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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的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：CN118917635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411406174.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法及系统是由韩瑜;陶键源设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法及系统，涉及灾害防控技术领域，方法包括：获取监控区域的当前环境参数；获取监控区域的监控图像，并检测监控图像中的火焰和烟雾；将检测得到的火焰和烟雾投射到虚拟环境中进行可视化显示；根据当前环境参数更新虚拟环境的虚拟状态参数；根据虚拟环境当前的虚拟状态参数生成火灾扑灭策略；将火灾扑灭策略分配到各个智能体，以供各个智能体执行火灾扑灭策略。根据监控环境的当前环境参数更新虚拟环境虚拟状态参数，更新虚拟环境可视化的状态，进而可实时了解监控区域的当前状态，提高了监控效率；根据虚拟环境当前的状态参数针对性地生成火灾扑灭策略，智能体可快速响应并扑灭火灾。

本发明授权一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测的灾害智能监控与决策的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取监控区域的当前环境参数；获取所述监控区域的监控图像，并检测所述监控图像中的火焰和烟雾；将检测得到的火焰和烟雾投射到虚拟环境中进行可视化显示；根据所述当前环境参数更新所述虚拟环境的虚拟状态参数；根据所述虚拟环境当前的虚拟状态参数生成火灾扑灭策略；将所述火灾扑灭策略分配到各个智能体，以供各个所述智能体执行所述火灾扑灭策略；所述根据所述虚拟环境当前的虚拟状态参数生成火灾扑灭策略，包括以下步骤：利用强化学习模型根据所述虚拟环境当前的所述虚拟状态参数生成所述火灾扑灭策略；所述强化学习模型的表达式为： ；其中，为所述火灾扑灭策略，为所述智能体的当前状态，为所述智能体可执行的动作集合；表示所述强化学习模型，为当前的所述虚拟状态参数；利用所述强化学习模型通过策略梯度法和最大化累积奖励更新所述火灾扑灭策略；所述策略梯度法的表达式为： ；其中，为所述强化学习模型的参数；为所述最大化累积奖励，；为时刻的即时奖励，为折扣因子；为所述火灾扑灭策略的总耗时；在所述将所述火灾扑灭策略分配到各个智能体，以供各个所述智能体执行所述火灾扑灭策略之后，所述方法还包括以下步骤：获取所述监控区域当前的监控数据；其中，所述监控数据包括环境状态和智能体状态；根据当前的所述监控数据动态调整所述火灾扑灭策略；调整所述火灾扑灭策略的表达式为： ；其中，为调整后的所述火灾扑灭策略；为所述监控数据，；为所述环境状态，为第N个所述智能体在时刻的所述智能体状态。

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