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龙图腾网获悉安普路科技(集团)股份公司申请的专利一种基于AI大模型的消防火灾风险评估与预警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：CN120470479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510553824.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于AI大模型的消防火灾风险评估与预警方法是由马永哲设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI大模型的消防火灾风险评估与预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI大模型的消防火灾风险评估与预警方法，涉及火灾风险评估预警技术领域，本发明采用双速率时间轴编码器与可变形卷积层的协同设计，在保留电压瞬态特征同时，捕捉温度缓变趋势，显著提升早期异常检测能力；特征提取窗口随热失控阶段智能调整，克服固定时间窗导致的时效错配问题，实现从细微前兆捕捉到剧烈变化的连续跟踪；通过电化学耦合与能量平衡约束，将锂电池热失控机理转化为模型训练的先验知识，避免纯数据驱动模型的非理性预测，增强预警决策的可解释性与可靠性。

本发明授权一种基于AI大模型的消防火灾风险评估与预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大模型的消防火灾风险评估与预警方法，其特征在于，包括，步骤S1，获取目标区域内多源异步传感器数据，包括锂电池组的温度传感器数据、电压传感器数据及气体浓度传感器数据，其中温度传感器采样率为5-10Hz，电压传感器采样率为800-1200Hz； 步骤S2，通过异步时空特征提取模块对所述多源异步传感器数据进行跨尺度特征提取，生成时空耦合特征矩阵； 步骤S3，将所述时空耦合特征矩阵输入预训练的火险演化大模型，输出动态风险评估系数，所述火险演化大模型基于锂电池热失控物理规律构建训练约束； 步骤S4，当动态风险评估系数超过预设阈值时，生成多级预警信号并触发对应的消防联动设备； 所述异步时空特征提取模块包括： 双速率时间轴编码器，分别对低频温度数据和高频电压数据施加差异化的时序编码策略； 可变形卷积层，用于捕捉电压数据中的非周期性瞬态波动特征，可变形卷积核的偏移量由电压信号频谱特征动态生成，偏移范围限制在3×3网格内； 跨模态注意力单元，计算温度与电压特征在时空维度上的关联权重； 该方法还包括： 进行动态时间窗调整，根据热失控阶段自动调节特征提取窗口长度，初期采用0.5秒短窗捕捉瞬态特征，后期切换至5秒长窗跟踪整体趋势； 部署边缘计算节点策略，将火险演化大模型轻量化后嵌入电池管理系统本地处理器； 所述根据热失控阶段自动调节特征提取窗口长度的步骤为： 基于模型预测的温度变化率定义温度导数，在时刻t处，温度导数计算公式为： 其中，表示模型在时刻t的温度预测值，Δ表示用于差分的时间间隔，单位为秒，表示模型预测的第t时刻温度的时间导数，同步表示温度瞬时变化率，单位为℃秒； 依据温度导数的幅度，将热失控过程划分为三阶段，并为每一阶段定义对应的特征提取窗口长度： 其中，ct表示时刻t的窗口长度，单位为秒，γ1表示初期—发展期分界阈值，单位为℃秒，γ2表示发展期—爆发期分界阈值，单位为℃秒，c1,c2,c3分别表示三阶段对应的窗口长度，单位为秒； 设定切换触发条件：只有当温度导数满足新阶段条件并持续时间超过ξ秒时，才更新窗口长度：若则ct＝cnew，其中，ξ表示触发延迟时间，单位为秒，Snew表示新阶段对应的温度导数取值区间，cnew表示该阶段的窗口长度，cnew等于对应阶段的c1,c2,c3。

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