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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于Wi-Fi与惯导融合和大语言模型的资产定位监测方法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：CN120018280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510168045.8，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权基于Wi-Fi与惯导融合和大语言模型的资产定位监测方法是由李骏;王辰;倪艺洋;夏鹏程设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Wi-Fi与惯导融合和大语言模型的资产定位监测方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业资产保护和定位技术领域，公开了基于Wi‑Fi与惯导融合和大语言模型的资产定位监测方法，包括以下步骤：获取多模态数据，构建指纹库；通过Wi‑Fi和惯性导航的融合定位技术，结合采集的信号强度、惯性导航路径和指纹库中的特征数据，对工业资产进行精确定位；利用大语言模型对多模态数据进行语义融合和分析，识别潜在风险，并生成安全评估报告。本发明采用上述基于Wi‑Fi与惯导融合和大语言模型的资产定位监测方法，不仅能够实现对资产位置的精确追踪，还能够通过多模态数据融合技术和异常检测算法，感知资产运行状态，识别潜在风险，并提供实时的风险预警。

本发明授权基于Wi-Fi与惯导融合和大语言模型的资产定位监测方法在权利要求书中公布了：1.基于Wi-Fi与惯导融合和大语言模型的资产定位监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取多模态数据，构建指纹库；其中，多模态数据包括Wi-Fi信号、惯性导航数据、设备日志和图像数据； 步骤S2、通过Wi-Fi和惯性导航的融合定位技术，结合采集的信号强度、惯性导航路径和指纹库中的特征数据，对工业资产进行精确定位，具体过程如下： 步骤S21、对收集到的多模态数据包括Wi-Fi信号强度和惯性导航数据进行预处理； 步骤S22、使用惯性导航技术对设备位置进行相对变化的估算； 步骤S23、推算过程中，利用惯性传感器的输出计算出设备的移动方向和步长，逐步更新设备的位置； 步骤S24、使用集成加速度计、磁力计和陀螺仪数据的旋转矢量四元数进行航向解算； 步骤S25、基于之前位置xk,yk、步长Lk和方向ψk，推算设备的当前位置xk+1,yk+1； 步骤S26、结合实时的Wi-Fi信号强度数据和预先构建的指纹数据库，使用卷积神经网络模型对设备的位置进行预测； 卷积神经网络模型将当前扫描到的Wi-Fi信号与指纹库中的数据进行匹配，从而得到设备的估计位置； 步骤S27、在数据融合与定位优化中，通过扩展卡尔曼滤波融合Wi-Fi定位和惯性导航结果； 惯性导航提供相对位置变化趋势，Wi-Fi定位提供绝对位置参考；扩展卡尔曼滤波使用状态向量表示设备的当前位置和方向角，通过步长和方向角预测状态，并结合Wi-Fi定位观测值进行修正； 步骤S3、利用大语言模型对多模态数据进行语义融合和分析，识别潜在风险，并生成安全评估报告，包含安全评级、关键发现及预警建议，具体过程如下： 步骤S31、将多模态数据分别转化为结构化信息，确保其能够被大语言模型高效处理； 定位数据整理为时间序列的位置信息和方向角序列，形成完整的轨迹表示；设备日志中提取事件时间、类型及状态信息；图像数据提取为高维特征向量，表示视觉信息的变化；将上述数据经过标准化处理后，统一格式以便进一步分析； 步骤S32、对整理后的多模态数据进行JSON封装； 将定位数据、设备日志和图像特征按预定义的格式组织为JSON数据结构，每个模态的数据独立表示，同时保留时间戳等关联信息； 步骤S33、设计提示词，明确任务目标和大语言模型的分析需求； 结合JSON数据，将任务背景、分析目标和输入数据说明写入提示词，以便大语言模型理解上下文并输出高质量的评估结果； 步骤S34、调用大语言模型对输入数据进行语义分析和综合处理； 大语言模型通过内置的多模态特征融合和语义关联模块，将定位数据、设备日志和图像特征进行深度编码，映射到共享语义空间；利用自注意力机制，大语言模型能够动态分析多模态数据间的关系，自动发现异常模式和潜在风险； 步骤S35、基于大语言模型的分析结果生成安全评估报告； 报告以自然语言形式输出，语言简洁且直观，便于用户快速理解并应用； 步骤S36、解析大语言模型返回的评估报告，将结果转化为结构化内容供系统进一步处理； 根据报告中的关键发现和建议，触发相应的风险预警机制或采取保护措施。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200号；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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