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龙图腾网获悉宜宾电子科技大学研究院;江西省通讯终端产业技术研究院有限公司申请的专利基于大模型的数据安全监控方法及监控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：CN120583020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511098275.8，技术领域涉及：H04L43/50；该发明授权基于大模型的数据安全监控方法及监控系统是由张明;李朝海;陈大江;李慧;金海焱设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的数据安全监控方法及监控系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于大模型的数据安全监控方法及监控系统，属于监控技术领域，包括以下步骤：S1、感应监控器本体是否位于防护壳内，若是，则进入步骤S2；S2、感应定位槽的槽口是否与定位板接触，若是，则进入步骤S4，否则进入步骤S3；S3、检测定位板是否损坏；S4、检测卡板是否发生移动，若是，则进入步骤S5；S5、检测判断卡板的移动过程是否结束，若是，则进入步骤S6；S6、检测卡板与监控器本体是否完全分离，若是，则监控器本体可取出，否则，监控器本体暂不可取出，需进行人工排障。设计针对监控装置进行检修维护的自动化监测方案，在拆除监控器本体时，不会出现拆除不当而损坏监控装置。

本发明授权基于大模型的数据安全监控方法及监控系统在权利要求书中公布了：1.基于大模型的数据安全监控方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、感应监控器本体是否位于防护壳内，若是，则进入步骤S2； S2、感应定位槽的槽口是否与定位板接触，若是，则进入步骤S4，否则进入步骤S3； S3、检测定位板是否损坏； S4、检测卡板是否发生移动，若是，则进入步骤S5； S5、检测判断卡板的移动过程是否结束，若是，则进入步骤S6； S6、检测卡板与监控器本体是否完全分离，若是，则监控器本体可取出，否则，监控器本体暂不可取出，需进行人工排障； 其中，步骤S5中，结合大模型通过声音判断卡板的移动过程是否结束，具体如下，数据采集：采集卡板移动时和停止时的声音样本；需要确保在真实环境中采集预设量的样本，包括不同速度、不同位置的移动声音，以及停止时的静音或背景噪声； 数据预处理：将声音信号转换成适合模型输入的格式；提取声音的特征，能够捕捉声音的频谱特性； 数据集构建：将处理后的声音特征与标签配对，并划分为训练集、验证集和测试集；其中，标签包括：移动、停止； 模型选择：RNN、CNN、CRNN或Transformer； 模型训练：在训练集上训练模型，并在验证集上调整超参数； 模型评估：在测试集上评估模型性能，确保模型能够准确判断卡板是否停止； 部署：将训练好的模型部署到实际环境中，实时监控声音并判断卡板状态； 步骤S6中，结合大模型通过图像识别检测卡板与监控器本体是否完全分离，具体如下： 图像采集： 确保稳定的光照环境，避免反光、阴影干扰； 使用固定位置的图像采集单元，确保每次拍摄角度、距离一致； 图像预处理： 去噪：使用高斯滤波、中值滤波去除图像噪声； 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像； 对比度增强：使用直方图均衡化方法增强卡板边缘、本体结构、潜在缝隙的对比度； ROI选取：聚焦于卡板插入接口的关键区域； 特征提取与分离判断： 采用以下一种或多种方法结合： a.边缘检测与缝隙分析： 使用边缘检测算法提取ROI区域的显著边缘； 目标：检测卡板边缘与监控器本体边缘之间是否存在一条连续的、宽度超过阈值的缝隙边缘； 方法： 在基准图像中，卡板边缘与本体边缘是紧密贴合或部分重叠的； 在待测图像中，如果卡板分离，会在其边缘与本体边缘之间产生一条新的、相对平行的缝隙边缘线； 算法检测这条缝隙线的存在性、连续性、平均宽度； 如果缝隙连续且宽度预设阈值，则判定为分离； b.特征点匹配与位移检测： 在基准图像的ROI区域和待测图像的对应ROI区域，提取稳定的特征点； 进行特征点匹配； 分析： 如果卡板未分离，匹配点对之间的位置偏差在设定范围内； 如果卡板完全分离，卡板区域的特征点相对于本体区域的特征点会发生整体性、一致性的预设位移； 计算：计算匹配点对的平均位移向量或仿射变换矩阵；如果位移量超过阈值或变换矩阵显示明显的平移旋转，则判定为分离； c.轮廓分析Blob分析： 对预处理后的图像进行二值化分割，将卡板和本体区域分离出来； 进行形态学操作优化分割结果，去除噪点，连接断裂边缘； 提取卡板的轮廓； 分析： 计算卡板轮廓与本体参考轮廓之间的重叠面积或Hausdorff距离； 如果卡板正确插入，重叠面积应满足一定值； 如果卡板分离，重叠面积满足阈值面积； 判定：如果重叠面积阈值，则判定为分离。

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