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龙图腾网获悉北京网路智联科技有限公司申请的专利基于多维异常检测的可变信息标志安全处理方法及装置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：CN120429799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510920320.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于多维异常检测的可变信息标志安全处理方法及装置是由张帆;张虎;李建平;张雷;徐海平;秦建良;张海波;常小娟;曾慧;李斌;樊江涛;何双斌设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维异常检测的可变信息标志安全处理方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于多维异常检测的可变信息标志安全处理方法及装置，通过构建多维特征融合机制，通过整合显示内容、设备标识和空间位置信息，结合路网拓扑结构实现异常内容的精准识别。设计基于空间关联网络的设备联动策略，建立上下游设备显示内容传递规则，采用三层神经网络结构进行异常分类。引入规范化预警机制，通过异常事件描述模板生成标准化预警信息。该方法有效解决了传统技术在特征分析、设备联动和预警机制等方面的不足，显著提升了可变信息标志安全处理的智能化水平和防控效果。

本发明授权基于多维异常检测的可变信息标志安全处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多维异常检测的可变信息标志安全处理方法，其特征在于，所述方法包括： 从可变信息标志设备采集显示内容信息、设备标识信息、空间位置信息构建多维特征向量，基于所述空间位置信息构建设备间空间关联网络，提取相邻设备的显示内容，对所述显示内容信息进行分词处理得到词向量，将所述词向量与预设的交通信息发布词库进行匹配获取语义特征，结合路网拓扑结构分析所述显示内容信息与当前路况的匹配程度，采用特征加权方法将所述多维特征向量与所述语义特征进行融合，生成待检测的特征向量； 构建三层神经网络结构，将所述待检测的特征向量输入神经网络的输入层，在隐藏层设置多个卷积核提取特征组合，在输出层设置分类器，采用反向传播算法对神经网络权重进行迭代优化，将训练完成的神经网络分类器保存为异常内容识别模型，基于所述空间关联网络构建设备间消息通信机制，建立上下游设备显示内容传递规则； 将所述待检测的特征向量输入所述异常内容识别模型，获取异常类型标识与置信度得分，对所述置信度得分进行归一化处理并与预设的异常阈值进行比对，标记高于所述异常阈值的内容为异常内容，提取所述异常内容中的发生时间、所述设备标识、所述异常类型属性信息，将所述属性信息与预设的异常事件描述模板进行匹配，生成规范化的异常事件描述文本，基于所述设备间消息通信机制向所述空间关联网络中的相邻设备发送联动指令，构建包含所述异常事件描述文本的异常预警消息。

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