买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉济宁泗安网络科技有限公司申请的专利一种基于仿真环境的智能安防控制系统及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：CN120526516B 。

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：202510347500.0，技术领域涉及：G08B13/24；该发明授权一种基于仿真环境的智能安防控制系统及方法是由黎燕山;李乐枫;李瑞;黄辉;吴小斌设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于仿真环境的智能安防控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于仿真环境的智能安防控制系统及方法，包括随机生成模块、虚拟传感模型、协同仿真模块、实际监测模块、参数比较模块及优化模块。随机生成模块构建仿真环境并生成变化参数，虚拟传感模块通过建模输出仿真传感数据，协同仿真模块基于多智能体强化学习框架构建入侵、防御及调控智能体，实现对多种入侵行为及应变策略的仿真和防御优化。实际监测模块获取真实环境数据，参数比较模块分析仿真与现实数据的偏差，优化模块基于学习参数动态调整智能体模型，提高安防系统的自适应性和响应能力。本发明能够动态优化安防策略，提高入侵检测的精准度和防御措施的有效性。

本发明授权一种基于仿真环境的智能安防控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于仿真环境的智能安防控制系统，其特征在于，包括： 随机生成模块1，用于构建智能安防系统的仿真环境，并在所述仿真环境中随机生成多个变化参数，所述变化参数包括仿真环境参数和传感异常参数； 虚拟传感模块2，用于对多类传感器进行建模得到多个虚拟传感模型，所述虚拟传感模型用于输出仿真传感数据，并对各所述仿真传感数据融合得到仿真融合数据； 协同仿真模块3，连接所述随机生成模块1和所述虚拟传感模块2，用于根据预先引入的多智能体强化学习框架在所述仿真环境中构建入侵智能体、防御智能体和调控智能体，所述入侵智能体用于仿真生成多种模拟入侵行为及模拟应变策略，所述调控智能体用于在面对所述入侵智能体的各所述模拟入侵行为和所述模拟应变策略时根据所述仿真融合数据生成防御策略，所述防御智能体用于根据所述防御策略、所述仿真环境参数和所述传感异常参数调整摄像头角度、报警阈值和灯光状态； 实际监测模块4，用于获取实际环境参数、实际异常参数、实际入侵行为、实际传感融合数据、实际应变策略； 参数比较模块5，连接所述协同仿真模块3和所述实际监测模块4，用于分别将所述实际环境参数、所述实际异常参数、所述实际入侵行为、所述实际传感融合数据和所述实际应变策略与所述仿真环境参数、所述传感异常参数、所述模拟入侵行为、所述仿真传感数据和所述模拟应变策略比较得到多个学习参数，所述学习参数包括环境偏差数据、异常偏差数据、入侵偏差数据、传感融合偏差数据和应变偏差数据； 优化模块6，连接所述参数比较模块5和所述协同仿真模块3，用于根据各所述学习参数分别对所述入侵智能体、所述防御智能体和所述调控智能体进行动态矫正优化； 还包括框架构建模块7，连接所述协同仿真模块3，所述框架构建模块7用于构建分层强化学习框架，并包括： 外层全局策略单元71，用于根据层次化深度强化学习生成安防策略子目标，并将所述安防策略子目标传递至所述调控智能体，所述调控智能体以所述安防策略子目标为基础生成所述防御策略； 内层局部策略单元72，用于针对摄像头、报警装置和灯光进行细粒度调节，并基于策略梯度方法对调节方式进行训练，以优化所述防御智能体对所述摄像头角度、所述报警阈值和所述灯光状态的局部控制任务； 所述分层强化学习框架采用分层奖励结构，所述分层奖励结构包括整体奖励、外层奖励和内层奖励，所述整体奖励、所述外层奖励和所述内层奖励之间的转换关系配置为： ； 其中，表示所述整体奖励，用于反映整个安防系统的防御效果，表示所述外层奖励，用于评估全局安防策略的长期安全性和资源优化效果，表示所述内层奖励，用户评估局部设备的实时控制效果，表示外层权重，表示内层权重，表示内层奖励的总体数量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人济宁泗安网络科技有限公司，其通讯地址为：273200 山东省济宁市泗水县济河办龙城时代大厦904号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。