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龙图腾网获悉北京林业大学申请的专利一种融合集成机器学习与生态行为识别的森林火灾智能预测预警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：CN119132017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411223479.5，技术领域涉及：G08B29/18；该发明授权一种融合集成机器学习与生态行为识别的森林火灾智能预测预警系统是由冯仲科;邵亚奎;王智超;王佳;马天天;付贺宁;杨飞设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合集成机器学习与生态行为识别的森林火灾智能预测预警系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种智能森林火灾预测预警系统，集成卫星遥感、无人机巡查、地面监控等技术，运用深度学习算法智能识别生态行为。系统由四大核心模块构成：多源数据采集、生态行为识别、机器学习预测模型及智能预警与应急响应。通过全面监测森林环境，分析生态数据，精准预测火灾风险，并自动生成预警信息，与应急系统紧密联动。此系统有效解决了传统预警手段单一、时效性差、精度不足的问题，显著提升了森林火灾预警的准确性和响应速度，为森林资源保护和生态环境安全提供了强有力的技术支持。

本发明授权一种融合集成机器学习与生态行为识别的森林火灾智能预测预警系统在权利要求书中公布了：1.一种融合集成机器学习与生态行为识别的森林火灾智能预测预警系统，其特征在于，该系统通过集成机器学习技术、生态行为智能识别以及多维数据融合分析，实现对森林火灾风险的超前、精准与高效预警，所述系统包括： a.生态行为深度解析单元：该单元集成高清摄像头、红外探测器、无人机与卫星遥感技术，并引入计算机视觉与自然语言处理算法，对森林生态行为进行深层次解析，识别火灾前兆的细微变化，包括植被生长异常模式、动物行为变化，为火灾预警提供信息； b.环境参数多维感知模块：该模块配备高精度传感器阵列，实时监测森林环境的温度、湿度、风速、气压参数，结合气象数据与历史火灾记录，构建森林环境动态模型，为火灾风险评估提供数据支持； c.可燃物智能监测与评估模块：该模块利用气体传感器、光谱分析技术与机器学习算法，实时监测森林内可燃物的种类、浓度与分布状态，评估其易燃性与火灾风险，为灭火策略制定提供依据； d.天空地一体化智能火情监测与应急响应网络：整合卫星遥感、无人机巡查、地面智能视频监控与物联网技术，形成火情监测体系，一旦发现火情，立即触发应急响应机制，自动调度灭火资源，实现火灾快速扑救； e.自适应进化与多模态融合机器学习决策引擎：该引擎采用多模态数据融合技术，将生态行为、环境参数与可燃物监测数据融合，通过集成多种机器学习算法与深度学习模型，实现火灾风险预测，并具备自适应进化能力，能够根据实时数据反馈自动调整模型参数与结构，优化预测性能； f.个性化、智能化与多渠道预警发布与响应平台：该平台根据火灾风险评估结果与接收者特性，生成个性化预警信息，并通过声音、光线、移动通知、电子邮件、社交媒体渠道推送，支持预警信息交互反馈与动态调整，确保预警信息的即时性与有效性，同时具备应急响应指导功能，为灭火行动提供实时策略支持与资源调度优化。

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