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龙图腾网获悉南京英安特科技实业有限公司申请的专利用于综合安防集成管理系统的安全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：CN120070135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510129656.1，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权用于综合安防集成管理系统的安全管理方法是由刘爱国;赵明;杨敬元;吴永东;邹明炉设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于综合安防集成管理系统的安全管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于综合安防集成管理系统的安全管理方法，涉及安防技术领域，包括通过嵌入式处理器将安防场景信息转化为标准数据流；基于卷积神经网络算法对标准数据流进行特征提取，通过长短时记忆模型分析特征在时间维度上的关联性，生成时序特征矩阵，并将时序特征矩阵存入特征数据库；将时序特征矩阵输入多层感知机网络，根据训练样本库对时序特征矩阵进行分类计算，输出安全等级评分，安全等级评分与预设的分级响应规则相对应；按照分级响应规则调用联动控制指令，并将指令执行状态反馈至训练样本库用于优化分类计算参数。本发明从数据采集、特征提取、风险评估到联动处置，实现异构数据的安全风险的精准量化。

本发明授权用于综合安防集成管理系统的安全管理方法在权利要求书中公布了：1.一种用于综合安防集成管理系统的安全管理方法，其特征在于：包括， 监测终端采集安防场景信息，并通过嵌入式处理器将所述安防场景信息转化为标准数据流； 基于卷积神经网络算法对所述标准数据流进行特征提取，通过长短时记忆模型分析所述特征在时间维度上的关联性，生成时序特征矩阵，并将所述时序特征矩阵存入特征数据库； 将所述时序特征矩阵输入多层感知机网络，根据训练样本库对所述时序特征矩阵进行分类计算，输出安全等级评分，所述安全等级评分与预设的分级响应规则相对应； 按照所述分级响应规则调用联动控制指令，并将指令执行状态反馈至所述训练样本库用于优化分类计算参数； 所述标准数据流包括图像信息段、人员信息段和告警信息段；所述安防场景信息包括视频数据、音频数据和环境参数数据；所述标准数据流的转化方法为， 通过多模态传感器阵列采集安防场景信息，并通过嵌入式处理器对所述安防场景信息进行预处理和标准化转换； 所述嵌入式处理器包括数据预处理模块、优先级仲裁模块、协议转换模块以及数据封装模块；所述优先级仲裁模块对安防场景信息的处理优先级进行动态调整，并按数据缓存区的优先级顺序分配处理时间片；所述优先级仲裁模块将数据缓存区划分为高优先级缓存区、中优先级缓存区和低优先级缓存区； 将通过所述优先级仲裁模块调度后的数据，通过所述协议转换模块编码为环境参数数据流，并通过所述数据封装模块打包为标准数据流； 所述生成时序特征矩阵的方法为， 基于卷积神经网络对所述标准数据流进行特征提取，并输入至双向长短时记忆模型； 将特征向量按时间顺序排列，构建时序特征矩阵，其中所述时序特征矩阵的行数i为特征维度，列数j为时间步长； 对所述时序特征矩阵进行主成分分析降维，并将降维后的时序特征矩阵存入特征数据库，建立基于时间戳的索引结构； 对所述时序特征矩阵进行主成分分析降维，具体包括以下步骤： 对时序特征矩阵进行中心化处理，计算特征维度的均值向量，并将原始数据减去所述均值向量得到中心化矩阵，其中所述均值向量通过对时序特征矩阵的每行求算术平均值获得； 计算所述中心化矩阵的协方差矩阵C，并进行特征值分解，获取特征值λ和对应的特征向量v； 将所述特征值λ按降序排列，计算特征值的贡献率和累计贡献率； 选取累计贡献率达到预设阈值时对应的k个特征向量，构建投影矩阵P，并对所述中心化矩阵进行降维变换； 将所述特征矩阵Y、均值向量μ和投影矩阵P存入特征数据库； 所述分级响应规则包括第一级别、第二级别、第三级别、第四级别以及第五级别；所述第一级别包括启动多系统联动指令，切换安防设备至高频采样模式，激活消防报警装置，并解除门禁系统互锁，播放疏散信息；所述第二级别包括调用安保增援指令，开启智能追踪功能，记录关键区域轨迹信息；所述第三级别包括提升监控采样频率，记录异常目标信息；所述第四级别包括提高监控频率，开启密度检测；所述第五级别包括保持监控状态，记录环境参数。

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