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龙图腾网获悉江西省商友实业有限公司申请的专利基于智慧城市的消防隐患识别方法、系统、介质及设备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：CN119358847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411918907.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于智慧城市的消防隐患识别方法、系统、介质及设备是由黄琰;陈健设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智慧城市的消防隐患识别方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于智慧城市的消防隐患识别方法、系统、介质及设备，该方法包括：选取关键节点，获取子事件的完成情况；获取各关键节点处子事件的历史数据对于消防隐患的影响，以得到子事件的关键值；获取不同关键节点处子事件的历史数据对于消防隐患的影响，以得到子事件的权重值；将子事件的关键值与权重值进行融合，以得到重要度；基于重要度，以得到子评分，融合关键节点处的所有子评分，以得到关键节点处的综合评分；基于所有关键节点的综合评分，构建消防安全统计图，并得到该城市任何地方与消防隐患之间的相关度，本发明从数字化的角度，全面综合了一个城市的消防隐患程度，进而在危险发生前，便可对具有消防隐患的区域进行安全部署。

本发明授权基于智慧城市的消防隐患识别方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于智慧城市的消防隐患识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 选取城市中的关键节点，并基于智慧城市的监测系统，获取关键节点处和消防有关的子事件的完成情况； 基于所述智慧城市的监测系统，获取各所述关键节点处子事件的历史数据对于消防隐患的影响，并综合所述子事件的完成情况，以得到各所述关键节点处子事件的关键值； 获取不同所述关键节点处子事件的历史数据对于所述消防隐患的影响，以得到各所述子事件本身的权重值； 将各所述关键节点处子事件的关键值与所述子事件本身的权重值进行融合，以得到各所述关键节点处子事件的重要度； 基于各所述关键节点处子事件的重要度，以得到各所述子事件对于所述关键节点处的子评分，融合所述关键节点处的所有子评分，以得到所述关键节点处的综合评分； 基于所有所述关键节点的综合评分，构建该城市的消防安全统计图，根据所述消防安全统计图，得到该城市任何地方与所述消防隐患之间的相关度； 所述基于所述智慧城市的监测系统，获取各所述关键节点处子事件的历史数据对于消防隐患的影响，并综合所述子事件的完成情况，以得到各所述关键节点处子事件的关键值，具体包括： 定义消防隐患下的多个中级事件为（Q1,Q2,……,Qn），并定义多个子事件为（q1,q2,……,qm）；其中n表示所述中级事件的数量，m表示所述子事件的数量； 从智慧城市的监测系统中获取各所述子事件qj的历史数据对于相应的所述中级事件Qi的历史估计概率ζij；i=（1,2，……，n），j=（1,2，……，m）； 根据所述子事件的完成情况，给所述历史估计概率ζij进行优化，以得到所述中级事件的当前估计概率Yij； 基于各所述中级事件的当前估计概率Yij，对所述消防隐患的发生概率进行计算： ； 其中，θ=（1,2，……，v），v表示关键节点的总数，P（θ）表示第θ个关键节点中消防隐患的发生概率，qj∈Qi表示在中级事件i下的子事件j，k∈[1,n]，qj∈QiUQk表示在中级事件i或k下的子事件j； 根据所述消防隐患的发生概率P，对各所述中级事件下的子事件qij求偏导数计算，以得到各所述中级事件下的子事件qij的关键值Eij； ； 所述基于各所述关键节点处子事件的重要度，以得到各所述子事件对于所述关键节点处的子评分，融合所述关键节点处的所有子评分，以得到所述关键节点处的综合评分，具体包括： 为所述重要度定义子评分区间O，并根据所述子评分区间O计算各所述关键节点处子事件的期待值、熵值和超熵值； ； ； ； 其中，表示期待值，表示熵值，表示超熵值，=0.02，和分别表示评分区间o的上限值和下限值，表示评分区间O内正态函数的阶数； 计算所述关键节点中的子事件在所述子评分区间中的匹配度ψ； ； 其中，G表示重要度； 融合所述关键节点的所有子事件在所述子评分区间中的匹配度以得到总匹配度K； 基于所述总匹配度K，为所述关键节点定量综合评分η； ； 其中，β表示总匹配度K的等级； 基于所有所述关键节点的综合评分，构建该城市的消防安全统计图，根据所述消防安全统计图，得到该城市任何地方与所述消防隐患之间的相关度，具体包括： 根据该城市的平面图，构建该城市的核密度图； ； ； 其中，f（x）表示位置x处的核密度，表示核密度图上第θ个关键节点的位置，T表示空间维度，表示带宽，L表示空间权重函数； 基于所有所述关键节点的综合评分，计算所述核密度图中的带宽； ； ； 其中，VD表示加权后的标准距离，表示第θ个关键节点处的综合评分，｛，，｝分别表示第θ个关键节点处三轴坐标，｛，，｝分别表示考虑综合评分后三轴的加权平均中心，所述核密度图具有多个将非量化特征转换为量化特征的字段值，μ表示核密度图中所有字段值的总和，Dm表示三轴的所述加权平均中心的中值距离； 将所述带宽代入至所述核密度图，以得到该城市的消防安全统计图； 基于莫兰指数分析法分析所述消防安全统计图中各区域的核密度，以得到各区域的莫兰指数，将所述莫兰指数大于预设指数的区域视为与所述消防隐患具有高相关度的区域，并进行记录。

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