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龙图腾网获悉源心舍科技(江苏)有限公司申请的专利基于多传感器的检测舱消防监控及消防处理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：CN120815312B 。

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：202511324122.0，技术领域涉及：A62C37/00；该发明授权基于多传感器的检测舱消防监控及消防处理方法及系统是由吕伟荣;董洋洋;刘栋栋设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器的检测舱消防监控及消防处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于多传感器的检测舱消防监控及消防处理方法及系统，涉及监控处理技术领域，包括获取多传感器实时监测数据，采用深度学习模型评估火情状态，基于火情评估结果采用分布式边缘计算方式进行火情响应决策，控制可移动式灭火装置自主移动至最优灭火位置并自适应调整喷射参数，实时监测执行效果并反馈优化深度学习模型。本发明提高了火情评估准确性和消防处理效率，增强了系统可靠性与适应性。

本发明授权基于多传感器的检测舱消防监控及消防处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多传感器的检测舱消防监控及消防处理方法，其特征在于，包括： 获取检测舱内设置的多个传感器的实时监测数据，根据所述多个传感器的实时监测数据，采用深度学习模型对检测舱的火情状态进行实时评估，得到火情评估结果，包括： 获取检测舱内多个传感器的实时监测数据，所述多个传感器包括温度传感器、烟雾传感器和气体浓度传感器； 采用迁移学习优化的深度学习模型，基于不同类型传感器数据的时序特征相关性分析，构建多模态数据融合网络，对所述实时监测数据进行特征提取和火情态势分析； 根据所述火情态势分析的结果，输出包括火情发生概率、火灾类型判定和火情发展等级的火情评估结果； 为实现多模态数据融合，构建了双流网络结构，一个流用于处理温度和烟雾数据，采用一维卷积神经网络提取时序特征，每层后接批归一化和ReLU激活函数；另一个流用于处理气体浓度数据，采用长短期记忆网络结构，两个流的特征通过注意力机制融合，生成综合特征表示；注意力权重根据不同传感器数据的置信度动态调整，在温度传感器数据可靠时赋予高于预设权重阈值的权重，在气体浓度波动明显时增加气体传感器数据权重； 基于所述火情评估结果采用分布式边缘计算方式进行火情响应决策，将所述火情评估结果分配至多个边缘计算节点进行并行计算处理，每个边缘计算节点基于预设的火情响应规则生成相应的火情处理策略，并通过一致性协议对所述火情处理策略进行投票表决，选择得票数最高的火情处理策略作为最终的火情响应决策结果； 根据所述火情响应决策结果控制检测舱内的消防系统执行相应的消防处理操作，所述消防系统包括可移动式灭火装置，所述可移动式灭火装置能够根据火源位置信息自主移动至最优灭火位置，并根据火情发展等级自适应调整灭火剂的喷射压力和喷射角度，实时监测消防处理操作的执行效果，并将监测结果反馈至所述深度学习模型，用于优化所述深度学习模型的火情评估准确性。

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