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龙图腾网获悉西安瑞成聚芯智联科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的消防隐患监测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：CN121459294B 。

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：202610004011.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于人工智能的消防隐患监测系统是由陈斐;高伟设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的消防隐患监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，提出了一种基于人工智能的消防隐患监测系统；系统由图像采集、数据处理与通信、云端分析及预警响应模块组成，结合坐标级自适应步长YOLOv10模型与YOLOv8‑seg分割网络，实现对明火、易燃物堆放、通道遮挡及设备异常的精准检测，并通过热成像分析识别温度异常与过热趋势；多模态分析单元利用CNN与Transformer提取特征，引入排序感知PPO优化候选结果，提升实时性与准确性；本系统最终依据隐患等级触发声光报警、信息推送及设备联动，构建从感知到处置的智能闭环监测机制。

本发明授权一种基于人工智能的消防隐患监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的消防隐患监测系统，其特征在于：该系统包括图像采集模块和AI隐患识别引擎； 图像采集模块，采集多模态环境数据，多模态环境数据包括视频图像数据、热成像数据、温湿度数据、气体传感数据和烟雾浓度数据； AI隐患识别引擎包括： 图像识别单元，通过基于深度学习的目标检测算法对视频图像数据进行处理，输出隐患识别结果； 热成像分析单元，对热成像数据进行处理，得到热异常特征数据； 多模态数据分析单元，结合隐患识别结果、热异常特征数据和多模态环境数据构建多模态融合数据，通过隐患识别模型处理多模态融合数据，生成综合隐患识别结果，隐患识别模型包括CNN、Transformer和排序感知分组PPO模型； 图像识别单元，输出隐患识别结果的过程，具体包括以下内容： 步骤S1：采用坐标级自适应步长YOLOv10模型对视频图像数据进行处理，输出候选隐患目标信息； 步骤S2：采用YOLOv8-seg实例分割网络对视频图像数据进行像素级分割，生成消防通道分割掩膜，提取消防通道遮挡特征信息； 步骤S3：将候选隐患目标信息与消防通道遮挡特征信息输入至时序关联模块，时序关联模块通过ByteTrack算法进行处理，生成唯一标识目标轨迹； 步骤S4：根据唯一标识目标轨迹和消防通道分割掩膜，并输出隐患识别结果； 坐标级自适应步长YOLOv10模型包括特征提取网络、特征融合网络和YOLOv10模型； 引入坐标级自适应步长优化方法更新YOLOv10模型的参数，具体包括以下步骤： 步骤T1：依据正样本集合构建多维监督损失函数； 步骤T2：在多维监督损失函数的约束下，通过反向传播获得YOLOv10模型的参数梯度信息； 步骤T3：引入二阶动量估计对参数梯度信息进行平方加权平均，生成估计结果；基于估计结果构造对角预条件矩阵，约束YOLOv10模型中参数维度更新尺度；在此基础上，引入正则化一阶泰勒展开的近似目标函数，对多维监督损失函数进行局部近似建模，构造参数更新方向； 步骤T4：以参数更新方向为基础，引入逐坐标自适应步长因子与动量累积机制，对YOLOv10模型的参数执行迭代更新。

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