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龙图腾网获悉深圳市思友科技有限公司申请的专利基于智能运营中心的园区数据融合与智能决策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：CN120493184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510972732.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于智能运营中心的园区数据融合与智能决策方法及系统是由杨杰;胡葵;钟浩文设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能运营中心的园区数据融合与智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及园区智能管理技术领域，一种基于智能运营中心的园区数据融合与智能决策方法及系统，包括：获取园区区域的标注区域数据集，利用标注区域数据集进行神经网络训练，得到异常数据识别模型组，基于异常数据识别模型组，得到实时特征图像组、环境特征数据及设备特征数据组，识别实时特征图像中的目标监测设备组，在设备特征数据组中确定目标监测设备组的目标设备数据组，将目标设备数据组、实时特征图像及环境特征数据进行数据组合，得到决策融合数据，汇总决策融合数据，得到决策融合数据集，根据决策融合数据集构建可视决策平台。本发明可提高园区管理的管理效率，提升园区管理的智能化程度。

本发明授权基于智能运营中心的园区数据融合与智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能运营中心的园区数据融合与智能决策方法，其特征在于，所述方法包括： 接收智能决策指令，基于智能决策指令确定待决策园区，其中，待决策园区包括多个园区区域，且在每个园区区域中均包括多个摄像头、环境传感器集及多个园区设备； 在待决策园区中的多个园区区域中依次提取园区区域，获取园区区域的标注区域数据集，其中，标注区域数据集中的标注区域数据均包括：标注视频数据、标注环境数据及标注设备数据； 利用标注区域数据集进行神经网络训练，得到异常数据识别模型组，其中，异常数据识别模型组包括：异常图像识别模型、异常环境识别模型及异常设备识别模型； 基于异常数据识别模型组，对所述园区区域进行实时数据融合，得到实时特征图像组、环境特征数据及设备特征数据组；其中，利用异常数据识别模型组中的异常图像识别模型，对实时园区图像集进行特征识别，得到实时特征图像组，其中，实时特征图像组包括一个或多个实时特征图像；包括：在实时园区图像集中依次提取实时园区图像，将实时园区图像输入至异常图像识别模型，得到图像特征向量； 基于图像特征向量计算异常风险值，判断异常风险值是否大于预设的标准风险值； 若异常风险值大于标准风险值，则将所述实时园区图像记为原始特征图像； 汇总所述原始特征图像，得到原始特征图像组； 确认出所述原始特征图像组中的原始图像数量，判断原始图像数量是否大于预设的标准图像数量； 若原始图像数量大于标准图像数量，则将原始特征图像组记为实时特征图像组； 基于异常数据识别模型组中的异常环境识别模型及异常设备识别模型，获取环境特征数据及设备特征数据组，其中，设备特征数据组中的设备特征数据与多个园区设备中的园区设备一一对应； 在实时特征图像组中依次提取实时特征图像，并识别所述实时特征图像中的目标监测设备组，其中，目标监测设备组中包括一个或多个目标监测设备； 在设备特征数据组中确定所述目标监测设备组中每个目标监测设备对应的目标设备数据，得到目标设备数据组； 将目标设备数据组、实时特征图像及环境特征数据进行数据组合，得到决策融合数据，汇总实时特征图像对应的决策融合数据，得到决策融合数据组，并合并园区区域对应的决策融合数据组，得到决策融合数据集； 将决策融合数据集上传至预构建的智能运营中心，并对上传后的决策融合数据集进行可视化，得到可视决策平台。

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