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龙图腾网获悉应急管理部沈阳消防研究所申请的专利一种基于多源信息融合的电动汽车停车场所火灾防控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：CN119925856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510279154.7，技术领域涉及：A62C3/16；该发明授权一种基于多源信息融合的电动汽车停车场所火灾防控系统是由郑伟;许磊;郐士超;赵兵设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信息融合的电动汽车停车场所火灾防控系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源信息融合的电动汽车停车场所火灾防控系统，包括感知层通过多模态传感器网络实时捕获电动汽车停车场所的环境状态与车辆电池的运行参数；网络层作采用智能融合网络架构，实现感知层与数据处理层间的通信；数据处理层用于对所述环境状态和所述运行参数进行融合分析，判断火灾风险等级，生成动态控制指令；数据处理层由多维度分析引擎构成，采用分层递进的智能分析架构实现对火灾风险的多级研判；应用层接收所述数据处理层生成的所述动态控制指令，通过多模态终端设备实现火灾防控的全流程闭环管理。该方法不仅提高电动汽车停车场所火灾防控的精度，同时具有较好的可解释性，可直接应用于电动汽车停车场所火灾防控系统中。

本发明授权一种基于多源信息融合的电动汽车停车场所火灾防控系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合的电动汽车停车场所火灾防控方法，其特征在于，包括以下步骤： 感知层通过多模态传感器网络实时捕获电动汽车停车场所的环境状态与车辆电池的运行参数； 网络层作采用智能融合网络架构，实现感知层与数据处理层间的通信； 数据处理层用于对所述环境状态和所述运行参数进行融合分析，判断火灾风险等级，生成动态控制指令；数据处理层由多维度分析引擎构成，采用分层递进的智能分析架构实现对火灾风险的多级研判；所述数据处理层包括异构数据预处理模块、多维特征提取模块、火灾风险评估模块和动态控制策略生成模块；包括： 基于多维特征提取模块提取的特征信息，采用三级递进式分析框架，构建火灾风险评估模型，对电动汽车停车场所的火灾风险等级进行评估；火灾风险等级包括一级评估、二级评估和三级评估； 应用层接收所述数据处理层生成的所述动态控制指令，通过多模态终端设备实现火灾防控的全流程闭环管理；所述应用层包括声光报警模块、排烟系统控制模块、灭火系统控制模块、远程监控平台、应急疏散与灭火救援模块； 所述一级评估，包括： 使用在历史的环境状态和运行参数预训练的深度神经网络，加载其权重参数； 采集目标停车场的本地数据，通过数据增强扩充样本量；采用迁移学习技术，冻结模型底层特征提取层，仅调整顶层全连接层参数；其中损失函数设计为交叉熵损失与KL散度结合； 将实时传感器数据输入微调后的模型，输出火灾风险概率值0‑1区间；设定阈值，标记为“一级高风险”，触发二级评估； 所述二级评估，包括： 通过卡尔曼滤波融合同类型传感器数据，消除孤点误差；利用时间序列对齐算法同步BMS数据与环境数据至毫秒级； 构建贝叶斯网络拓扑结构，节点包括传感器数据、设备健康度及火灾状态；基于先验概率和条件概率表，计算后验概率； 采用改进型D‑S证据理论对多源传感器数据进行不确定性推理，结合自适应加权算法，动态分配不同传感器的信任权重； 设定阈值，标记为“二级确认风险”，触发三级评估，所述三级评估的方法，还包括： 对实体进行定义，定义包括电池类型、火灾诱因、环境条件、灭火剂特性，基于历史案例和领域知识建立因果链； 输入当前风险特征，通过图神经网络遍历知识图谱，匹配相似子图；计算子图置信度，识别潜在风险路径； 结合一级概率输出与二级置信度，通过逻辑规则引擎推导火灾成因；若知识图谱推理结果与一级、二级评估一致，则判定高风险等级；若存在矛盾，触发人工复核。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人应急管理部沈阳消防研究所，其通讯地址为：110034 辽宁省沈阳市皇姑区文大路218-20号甲；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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