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龙图腾网获悉深圳市安室智能有限公司;深圳大学申请的专利基于LSTM模型与多传感器数据融合的火灾识别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：CN120995222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511483457.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于LSTM模型与多传感器数据融合的火灾识别方法是由张佚名;邹星;吴显淞;张勇设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM模型与多传感器数据融合的火灾识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供的基于LSTM模型与多传感器数据融合的火灾识别方法，包括：采集场景中的烟雾浓度数据、温度数据、可燃气体浓度数据，形成多变量时间序列数据；依次执行数据清洗、数据归一化及数据关联性增强操作，得到预处理后的数据；基于高斯径向基核函数计算特征值与特征向量，筛选方差贡献率满足预设条件的特征向量，得到融合特征；对预处理后的数据中的时间序列执行MK检验，计算标准正态统计变量作为趋势因子；将融合特征与趋势因子输入结合注意力机制的LSTM模型，通过门结构处理长序列信息，结合注意力机制对关键信息赋予高权重，输出火灾识别结果。在本发明中，能有效地提高火灾监测的灵敏度并降低误报率。

本发明授权基于LSTM模型与多传感器数据融合的火灾识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM模型与多传感器数据融合的火灾识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集场景中的烟雾浓度数据、温度数据、可燃气体浓度数据，形成多变量时间序列数据； 对所述多变量时间序列数据依次执行数据清洗、数据归一化及数据关联性增强操作，得到预处理后的数据；所述数据关联性增强包括构建滑动时间序列窗口，将离散的单时刻数据转化为连续的序列数据，使同一时间节点的烟雾、温度、可燃气体数据形成关联；开展特征工程，计算烟雾数值×可燃气体数值的组合特征、添加温度变化率，并将多传感器数据串联为包含烟雾、温度、可燃气体数值的向量；计算任意两项传感器数据的Pearson相关系数，量化特征间的关联强度，同时通过添加噪声或时间偏移实现数据增强； 对所述预处理后的数据进行降维融合，基于高斯径向基核函数计算特征值与特征向量，筛选方差贡献率满足预设条件的特征向量，得到融合特征； 对所述预处理后的数据中的时间序列执行Mann‑Kendall检验，计算标准正态统计变量作为趋势因子； 将所述融合特征与所述趋势因子输入结合注意力机制的LSTM模型，通过LSTM模型的门结构处理长序列信息，结合注意力机制对关键信息赋予高权重，输出火灾识别结果。

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安室智能有限公司;深圳大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区西丽街道西丽社区打石一路深圳国际创新谷七栋A座1703房；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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