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龙图腾网获悉云南航信空港网络有限公司申请的专利基于双重预防工作机制的机场核心风险全过程管理方法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：CN120410189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510451362.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于双重预防工作机制的机场核心风险全过程管理方法是由张禹;魏冬;杨笑威;邢明霞;张郭;杨锋;迟光昊;周海洋;胡明龙;田敏;黄金艳;刘强;向敏设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重预防工作机制的机场核心风险全过程管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于双重预防工作机制的机场核心风险全过程管理方法，该方法包括以下主要步骤：数据采集步骤，通过多种传感器和系统实时采集与机场运行相关的多源数据；数据融合步骤，利用多个专家大模型替换传统Transformer模型中的多头注意力机制，包括特征提取与分析、信息聚合及数据同步与标准化；生成对抗数据步骤，利用多个专家大模型生成多样化的虚拟风险场景和对抗样本，虚拟环境自动化构建步骤，基于大模型自动化构建高保真的虚拟仿真环境，风险评估与决策步骤，利用自适应风险评分系统和智能决策支持机制进行精准的风险评估与决策支持；实现了对机场核心风险的全面、精准和智能化管理，显著提升了机场运营的安全性和应急响应能力。

本发明授权基于双重预防工作机制的机场核心风险全过程管理方法在权利要求书中公布了：1.基于双重预防工作机制的机场核心风险全过程管控方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.数据采集步骤：通过多种传感器和系统实时采集与机场运行相关的多源数据； S2.数据融合步骤：对所述多源数据进行融合处理，具体包括： S2a.特征提取与分析：各专家大模型分别对不同类型的数据源进行特征提取与分析； S2b.信息聚合：通过多头注意力机制整合各专家大模型的输出，实现多视角的信息聚合； S2c.数据同步与标准化：对融合后的数据进行时间同步与格式标准化处理，确保数据的一致性和准确性； S3.生成对抗数据步骤：生成对抗样本以提升所述数据融合模型在复杂情境下的鲁棒性，具体包括： S3a.虚拟风险场景生成：利用多个专家大模型根据不同情境参数生成虚拟风险场景，涵盖多种潜在风险类型； S3b.对抗策略实施：采用随机扰动、恶意行为模拟及极端条件模拟的多样化对抗策略生成对抗样本； S3c.模型训练与优化：将生成的对抗样本输入至数据融合模型进行训练与优化，提升模型在复杂和极端情境下的识别与处理能力； S4.虚拟环境自动化构建步骤：基于大模型自动化构建虚拟仿真环境，具体包括： S4a.仿真引擎选择与集成：选择高保真仿真引擎，并通过开放API与大模型进行深度集成，实现数据驱动的仿真行为； S4b.多模态生成：利用大模型进行多模态生成，包括将文本描述和图像数据转换为具体的虚拟场景参数； S4c.物理现象模拟：结合物理引擎模拟飞机起降、车辆行驶的真实物理现象，确保虚拟环境的真实性与交互性； S4d.场景优化：通过程序化内容生成和遗传算法，自动生成多样化的场景元素，并优化场景性能与视觉效果； S5.风险评估与决策步骤：基于融合数据和虚拟环境进行风险评估与决策，具体包括： S5a.风险评分：利用自适应风险评分系统，根据融合数据动态评估各类风险因素的权重，生成综合风险评分； S5b.决策支持：基于风险评分结果，提供风险应对策略和决策支持，确保风险管理的精准性与及时性； S6.风险响应与处置步骤：根据决策支持结果，实施相应的风险响应与处置措施，具体包括： S6a.自动化处置：对低级风险自动化处理，包括通知维护人员进行设备检修； S6b.人工介入：对高级风险触发人工介入，启动应急响应流程，协调相关部门进行深入调查与处置； 所述数据采集步骤进一步包括： 通过雷达和ADS-B系统采集航空器的位置信息与运动轨迹； 部署视频监控系统采集跑道及周边区域的实时影像； 通过地面车辆管理系统采集地面车辆和人员的移动数据； 通过气象监测系统采集风速、湿度、能见度的气象数据； 通过航空器健康监测系统采集飞机的性能数据。

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