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龙图腾网获悉清华大学;北京辰安科技股份有限公司申请的专利火场救援战术获取方法、装置及电子设备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：CN119918880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510014265.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权火场救援战术获取方法、装置及电子设备是由陈涛;张立凡;吴泽群设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本火场救援战术获取方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提出一种火场救援战术获取方法、装置及电子设备，其中，火场救援战术获取方法包括：获取火线对应的网格单元集合中任一第一网格单元的火线分类特征和所述任一第一网格单元的地形分类特征；根据所述火线分类特征对应的第一特征向量、所述地形分类特征对应的第二特征向量和所述任一第一网格单元的环境特征对应的第三特征向量，获取所述任一第一网格单元对应的特征向量；采用目标图卷积神经网络模型和目标时序Transformer模型对所述任一第一网格单元对应的特征向量进行分析，获取所述任一第一网格单元对应的火场救援战术，解决现有技术中火灾补救方法无法进行适应性变化，使得火灾补救方法与当前火灾情况不匹配，灭火效果较差的技术问题。

本发明授权火场救援战术获取方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种火场救援战术获取方法，其特征在于，包括： 获取火线对应的网格单元集合中任一第一网格单元的火线分类特征和所述任一第一网格单元的地形分类特征； 根据所述火线分类特征对应的第一特征向量、所述地形分类特征对应的第二特征向量和所述任一第一网格单元的环境特征对应的第三特征向量，获取所述任一第一网格单元对应的特征向量，其中，所述火线分类特征包括火头区域、火翼区域或火尾区域； 采用目标图卷积神经网络模型和目标时序Transformer模型对所述任一第一网格单元对应的特征向量进行分析，获取所述任一第一网格单元对应的火场救援战术； 其中，所述采用目标图卷积神经网络模型和目标时序Transformer模型对所述任一第一网格单元对应的特征向量进行分析，获取所述任一第一网格单元对应的火场救援战术，包括： 采用目标图卷积神经网络模型，对所述任一第一网格单元对应的特征向量向前传播，获取每个时间步的火场空间特征； 采用目标时序Transformer模型，对所述每个时间步的火场空间特征进行处理，获取每个时间步的位置特征； 根据所述每个时间步的火场空间特征和所述每个时间步的位置特征，获取所述任一第一网格单元对应的火场表示； 根据火场表示和火场救援战术的映射关系，获取所述火场表示对应的火场救援战术，并将所述火场救援战术作为所述任一第一网格单元对应的火场救援战术； 其中，所述采用目标图卷积神经网络模型，对所述任一第一网格单元对应的特征向量向前传播，获取每个时间步的火场空间特征，包括： 根据所述网格单元之间的空间邻近关系，获取所述任一第一网格单元对应的邻接矩阵； 根据所述目标图卷积神经网络模型的权重矩阵、所述目标图卷积神经网络模型的激活函数和所述邻接矩阵，获取每个时间步的火场空间特征。

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清华大学;北京辰安科技股份有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园；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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