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龙图腾网获悉深圳市艾赛克科技有限公司申请的专利基于边缘计算的智慧轨行区安全预警方法及装置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：CN120833656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511317889.0，技术领域涉及：G08B21/02；该发明授权基于边缘计算的智慧轨行区安全预警方法及装置是由尚东方;杨华伟;丁勇俊;杨秋萍;徐健设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的智慧轨行区安全预警方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于边缘计算的智慧轨行区安全预警方法及装置，涉及安全预警技术领域，该方法包括：实时采集覆盖区域内的视频流、三维振动谱及微环境参数集，根据视频流、三维振动谱及微环境参数集构建时空关联的多模态数据立方体，提取多模态数据立方体中的各模态的深度特征，对深度特征进行动态加权，生成具有时空一致性的风险特征张量，基于风险特征张量确定邻域风险因子，基于邻域风险因子确定风险定位坐标和动态风险等级，对风险定位坐标和动态风险等级进行后量子加密，得到风险指纹，基于风险指纹生成告警报文，将告警报文嵌入保障时间窗后上传至中心云平台，以使中心云平台触发预警响应。实现了对风险的精准、实时、安全感知与响应。

本发明授权基于边缘计算的智慧轨行区安全预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的智慧轨行区安全预警方法，其特征在于，所述基于边缘计算的智慧轨行区安全预警方法包括： 实时采集覆盖区域内的视频流、三维振动谱及微环境参数集，根据所述视频流、所述三维振动谱及所述微环境参数集构建时空关联的多模态数据立方体； 提取所述多模态数据立方体中的各模态的深度特征，对所述深度特征进行动态加权，生成具有时空一致性的风险特征张量； 基于所述风险特征张量确定邻域风险因子，基于所述邻域风险因子确定风险定位坐标和动态风险等级； 对所述风险定位坐标和所述动态风险等级进行后量子加密，得到风险指纹，基于所述风险指纹生成告警报文； 将所述告警报文嵌入保障时间窗后上传至中心云平台，以使所述中心云平台触发预警响应； 其中，所述实时采集覆盖区域内的视频流、三维振动谱及微环境参数集，根据所述视频流、所述三维振动谱及所述微环境参数集构建时空关联的多模态数据立方体的步骤包括： 对齐覆盖区域内的全部传感器的时钟信息，并根据所述时钟信息建立全局时间戳，将全部传感器的位置信息映射至三维空间坐标系，根据所述全局时间戳和所述三维空间坐标系生成时空统一网络； 对覆盖区域的视频流进行动态背景建模和前景分割，确定区域内的运动目标，并确定所述运动目标的时空动态特征； 对覆盖区域的三维振动谱进行小波包分解，提取冲击能量特征，基于所述冲击能量特征构建异常模式识别矩阵； 通过卡尔曼滤波器对微环境参数集进行融合，生成环境风险指数； 在所述时空统一网络中，根据所述时空动态特征、所述异常模式识别矩阵和所述环境风险指数构建时空关联的多模态数据立方体； 所述基于所述风险特征张量确定邻域风险因子，基于所述邻域风险因子确定风险定位坐标和动态风险等级的步骤包括： 确定所述覆盖区域内各设备的物理连接关系，基于所述物理连接关系确定设备拓扑关系； 基于所述设备拓扑关系确定每个设备的邻域关系； 对所述邻域关系进行时空卷积，聚合目标跳数的邻域风险信息； 根据所述邻域风险信息确定邻域风险因子和风险梯度； 根据所述风险梯度确定风险定位坐标，根据所述邻域风险因子和所述风险定位坐标确定动态风险等级。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市艾赛克科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区科技南路16号深圳湾科技生态园11栋405；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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