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龙图腾网获悉华夏天信物联科技有限公司申请的专利人工智能大模型驱动的时空信息对识别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：CN121412935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511971020.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权人工智能大模型驱动的时空信息对识别方法及系统是由王永;熊伟;贲旭东;刘桥喜;徐波;卢本陶;张志伟;郝赫;常柯柯;张可设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本人工智能大模型驱动的时空信息对识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了人工智能大模型驱动的时空信息对识别方法及系统，涉及多源信息识别技术领域，该方法包括：获取矿井多源时空数据，进行清洗去噪和时空对齐处理，生成标准时空数据序列；将标准时空数据序列输入预训练的时空关联大模型，进行多模态时空特征提取，获得综合时空特征表示；基于综合时空特征表示，构建动态异常识别网络，分别进行设备异常位移识别、人员轨迹偏离安全区域识别和地理区域与安全生产数据异常关联识别，生成初始异常信息对集合；对初始异常信息对集合进行时空置信度补偿与风险等级融合，输出含异常位置坐标、时间节点及风险等级的识别结果。本发明解决了现有技术中存在的矿井多源时空数据关联分析不足的技术问题。

本发明授权人工智能大模型驱动的时空信息对识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.人工智能大模型驱动的时空信息对识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取矿井多源时空数据，对所述多源时空数据进行清洗去噪和时空对齐处理，生成标准时空数据序列； 将所述标准时空数据序列输入预训练的时空关联大模型，进行多模态时空特征提取，获得综合时空特征表示，其中，所述综合时空特征表示包括设备位置随时间变化的趋势特征序列、人员轨迹与巷道环境的空间匹配特征序列以及安全生产数据与地理区域的耦合特征序列； 基于所述综合时空特征表示，构建动态异常识别网络，分别进行设备异常位移识别、人员轨迹偏离安全区域识别和地理区域与安全生产数据异常关联识别，生成初始异常信息对集合，包括： 基于所述综合时空特征表示，构建动态异常识别网络，其中，所述动态异常识别网络包括设备异常位移识别子网络、人员轨迹偏离识别子网络以及异常关联区域识别子网络； 所述设备异常位移识别子网络，用于基于所述趋势特征序列，拟合设备运动轨迹，计算实际位置与所述拟合设备运动轨迹的偏差幅度，识别设备异常位移； 所述人员轨迹偏离识别子网络，用于基于所述空间匹配特征序列，提取人员实时轨迹点序列，并基于预定义的电子围栏数据，识别轨迹偏离安全区域； 所述异常关联区域识别子网络，用于基于所述耦合特征序列，计算地理区域与安全生产数据的关联强度，识别异常关联区域； 融合所述设备异常位移识别子网络、人员轨迹偏离识别子网络及异常关联区域识别子网络的识别结果，生成初始异常信息对集合； 对所述初始异常信息对集合进行时空置信度补偿与风险等级融合，输出含异常位置坐标、时间节点及风险等级的识别结果，包括： 提取所述初始异常信息对集合中每个异常信息对的时空上下文特征，并计算与历史异常模式的匹配度，生成时空置信度权重； 基于所述时空置信度权重对相应异常信息对的异常程度进行补偿修正，得到加权异常评分，其中，所述异常程度为设备异常位移偏差幅度、轨迹偏离安全区域距离及关联偏离度加权融合值； 将所述加权异常评分与预设的风险等级阈值区间进行匹配，确定最终风险等级； 结合所述异常信息对中的位置坐标和时间节点，输出包含异常位置坐标、时间节点及最终风险等级的识别结果。

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