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龙图腾网获悉厦门辰星达信息科技有限公司申请的专利一种大数据的消防安全监测管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：CN120975571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511503003.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种大数据的消防安全监测管理方法及系统是由金莹;代鑫涛;王刚;邵芳芳;王文祥设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大数据的消防安全监测管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大数据的消防安全监测管理方法及系统，通过对采集的数据依次进行清洗、去噪和归一化处理，得到标准多模态数据；利用改进的多尺度卷积神经网络提取所述标准多模态数据的环境趋势特征、空间分布特征和时序周期特征，并对特征进行对齐和融合，得到特征多模态数据；建立基于CTHMM连续时间隐马尔可夫模型的风险状态评估模型，将系统的安全状态定义为隐藏状态，将所述特征多模态数据作为观测序列，输出消防风险评估指数；基于所述消防风险评估指数，利用分层决策机制对火灾风险进行分级，并根据风险等级触发相应级别的预警机制。实现消防管理从被动处置向主动预警转变，显著降低火灾发生概率。

本发明授权一种大数据的消防安全监测管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大数据的消防安全监测管理方法，其特征在于，所述消防安全监测管理方法包括以下步骤： 采集环境感知数据、设备状态数据、建筑与人员动态数据和外部与历史数据，对采集的数据依次进行清洗、去噪和归一化处理，得到标准多模态数据； 利用改进的多尺度卷积神经网络提取所述标准多模态数据的环境趋势特征、空间分布特征和时序周期特征，并对特征进行对齐和融合，得到特征多模态数据； 建立基于CTHMM连续时间隐马尔可夫模型的风险状态评估模型，将系统的安全状态定义为隐藏状态，将所述特征多模态数据作为观测序列，输出消防风险评估指数； 基于所述消防风险评估指数，利用分层决策机制对火灾风险进行分级，并根据风险等级触发相应级别的预警机制； 所述建立基于CTHMM连续时间隐马尔可夫模型的风险状态评估模型，将系统的安全状态定义为隐藏状态，将所述特征多模态数据作为观测序列，输出消防风险评估指数，包括： 基于CTHMM连续时间隐马尔可夫模型的风险状态评估模型，将安全状态划分为4类隐藏状态，包括安全、低风险、中风险和高风险； 通过GMM高斯混合模型将所述特征多模态数据映射为概率分布，定义隐藏状态间的转移概率矩阵，并结合历史火灾数据初始化； 所述建立基于CTHMM连续时间隐马尔可夫模型的风险状态评估模型，将系统的安全状态定义为隐藏状态，将所述特征多模态数据作为观测序列，输出消防风险评估指数，包括： 利用EM期望最大化算法迭代优化CTHMM的转移概率、观测概率，直至验证集的对数似然函数收敛； 通过Viterbi算法求解最可能的隐藏状态序列，计算各状态的后验概率，将隐藏状态映射为0-100的风险指数，输出消防风险评估指数。

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