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龙图腾网获悉新多集团股份有限公司申请的专利基于人工智能的智能防火门控制方法、系统、装置及介质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：CN119145738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411345756.X，技术领域涉及：E05F15/70；该发明授权基于人工智能的智能防火门控制方法、系统、装置及介质是由程新贵;应振有设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的智能防火门控制方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及基于人工智能的智能防火门控制方法、系统、装置及介质，方法包括：实时获取智能防火门的设备数据和传感数据，对传感数据进行特征提取，得到特征数据集；根据特征数据集对环境数据进行评估处理，得到对应的环境评估信息，对设备数据进行状态分析，得到对应的防火门状态数据；将环境评估信息和防火门状态数据传输到预设的控制模型，通过控制模型对防火门状态数据进行指令分析，得到对应的控制指令，并基于环境评估信息结合控制指令生成对应的指令任务；依据指令任务控制智能防火门，并获取智能防火门的反馈信息，依据反馈信息对控制模型进行模型参数优化，得到优化后的控制模型。本发明能够准确识别火灾初期的细微迹象。

本发明授权基于人工智能的智能防火门控制方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的智能防火门控制方法，其特征在于，包括： 实时获取智能防火门的设备数据和传感数据，对所述传感数据进行特征提取，得到特征数据集； 根据所述特征数据集对环境数据进行评估处理，得到对应的环境评估信息，对所述设备数据进行状态分析，得到对应的防火门状态数据； 将所述环境评估信息和所述防火门状态数据传输到预设的控制模型，通过所述控制模型对所述防火门状态数据进行指令分析，得到对应的控制指令，并基于所述环境评估信息结合所述控制指令生成对应的指令任务； 依据所述指令任务控制所述智能防火门，并获取所述智能防火门的反馈信息，依据所述反馈信息对所述控制模型进行模型参数优化，得到优化后的所述控制模型； 所述对所述设备数据进行状态分析，得到对应的防火门状态数据，包括： 对所述设备数据进行类型读取，得到防火门工作状态和电机状态数据； 对防火门工作状态进行状态分析，得到防火门的开关状态和锁定状态； 对电机状态数据进行健康评估，得到电机健康状态信息； 将开关状态、锁定状态和电机健康状态信息进行整合，得到所述防火门状态数据； 所述通过所述控制模型对所述防火门状态数据进行指令分析，得到对应的控制指令，并基于所述环境评估信息结合所述控制指令生成对应的指令任务，包括： 通过所述控制模型的输入层对输入的所述环境评估信息和所述防火门状态数据进行格式转换，得到环境评估矩阵、所述开关状态、所述锁定状态和所述电机健康状态信息； 通过所述控制模型的双层卷积层和循环神经网络对所述开关状态、所述锁定状态和所述电机健康状态信息进行综合分析，得到对应的指令特征，依据指令特征进行指令匹配，得到对应的控制指令，并依据环境评估矩阵对控制指令进行任务分析，得到所述指令任务； 通过所述控制模型的输出层输出所述指令任务； 所述通过所述控制模型的双层卷积层和循环神经网络对所述开关状态、所述锁定状态和所述电机健康状态信息进行综合分析，得到对应的指令特征，依据指令特征进行指令匹配，得到对应的控制指令，并依据环境评估矩阵对控制指令进行任务分析，得到所述指令任务，包括： 将所述开关状态和所述锁定状态输入到第一卷积层中，通过第一卷积层对所述开关状态和所述锁定状态进行特征识别，得到对应的防火门控制特征； 将所述电机健康状态信息输入到第二卷积层中，通过第二卷积层对所述电机健康状态信息进行特征识别，得到对应的防火门电机特征； 将所述环境评估矩阵输入到循环神经网络中，通过循环神经网络对所述环境评估矩阵进行风险评估，得到对应的环境风险等级； 将防火门控制特征和防火门电机特征输入到激活函数层中，通过激活函数层对防火门控制特征和防火门电机特征进行非线性处理，得到对应的非线性防火门控制特征和非线性防火门电机特征； 将非线性防火门控制特征和非线性防火门电机特征输入到池化层中，通过池化层对非线性防火门控制特征和非线性防火门电机特征进行全局池化处理，得到综合指令池化特征； 对综合指令池化特征进行指令匹配，得到对应的控制指令，并关联控制指令与环境风险等级； 基于环境风险等级对控制指令进行任务分析，得到所述指令任务。

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