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龙图腾网获悉山东民安安防科技有限公司申请的专利一种基于安防消防一体化的自动报警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：CN120183143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510607420.4，技术领域涉及：G08B29/18；该发明授权一种基于安防消防一体化的自动报警方法及系统是由祝东旭设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于安防消防一体化的自动报警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于安防消防一体化的自动报警方法及系统，涉及安防消防一体化技术领域，方法包括以下步骤：采集监控范围内的空间位置关系生成位置坐标数据；采集监控范围内的视觉图像数据、热感数据、音频数据和烟感数据；该基于安防消防一体化的自动报警方法及系统，通过采集视觉图像数据、热感数据、音频输数据和烟感数据并将对应的位置坐标相同的数据组合得到多模态监控数据，以便同时根据位置坐标相同的视觉图像数据和或热感数据和或音频输数据和或烟感数据的特征判断异常的类型，提高判断的准确性，降低了误报的概率。

本发明授权一种基于安防消防一体化的自动报警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于安防消防一体化的自动报警方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集监控范围内的空间位置关系生成位置坐标数据； S2、采集监控范围内的视觉图像数据、热感数据、音频数据和烟感数据； S3、基于所述位置坐标数据对所述视觉图像数据、热感数据、音频数据和烟感数据进行位置标注，分别生成视觉图像及坐标数据、热感及坐标数据、音频及坐标数据和烟感及坐标数据； S4、基于视觉图像及坐标数据、热感及坐标数据、音频及坐标数据和烟感及坐标数据进行相同位置坐标数据的搜索处理，分别生成多模态监控数据，和多模态监控及坐标数据，并将多模态监控及坐标数据中的位置坐标数据删除，生成多模态监控数据集合； S5、对视觉图像异常类型特征数据、热感异常类型特征数据、音频异常类型特征数据和烟感异常类型特征数据进行相同异常类型特征的组合处理，生成异常类型多模态特征数据和异常类型多模态特征数据集合； S6、对所述多模态监控数据和异常类型多模态特征数据，进行多模态监控数据异常类型识别处理，生成多模态异常类型识别数据，包括以下步骤： S61、对所述多模态监控数据集合中多模态监控数据与所述异常类型多模态特征数据集合中异常类型多模态特征数据进行特征匹配，若匹配不成功则多模态监控数据无异常； S62、若匹配成功，则在模态异常类型特征数据集合中搜索出与所述多模态监控数据匹配的异常类型多模态特征数据，生成多模态异常类型识别数据，包括以下步骤： S621、初始化算法参数，灰狼种群大小N，最大迭代次数T； S622、在所述异常类型多模态特征数据集合E搜索空间中初始化灰狼种群； S623、计算所述灰狼种群中每个灰狼个体的适应度，并选择适应度最好的灰狼个体作为阿尔法狼，选择适应度第二好和第三好的灰狼个体分别作为贝塔狼和德尔塔狼，将剩余灰狼个体作为欧米茄狼； S624、灰狼种群跟随阿尔法狼、贝塔狼和德尔塔狼进行捕猎行为，进行捕猎行为的灰狼个体的位置更新公式如下： ， ， ， 其中，表示第i个灰狼个体的位置，j=1,2,3时分别表示阿尔法狼、贝塔狼和德尔塔狼的位置，t表示当前迭代次数，A为控制向量，C为系数向量，、为[0,1]的随机数，a为一个线性递减参数； S625、判断是否达到最大迭代次数T，若否，则返回S623步骤，若是，则输出阿尔法狼位置对应的异常类型多模态特征数据，生成多模态异常类型识别数据； S7、若所述多模态异常类型识别数据为无异常则结束此次监测并返回步骤S2，否则根据所述多模态异常类型识别数据和异常类型处理方案数据，进行异常类型处理方案的分析处理，生成异常类型处理方案返回数据； S8、对所述多模态监控及坐标数据、多模态异常类型识别数据和异常类型处理方案返回数据进行收集、组合，生成多模态监控报警管理数据，根据所述多模态监控报警管理数据将多模态监控及坐标数据、多模态异常类型识别数据和异常类型处理方案返回数据通知给对应联动部门。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东民安安防科技有限公司，其通讯地址为：255000 山东省淄博市高新区北西五路3988号淄博科学城科研东区A3座1906室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。