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龙图腾网恭喜爱国者共创汇(北京)科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的异常检测应急处理系统及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：CN118484758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07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：202410649620.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于人工智能的异常检测应急处理系统及方法是由矫海燕设计研发完成，并于2024-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的异常检测应急处理系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于人工智能的异常检测应急处理系统，包括：图像生成存储模块、监控视频采集模块、异常检测处理模块、空气检测处理模块、综合信息处理模块、用户通信模块、医疗救护模块以及消防应急模块。本申请还公开了一种基于人工智能的异常检测应急处理方法，基于上述一种基于人工智能的异常检测应急处理系统，通过利用优化后的时空注意力网络模型，对获取的监控视频帧进行时空特征提取，并结合注意力权重和动态权重分配，得到异常得和风险评估指数，进而得到综合得分，制定应急处理策略。能够提升异常检测准确性，加强环境检测的准确性，还可根据综合得分制定应急处理策略，提高了应急处理的效率。

本发明授权一种基于人工智能的异常检测应急处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的室内异常检测应急处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集初始正常室内图像，引入室内图像生成模型，基于初始正常室内图像生成新的正常室内图像，新的正常室内图像作为图像集合，用于时空注意力网络模型训练优化；所述室内图像生成模型包括生成器和鉴别器；所述生成器，将输入的噪声向量生成过程正常室内图像；在所述生成器内引入残差块，进行图像生成的公式表示为：Gresz＝ConvTBNReLUz+Fz其中，z是输入的噪声向量，是生成器的输入，是通过线性同余方法生成的一系列随机的数值；Gresz表示经过残差块处理后的生成器输出；Fz表示在残差块中卷积层的操作；z+Fz表示输入向量z与卷积层操作的输出Fz相加；ConvT代表转置卷积操作，用于上采样；BN代表批归一化，ReLU激活函数用于引入非线性；在所述生成器中采用Wasserstein距离损失函数，引入残差块后的生成器的Wasserstein距离损失函数公式为： 其中，LG是引入残差块后的生成器的Wasserstein距离损失函数；是期望操作，z是从噪声分布pzz中采样的噪声向量；Dresx表示经过残差块处理后的鉴别器输出；所述鉴别器，对所述过程正常室内图像和所述初始正常室内图像进行判别；在鉴别器中引入残差块后进行图像判别的公式表示为：Dresx＝ConvLeakyReLUx+Hx其中，x是输入图像，即鉴别器试图判断为真实或生成的新的正常室内图像，Dresx表示经过残差块处理后的鉴别器输出；Hx表示在鉴别器中残差块的卷积层操作；x+Hx表示跳跃连接的实现，将输入图像x与卷积层操作的输出Hx相加，形成残差学习；Conv代表卷积操作，用于下采样或特征提取；LeakyReLU是激活函数；在所述鉴别器中引入Wasserstein距离损失函数，并加入梯度惩罚，具体公式为： 其中，LD是引入残差块和梯度惩罚后的鉴别器的Wasserstein距离损失函数；是期望操作，x是从真实数据分布pdatax中采样的图像；是期望操作，其中是真实图像x和生成图像Gresz之间的插值，用于计算梯度惩罚；λ是梯度惩罚的权重，用于调节梯度惩罚项的影响力度，λ值设置在0.1到10之间；是引入残差块后的鉴别器对于插值图像的梯度；是梯度惩罚项；所述生成器和所述鉴别器通过不断对抗训练以生成所述新的正常室内图像；S2.获取监控视频帧，优化后的时空注意力网络模型对获取的所述监控视频帧进行归一化处理和时空特征提取，结合注意力权重，得到异常得分；同时，空气检测传感器对检测到的环境中的烟雾浓度和一氧化碳浓度进行归一化处理，再按照动态权重分配进行非线性数据融合计算，得到风险评估指数；S3.将所述异常得分和所述风险评估指数进行归一化和非线性计算方法处理，得到综合得分，根据所述综合得分制定应急处理策略。

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