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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于城市群智感知的终端互操作与危害响应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：CN115914406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211549311.4，技术领域涉及：H04L69/00；该发明授权一种基于城市群智感知的终端互操作与危害响应系统是由吴巍炜;杜宇涵;徐学永;傅忱忱;吕研;周頴豪设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于城市群智感知的终端互操作与危害响应系统在说明书摘要公布了：本发明设计了一种基于城市群智感知的终端互操作与危害响应系统，包含面向异构终端的高效互联互通模块、数据汇聚与协同处理原型系统以及危害情况响应系统。其中面向异构终端的高效互联互通模块是一种硬件控制与数据交互低耦合的多模式异构终端高效互联互通机制，其中互数据汇聚与协同处理原型系统包含对中心节点和边缘节点的两个独立控制系统。同时基于强化学习设计了多智能体协同算法，协调控制整个系统中异构终端进行协同工作。为解决现阶段大规模智慧城市终端交互困难的问题，提出了分布式终端互操作机制，保障异构终端间数据的高效可靠传输与互联互通，同时提升了城市系统危机响应的能力。

本发明授权一种基于城市群智感知的终端互操作与危害响应系统在权利要求书中公布了：1.一种基于城市群智感知的终端互操作与危害响应系统，其特征在于，包含面向异构终端的高效互联互通模块、数据汇聚与协同处理原型系统以及危害情况响应系统；所述面向异构终端的高效互联互通模块，通过分析市面上常见终端的功能与特点，刻画边缘终端抽象模型，设计抽象硬件层实现与上层控制、数据交互分离，提取终端硬件特征抽象为具有移动、感知、计算、通信能力的虚拟智能体，通过对虚拟智能体的不同实例化来兼容扩展不同的终端硬件设备；所述数据汇聚与协同处理原型系统，针对不同终端设备之间存在的差异，设计了基于智能体的分层架构和跨平台跨语言的信息交互规范，通过提取不同种类不同功能终端的共同特征和常见模式，将终端设备抽象为具有移动、感知和计算能力的虚拟智能体，通过对虚拟智能体的不同实例化来兼容不同终端硬件设备的控制方式，实现终端硬件设备控制与对于系统功能设计的低耦合；所述危害情况响应系统，利用在城市空间中多终端的快速数据协同与终端控制，能快速对异常情况进行响应，并引导智能体进行相应避障疏导工作； 所述面向异构终端的高效互联互通模块，针对智能终端数据交互的特点，设计了统一的具有良好兼容性和扩展性的数据交互机制；针对目前物联网的通信协议异质化严重的问题，基于TCPIP协议设计了一种通用数据交互机制，使其不依赖于下层具体通信协议，灵活性高，易于维护和实现；所述数据交互机制采用混合架构，在存在控制中心的情况下，允许终端设备与其他终端设备互操作，能够降低中心的通信压力和计算压力； 所述面向异构终端的高效互联互通模块，引入优先级机制，使得终端设备能够自主控制与处理来自其他终端的控制请求和数据请求； 所述数据汇聚与协同处理原型系统，采用“中心式管理-分布式互操作”的混合架构和模块化设计，互联中心节点和边缘节点； 所述中心节点由终端代理模块、指令处理模块、任务模型管理模块、互联通信模块、移动协同感知模块及权限管理模块组成；所述中心节点的终端代理模块的是为中心节点提供终端控制的接口，为了兼容拥有不同硬件移动感知终端的底层控制方式，根据终端控制模块的状态控制统一编码协议，终端代理模块将终端控制信息编码为JSON包，通过互联通信模块发送至对应终端，实现对终端的远程控制和状态监测；所述中心节点的指令处理模块的是解析并执行由互联通信模块和任务模型管理模块提交的指令，实现对中心节点和终端节点的控制；所述中心节点的任务模型管理模块允许用户自定义的任务和模型，提供将这些任务部署到各终端设备或中心节点的API接口；所述中心节点的互联通信模块的是实现中心与多终端设备的沟通，其主要基于TCP协议，监听终端设备发送的信息，并将信息分为两类进行交互和处理；所述中心节点的移动协同感知模块是在有限能耗约束下感知和汇聚更多的数据，其基于协同算法，为用户自定义的感知任务提供自动协同执行的API接口；所述中心节点的权限管理模块提供边缘节点的权限管理服务和安全认证服务； 所述边缘节点由终端控制代理模块、指令处理模块、模型控制代理模块和互联通信模块四部分组成，其中，指令处理模块和互联通信模块与中心节点设计结构相同；所述边缘节点的终端控制模块的主要功能是提供硬件设备控制的接口，经过调研主要的移动传感终端设备的功能和特点，终端控制模块将移动传感终端设备抽象为具有移动、感知、计算能力的代理智能体；所述边缘节点的模型控制代理模块为用户自定义的本地脚本提供控制终端设备的API接口； 应用服务模块基于基础功能模块，面向用户的，为上层应用提供API接口，所述应用服务模块主要分为三个部分，模型分发和部署、多源数据汇聚，以及终端协同控制；此外，根据应用需要也能基于基础功能模块进行服务扩展； 所述危害响应系统，面对异常情况时，将传感器抽象为独立的智能体，而将整个危害响应问题转化为多智能体协作式博弈问题；并设计了独特的多智能体强化学习算法用来求解此协作式博弈问题； 所述危害响应系统，每个终端智能体都有独自的策略网络，而Q函数网络被所有智能体共享；每个智能体能查询其他智能体的观测和动作，并将这些信息合并到自己的状态和动作估计中；所述每个智能体都有自己的观测Oi和动作ai，这里的观测根据终端智能体的性质不同有不同的体现，并计算出每个智能体的状态ei；为了智能体i的状态-动作值函数，使用两层的全连接层进行编码，其中全连接层的中间层变量xi l通过多元关系头计算得到； 多智能体的优势函数是基于基准设计的，通过比较指定动作的价值函数和平均动作的价值函数，来判断当前动作获得回报的增加是否归因于其他智能体的动作；考虑到终端功能的不同，基准不需要假设每个智能体具有相同的动作空间，而且不需要全局的奖励。

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