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龙图腾网获悉江西云眼视界科技股份有限公司申请的专利一种智慧城市安防异常事件检测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：CN120673348B 。

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：202511178493.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种智慧城市安防异常事件检测方法及系统是由王伟;张磊;唐涛;朱杰;张珑设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧城市安防异常事件检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智慧城市安防异常事件检测方法及系统，所述方法包括获取初始大模型，在初始大模型中添加定位推理范式，以得到调整大模型；设计调整大模型的奖励函数；基于奖励函数与第一训练样本对调整大模型进行第一次训练，以得到第一训练模型；对奖励函数进行更新，以得到更新奖励函数，基于第二训练样本与更新奖励函数对第一训练模型进行第二次训练，以得到第二训练模型；将待识别智慧城市安防异常输入数据输入到第二训练模型中，以输出异常识别结果，本发明在目标定位精度、可解释性和训练效率方面具有显著优势，能够适应多种城市安防场景，为智慧城市建设提供重要技术支撑。

本发明授权一种智慧城市安防异常事件检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智慧城市安防异常事件检测方法，其特征在于，包括： 获取初始大模型，在所述初始大模型中添加定位推理范式，以得到调整大模型； 设计所述调整大模型的奖励函数； 获取第一训练样本，基于所述奖励函数与所述第一训练样本对所述调整大模型进行第一次训练，以得到第一训练模型； 获取第二训练样本，对所述奖励函数进行更新，以得到更新奖励函数，基于所述第二训练样本与所述更新奖励函数对所述第一训练模型进行第二次训练，以得到第二训练模型； 获取待识别智慧城市安防异常输入数据，将所述待识别智慧城市安防异常输入数据输入到所述第二训练模型中，以输出异常识别结果； 所述基于所述奖励函数与所述第一训练样本对所述调整大模型进行第一次训练，以得到第一训练模型的步骤包括： 对于所述第一训练样本中的每一个输入问题，从旧策略中采样得到响应集合，通过奖励函数计算所述响应集合中每个响应对应的奖励函数值，以得到奖励集合； 计算所述响应集合中每个响应的组相对优势： ；； 式中，分别为标准差、均值，为第个响应对应的奖励函数值，为响应数量； 通过策略网络并通过目标函数对模型参数进行更新，其中，目标函数为： ； 式中，为数学期望，为采样比率，、、分别表示当前策略网络、旧策略、参考策略在给定输入时生成输出的概率，为输入任务空间上的采样分布，为裁剪函数，为裁剪函数下的平滑系数，为KL正则项权重，为KL散度，为目标函数值； 通过所述目标函数值与最大化奖励函数对所述调整大模型进行第一次训练，直至收敛，以得到第一训练模型； 所述对所述奖励函数进行更新，以得到更新奖励函数，基于所述第二训练样本与所述更新奖励函数对所述第一训练模型进行第二次训练，以得到第二训练模型的步骤包括： 在所述奖励函数中加入强化学习奖励，以得到更新奖励函数： ； 式中，为预测框中正确匹配的比例，为标准真值框中被成功匹配的比例； 采用与第一次训练相同的方法以及最大化更新奖励函数对所述第一训练模型进行第二次训练，直至收敛，以得到第二训练模型。

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