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龙图腾网获悉深圳市捷易通生物识别科技有限公司申请的专利一种基于P2P通信的智能门禁控制方法、装置、设备及介质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：CN119360492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411543304.2，技术领域涉及：G07C9/38；该发明授权一种基于P2P通信的智能门禁控制方法、装置、设备及介质是由刘建周设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于P2P通信的智能门禁控制方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于P2P通信的智能门禁控制方法、装置、设备及介质，包括：获取用户身份认证数据，根据所述用户身份认证数据对门禁设备注册，每台所述门禁设备生成唯一的节点，基于区块链的智能合约节点发现执行所述门禁设备的节点发现，当新的门禁设备发出连接请求时，所述门禁设备将自身的哈希值与网络中已有的节点哈希值进行比对;边缘计算节点通过实时处理和分析数据，能够快速识别和应对潜在的安全威胁，如异常流量或未经授权的访问。这种方法不仅减少了对中央服务器的依赖，还提高了系统的扩展性和容错能力,使得数据处理可以在接近数据源的地方实时进行，从而大大提高了系统的响应速度和可靠性。

本发明授权一种基于P2P通信的智能门禁控制方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于P2P通信的智能门禁控制方法，其特征在于，包括： 获取用户身份认证数据，根据所述用户身份认证数据对门禁设备注册，每台所述门禁设备生成唯一的节点，基于区块链的智能合约节点发现执行所述门禁设备的节点发现，当新的门禁设备发出连接请求时，所述门禁设备将自身的哈希值与网络中已有的节点哈希值进行比对； 基于深度强化学习模型，实时分析网络环境和数据流动，确定最优通信质量的路径，所述深度强化学习模型分析数据包的生存时间信息和延迟信息，根据当前所述网络环境和数据流动确定最短时网络连接路径； 基于长短期记忆网络构建流量预测模型，所述流量预测模型对所述门禁设备的系统内历史流量数据预测未来流量，并设定阈值，当所述系统检测到当前数据流量值与预测数据流量值之间的差异超过设定阈值时，触发异常报警； 根据所述异常报警，基于随机森林算法对用户身份认证数据分析，输出访问权限级别，所述系统的边缘计算节点运行深度学习模型处理所述门禁设备之间的业务数据流； 根据所述边缘计算节点，实时监控所述门禁设备的硬件与通信链路状态，且若干个边缘计算节点均运行K-means聚类算法，所述K-means聚类算法将实时监测的数据分为正常类和异常类，当检测到异常的情况时，边缘计算节点会生成事件报告；基于K-means聚类算法的聚类结果，系统定位故障的源头，并启动自愈机制； 当所述系统检测到由边缘计算节点生成事件报告的故障时，区块链的智能合约启动自愈机制，并将每个节点的状态与日志数据都被实时记录在区块链中。

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