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龙图腾网获悉成都派沃特科技股份有限公司申请的专利基于神经网络模型的应急事件识别方法及计算机设备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：CN120744858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511272165.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于神经网络模型的应急事件识别方法及计算机设备是由黄希;刘翼;欧瑞;陈曦;胡松波;程静设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络模型的应急事件识别方法及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络模型的应急事件识别方法及计算机设备，通过获取覆盖目标区域的多源感知数据集合，对多源感知数据集合进行特征编码处理，得到感知数据单元的多维特征表示集合，调用预训练的应急事件识别神经网络模型对多维特征表示集合进行事件识别处理，生成感知数据单元的事件识别结果，根据事件识别结果确定目标区域中存在的应急事件类型及应急事件在感知数据单元中的时空特征信息；基于应急事件类型及时空特征信息生成包含事件定位标识的应急预警指令，并将应急预警指令发送至目标应急响应终端以启动响应操作。本发明提升了应急事件识别的全面性和准确性，增强了识别结果向实际响应的转化效率，从而有效支持应急事件的及时预警。

本发明授权基于神经网络模型的应急事件识别方法及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的应急事件识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取覆盖目标区域的多源感知数据集合，所述多源感知数据集合包含具有时间戳标记的多个感知数据单元，每个感知数据单元由环境感应数据和交互反馈数据组成； 对所述多源感知数据集合进行特征编码处理，得到所述感知数据单元的多维特征表示集合，所述多维特征表示集合包含时序关联特征和语义关联特征； 调用预训练的应急事件识别神经网络模型对所述多维特征表示集合进行事件识别处理，生成所述感知数据单元的事件识别结果，所述事件识别结果包含不同应急事件类别的预测概率分布； 根据所述事件识别结果确定所述目标区域中存在的应急事件类型及所述应急事件在感知数据单元中的时空特征信息，包括：解析所述事件识别结果中的预测概率分布，检测超过预设置信阈值的概率峰值点及其对应的感知数据单元时间戳信息；根据所述概率峰值点对应的时间戳信息，结合前后感知数据单元的预测概率连续变化趋势，确定应急事件的起始时间点和结束时间点，并生成时间边界描述信息；提取所述概率峰值点对应的感知数据单元的环境感应数据，确定所述应急事件在感知数据单元中的初始发生区域标识和扩散方向描述；基于所述初始发生区域标识、所述扩散方向描述以及所述时间边界描述信息构建所述应急事件在连续感知数据单元中的发展轨迹模型；通过所述发展轨迹模型生成包含区域覆盖范围和发展趋势预测的时空特征信息； 基于所述应急事件类型及所述时空特征信息生成包含事件定位标识的应急预警指令，并将所述应急预警指令发送至目标应急响应终端以启动响应操作。

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