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龙图腾网获悉清华大学;清华大学建筑设计研究院有限公司申请的专利一种基于大模型的智能火灾定位方法和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：CN120455495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510929735.0，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于大模型的智能火灾定位方法和系统是由刘紫娟;朱追;赵海湉;王需;刘云浩;唐鸿骏设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的智能火灾定位方法和系统在说明书摘要公布了：本公开实施例涉及一种基于大模型的智能火灾定位方法和系统，涉及智能定位技术领域，本公开与之前的火灾监控系统相比，解决了现有火灾监控系统误报率和漏报率均较高，导致体育馆等场馆内存在消防隐患的问题；本公开集成多种传感器设备，形成全方位、多层次的监控网络；采用先进的数据融合算法整合异构数据；基于改进的目标检测网络，利用分布式传感器网络和物联网技术，实时收集目标场馆的多维度信息，结合先进的定位算法，实现火源的快速三维定位；本公开大幅提高了火灾定位的准确性和响应速度。同时，通过自适应学习能力和模块化设计确保了长期的稳定运行和未来升级的便捷性，为目标场馆的消防安全管理提供了全面、高效、智能的解决方案。

本发明授权一种基于大模型的智能火灾定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的智能火灾定位方法，其特征在于，目标场馆中各个关键位置部署环境监测传感器组成分布式传感器网络，所述环境监测传感器包括多种类型传感器，所述方法包括： 数据采集模块按照预设的采集规则收集所述环境监测传感器中每个传感器的传感器数据发送给物联网网关，所述物联网网关对所有所述传感器数据进行数据清洗和格式化处理，得到待处理传感器数据发送给中央处理单元； 所述中央处理单元将所述待处理传感器数据发送给数据处理和分析服务器，以将所述待处理传感器数据输入预构建的目标检测网络得到输出结果，并基于所述输出结果构建目标时刻的状态方程，以及根据所述状态方程和扩展卡尔曼滤波算法确定观测方程；其中，所述预构建的目标检测网络包括颈部模块、特征转换模块和多尺度特征融合模块；所述颈部模块包括卷积层和混合卷积层混合拼接的卷积模块，以及输出卷积层；其中，所述混合卷积层包括深度可分离卷积与标准卷积；所述特征转换模块包括分裂层、特征提取和增强模块、拼接层和通道压缩卷积层；其中，经所述分裂层将输入至所述特征转换模块的输入分裂为两路特征；其中，一路特征输入至n个串联的所述特征提取和增强模块中，最后一个所述特征提取和增强模块的输出与所述分裂层的另一路特征经过所述拼接层进行拼接，将拼接结果经过所述通道压缩卷积层进行通道压缩处理后输出；其中，n为大于0的正整数；所述多尺度特征融合模块根据目标任务确定不同尺度特征对应的权重信息，基于每个尺度特征对应的权重信息对所述不同尺度特征进行特征融合； 将所述待处理传感器数据输入预构建的人工神经网络得到位置估计和速度估计，并将所述位置估计和所述速度估计与所述观测方程的输出进行融合得到观测向量，以及根据所述观测向量基于所述扩展卡尔曼滤波算法进行预测，得到火源位置； 基于所述火源位置获取火灾确认信息，控制警报系统启动所述目标场馆的扬声器和照明系统发出警报。

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