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龙图腾网获悉烽火通信科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的智慧灯杆告警相关性分析方法和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：CN113902093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111058782.0，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种基于深度学习的智慧灯杆告警相关性分析方法和系统是由鲍齐权设计研发完成，并于2021-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的智慧灯杆告警相关性分析方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的智慧灯杆告警相关性分析方法及系统，所述方法包含至少一次深度学习过程，所述深度学习过程包括步骤:对具有物理关联性的智慧灯杆进行告警采样，并将采样所得的一批告警作为临时告警样本集；基于当前神经网络对所述临时告警样本集进行前向计算，以获取告警相关性分析结果；根据告警被清除的情况对所述告警相关性分析结果进行标记以获取标记结果；以所述临时告警样本集与所述标记结果为训练样本，并待所述训练样本数量达到设定值时启动深度神经网络训练，以优化所述当前神经网络的模型参数。本发明可在避免大量一次性人工标记和录入工作的同时，有效提高相关性分析结果的准确度。

本发明授权一种基于深度学习的智慧灯杆告警相关性分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智慧灯杆告警相关性分析方法，其特征在于，所述方法包含至少一次深度学习过程，所述深度学习过程包括步骤： 对具有物理关联性的智慧灯杆进行告警采样，并将采样所得的一批告警作为临时告警样本集； 基于当前神经网络对所述临时告警样本集进行前向计算，以获取告警相关性分析结果； 根据告警被清除的情况对所述告警相关性分析结果进行标记以获取标记结果； 以所述临时告警样本集与所述标记结果为训练样本，并待所述训练样本数量达到设定值时启动深度神经网络训练，以优化所述当前神经网络的模型参数； 根据告警被清除的情况对所述告警相关性分析结果进行标记以获取标记结果，包括步骤： 根据告警被清除后其他告警的变化情况自动标记告警间的关联信息； 由人工在自动标记的结果基础上结合告警处理的实际情况对所述告警相关性分析结果进行修正并以此形成所述标记结果； 根据告警被清除后其他告警的变化情况自动标记告警间的关联信息，包括步骤： 一个告警被清除后若有其他告警在预设时间阈值内自动清除，则将所述在预设时间阈值内自动清除的其他告警标记为相关告警并以此为自动标记的结果； 对具有物理关联性的智慧灯杆进行告警采样，并将采样所得的一批告警作为临时告警样本集，包括步骤： 一个智慧灯杆发生告警时，发生告警的智慧灯杆以预设采样时长对所发生的告警进行采样，并向具有物理关联性的其他智慧灯杆发送告警采集指令； 收到告警采集指令的其他智慧灯杆根据所述告警采集指令在预设采样时长内对自身发出的告警进行采样； 经过所述预设采样时长后，在所有采样得到的告警中确定一批告警作为临时告警样本集； 其中，所述告警采集指令包括预设采样时长、采样起始时间以及采样ID信息，只采集具有相同采样ID的告警； 其中，所述告警采样过程在告警发生时同时进行，且采样工作由智慧灯杆上的告警采样器在具有物理关联的灯杆之间进行指令传达和采样。

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