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龙图腾网获悉河海大学;南京工程学院申请的专利一种广域监控组合风险预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：CN121390926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511988835.7，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种广域监控组合风险预测方法及系统是由陈哲;刘德洋;徐梦溪;王慧斌;王丹华;沈明威;王鑫设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种广域监控组合风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种广域监控组合风险预测方法及系统，从多源异构传感器获取视频流、环境数据及设备状态信息，并进行标准化处理；利用视觉‑语言大模型对视频帧进行解析，生成事件的自然语言描述；基于历史正常运行数据，无监督构建事件因果图，并支持在线演化；根据当前异常事件集，通过两跳风险扩散机制量化组合风险；当组合风险值超过自适应阈值时，生成结构化预警信息并推送。本发明实现了不依赖专家规则、不依赖事故标注、支持多源异构输入的组合风险端到端预测。

本发明授权一种广域监控组合风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种广域监控组合风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，数据采集与预处理：从多源异构传感器获取视频流、环境数据及设备状态信息，并进行标准化处理； 步骤2，语义理解：利用视觉-语言大模型对视频帧进行解析，生成事件的自然语言描述； 步骤3，动态因果图构建与更新：基于历史正常运行数据，无监督构建事件因果图，并支持在线演化； 步骤4，组合风险值计算：根据当前异常事件集，通过两跳风险扩散机制量化组合风险； 步骤5，预警生成：当组合风险值超过自适应阈值时，生成结构化预警信息并推送； 所述步骤2中，事件语义向量化，利用视觉-语言大模型对视频帧进行解析，生成事件的自然语言描述； 设第个异常事件的自然语言描述为，通过视觉-语言大模型映射为语义向量： 其中为维语义向量，用于因果图节点初始化；为d维实数向量空间； 是事件索引，，其中为当前时间窗口内检测到的异常事件总数； 所述步骤3中，动态因果图构建中，基于滑动时间窗内的异常事件流，采用无监督因果发现算法构建有向图，有向图中边权重表示事件对事件的因果强度； 分别表示：图，顶点集，边集； 和表示事件和事件的语义向量；为边权重，从节点i指向节点j的有向边权重，表示“事件i在多大程度上可能导致事件j”；，图的节点集合，每个节点是一个事件的语义向量；，为阈值。

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河海大学;南京工程学院，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8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”。

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