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龙图腾网获悉扬州莱斯信息技术有限公司申请的专利一种基于音视频融合的生态环境指挥调度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：CN119476811B 。

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：202411537227.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于音视频融合的生态环境指挥调度系统及方法是由陈媛;徐洁;赵加够;张晶设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于音视频融合的生态环境指挥调度系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于音视频融合的生态环境指挥调度系统及方法，涉及生态环境调度技术领域，包括指挥调度平台，所述指挥调度平台通信连接有数据采集模块、数据预处理模块、事件检测识别模块、严重性评估模块、指挥调度模块以及资源管理模块，其中，各模块间电信号连接；所述数据采集模块，用于从预先部署的各种传感器和监控设备中收集实时的音视频数据。本发明通过实时监控和自动检测技术，在第一时间识别出异常事件，并立即启动预警机制，与传统的人工巡查相比，可以减少发现异常事件的时间，此外，系统的自动化特性减少了人为因素导致的延迟，确保了在紧急情况下能够迅速动员资源和人员，有效控制和缓解事件的影响。

本发明授权一种基于音视频融合的生态环境指挥调度系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于音视频融合的生态环境指挥调度系统，包括指挥调度平台，其特征在于：所述指挥调度平台通信连接有数据采集模块、数据预处理模块、事件检测识别模块、严重性评估模块、指挥调度模块以及资源管理模块，其中，各模块间电信号连接； 所述数据采集模块，用于从预先部署的各种传感器和监控设备中收集实时的音视频数据，并将采集到的音视频数据传输至指挥调度平台； 所述数据预处理模块，用户对采集到的音视频数据进行处理和分析，并对音视频数据进行存储和备份； 所述事件检测识别模块，结合图像识别和机器学习技术，对处理后的音视频数据进行分析，识别出生态环境中的异常事件，生态环境中异常事件的识别过程为： 接收来自数据预处理模块的音视频数据，并从处理后的音视频数据中提取出用于训练和测试的样本数据，对样本数据进行标注，标记出不同异常事件类型的特征区域； 利用计算机视觉技术，对视频帧中的图像进行识别，并从视频帧中提取图像特征，包括颜色、纹理、形状、运动轨迹，对音频数据进行特征提取，获取声音特征，包括声音的频率、强度、持续时间； 使用标注好的生态环境异常事件数据，训练异常事件识别模型，并对提取的特征进行分析，以识别出正常环境背景与异常事件之间的差异，其中异常事件识别模型基于卷积神经网络模型而获取； 基于异常事件识别模型和图像特征的关联数据，对图像进行异常检测，分析得到异常图像识别指数，检测异常图像，将处理后的声音特征数据输入异常事件识别模型，得到异常声音识别指数，检测异常声音； 综合异常图像和异常声音的检测结果，分析识别出生态环境中的异常事件，并对检测到的异常事件进行分类，确定异常事件的具体类型，结合视频帧的地理信息进行定位，确定异常事件发生的位置； 所述严重性评估模块，针对识别出的生态环境中的异常事件，结合历史数据，基于异常事件的影响范围、潜在危害和紧急程度对异常事件的严重程度进行分析和评估，并设定异常事件严重性的预警等级，对异常事件进行分级，对异常事件进行分级的过程为： 收集相关的历史生态环境异常事件数据，包括以往事件的影响范围、潜在危害、应急响应措施及其效果，并实时获取识别出的生态环境异常事件的最新数据和当前天气因素的相关数据，从事件的影响范围、潜在危害和紧急程度三个维度对异常事件进行分析； 结合历史生态环境异常事件数据，将当前异常事件与历史生态环境异常事件的数据进行对比分析，使用地理信息系统技术分析异常事件的影响范围，量化受影响区域的大小，评估受影响区域的生态重要性，评估异常事件对生态系统的影响，估算异常事件造成的直接和间接经济损失，并评估异常事件的发展速度，判断其是否呈现快速恶化趋势，以确定控制异常事件的紧急程度； 设定量化指标，量化影响范围、潜在危害和紧急程度各个评估维度的得分，计算严重性评估指数，并根据量化指标的评分结果，分析异常事件的趋势； 基于异常图像识别指数和异常声音识别指数确定当前异常事件类型，配合严重性评估指数，得到异常评估指数，分析当前异常事件的严重程度； 结合当前天气因素和异常评估指数，得到异常预警系数，预测异常事件的预计持续时间，进一步判断异常事件对生态环境的长期干扰及影响； 根据历史生态环境异常事件数据和异常预警系数，分析并划分异常事件严重性的预警等级，分别为低预警等级、中预警等级以及高预警等级，并针对各预警等级，确定相应的预警阈值； 所述指挥调度模块，用于根据事件检测识别模块和严重性评估模块的结果，结合确定的异常事件严重性的预警等级，制定并下达相应的调度指令，进行调度资源的分配； 所述资源管理模块，对调度系统中的各类资源进行统一管理和优化配置； 所述异常图像识别指数的表达式为： 其中，AP为异常图像识别指数，n为视频中的帧数，Ci为第i帧图像的颜色特征值，Ti为第i帧图像的纹理特征值，Fi为第i帧图像的形状特征值，Mi为第i帧图像的运动特征值，e为自然对数的底数； 所述异常声音识别指数的表达式为： 其中，AS为异常声音识别指数，s为声音样本的数量，Lj为第j个声音样本的频率特征值，B为基准频率值，代表正常环境条件下的典型频率特征值，S为标准差，表示频率特征值的分布范围，Hj为第j个声音样本的强度特征值，Aj为第j个声音样本的持续时间特征值； 所述严重性评估指数的表达式为： 其中，SA为严重性评估指数，Ig为第g个维度的量化得分，g为影响范围的得分、潜在危害的得分或紧急程度的得分，wg为第g个维度的权重，根据各维度的重要性分配，且Jg为第g个维度的基准值，σg为第g个维度的标准差； 所述异常评估指数的表达式为： 其中，AWC为异常评估指数，APk为第k个图像识别事件的异常图像识别指数，ASk为第k个声音识别事件的异常声音识别指数，αk为第k个事件的权重，βk为第k个事件的调整参数，SA为严重性评估指数，γ为严重性评估的基准值，表示正常的严重性水平，δ为严重性评估的调整参数； 所述异常预警系数基于当前天气因素和异常评估指数而获得，其表达式为： 其中，AIC为异常预警系数，AWCu为第u个异常预警系数的量化值，反映了不同事件的预警严重性，Wu为与天气相关的权重因子，Tc为当前天气的温度指标，Tb为天气基准值，Tr为天气指标的变化范围，p为异常事件数量； 多个所述预警等级对应多个所述预警阈值，其中，所述预警阈值包括上限阈值和下限阈值； 多个所述预警等级与多个所述预警阈值满足如下关系： 低预警等级0AIC≤AICzy； 中预警等级AICzyAIC≤AICgy； 高预警等级AICAICgy； 其中，AIC为异常预警系数，AICzy为中预警等级对应的下限阈值与低预警等级对应的上限阈值，AICgy为高预警等级对应的下限阈值与中预警等级对应的上限阈值； 通过实时监控和自动检测技术，在第一时间识别出异常事件，并立即启动预警机制，减少发现异常事件的时间，系统的自动化特性减少人为因素导致的延迟，确保在紧急情况下能够迅速动员资源和人员，有效控制和缓解事件的影响。

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