广州培生智能科技有限公司周健获国家专利权
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龙图腾网获悉广州培生智能科技有限公司申请的专利一种集成边缘计算的多模态消防安全监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：CN120496240B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510649630.X，技术领域涉及：G08B17/00；该发明授权一种集成边缘计算的多模态消防安全监测方法及系统是由周健;李若云设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种集成边缘计算的多模态消防安全监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种集成边缘计算的多模态消防安全监测方法及系统，方法包括：获取每个监测节点的原始环境状态数据，构建多模态标准化特征；根据所述多模态标准化特征以及构建好的基于物理约束驱动的空间邻接图结构，通过生成邻接矩阵，确定各边缘节点之间烟雾或热量扩散的潜在路径；计算对时间无记忆、仅基于当前特征的瞬时风险值；基于所述瞬时风险值通过趋势导向型风险积分结构计算当前积分风险值；针对对应的本地边缘节点，根据所述当前积分风险值与风险积分阈值的对比差异确定当前节点的报警等级，并根据对应的报警等级执行预设响应动作。通过上述改进，本发明能够系统性解决当前消防安全监测领域中的多项关键难题。
本发明授权一种集成边缘计算的多模态消防安全监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种集成边缘计算的多模态消防安全监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取每个监测节点的原始环境状态数据，构建多模态标准化特征； 根据所述多模态标准化特征以及构建好的基于物理约束驱动的空间邻接图结构，通过生成邻接矩阵，确定各边缘节点之间烟雾或热量扩散的潜在路径；其中，所述图结构包括边缘节点集合和邻接矩阵集合，所述邻接矩阵集合包括若干个风向增强型邻接权重； 根据所述多模态标准化特征、空间邻接图结构以及训练好的烟雾浓度预测模型，生成空间中未部署传感器区域的空间烟雾浓度预测值，再次结合所述多模态标准化特征，计算对时间无记忆、仅基于当前特征的瞬时风险值； 基于所述瞬时风险值通过趋势导向型风险积分结构计算当前积分风险值，作为报警判断变量； 针对对应的本地边缘节点，根据所述当前积分风险值与风险积分阈值的对比差异确定当前节点的报警等级，并根据对应的报警等级执行预设响应动作。
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