深度学习模型进行异常识别，获得异常类型； 根据所述异常类型确定所述目标对象对应的安全预警结果，并根据所述安全预警结果执行对应预警操作； 其中，所述根据所述第一监测数据和所述第二监测数据结合所述第一融合数据确定所述第一LoRa传感器对应的第一目标权重和所述第二LoRa传感器对应的第二目标权重，包括： 确定所述第一LoRa传感器对应的第一初始权重和所述第二LoRa传感器对应的第二初始权重； 根据所述第一初始权重和所述第二初始权重对所述第一监测数据和所述第二监测数据进行融合获得初始融合数据； 获得所述初始融合数据和所述第一融合数据之间的差值，当所述差值小于预设值时，则根据所述第一监测数据确定所述第一LoRa传感器对应的第一准确度，以及根据所述第二监测数据确定所述第二LoRa传感器对应的第二准确度；其中，计算所述第一监测数据对应的第一方差和所述第二监测数据对应的第二方差，进而将所述第一方差进行加权求和，从而获得第一总和，以及将所述第二方差进行加权求和，从而获得第二总和；再将所述第一总和确定为所述第一准确度以及将所述第二总和确定为所述第二准确度； 根据所述第一初始权重、所述第二初始权重、所述第一准确度和所述第二准确度确定所述目标对象对应的第三准确度；其中，根据所述第一初始权重和所述第一准确度进行相乘获得第一乘积，以及根据所述第二初始权重和所述第二准确度进行相乘获得第二乘积，进而将所述第一乘积和所述第二乘积进行相加从而确定所述目标对象对应的所述第三准确度； 当所述第三准确度满足预设条件时，则根据所述第一准确度和所述第二准确度确定所述第一目标权重和所述第二目标权重；其中，在所述第三准确度小于预设阈值时，则将所述第一准确度进行倒数求解获得第一倒数，以及将所述第二准确度进行倒数求解获得第二倒数，进而对所述第一倒数和所述第二倒数进行求和获得倒数和值，进而将所述第一倒数与所述倒数和值进行相乘获得第三乘积，从而将所述第三乘积对应的倒数值确定为所述第一目标权重，以及将所述第二倒数与所述倒数和值进行相乘获得第四乘积，从而将所述第四乘积对应的倒数值确定为所述第二目标权重。

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