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龙图腾网获悉山东青迈智能科技有限公司申请的专利基于物联网的智慧社区安防管理方法及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：CN120430555B 。

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：202510507557.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于物联网的智慧社区安防管理方法及系统是由姜智迈设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的智慧社区安防管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于物联网的智慧社区安防管理方法及系统，所述方法包括：通过部署于社区内的物联网感知设备实时采集环境数据；基于历史安防事件数据与实时采集的环境数据，通过风险评估模型生成动态风险热力图；根据所述动态风险热力图与预设巡逻约束条件，利用强化学习算法生成最优巡逻路径；将所述最优巡逻路径下发至巡逻终端执行，并在执行过程中根据实时更新的环境数据动态调整路径；当检测到高危事件时，触发应急响应机制，自动调度无人机、巡逻机器人及移动终端协同处置。通过上述方法，能够增强社区安全监控的智能化程度。

本发明授权基于物联网的智慧社区安防管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的智慧社区安防管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 通过部署于社区内的物联网感知设备实时采集环境数据，所述环境数据包括人流密度、异常行为信号及设备运行状态； 基于历史安防事件数据与实时采集的环境数据，通过风险评估模型生成动态风险热力图，所述风险评估模型采用时空聚类算法识别高危区域，其中，所述动态风险热力图通过以下方法获得：对历史安防事件数据进行时空聚类分析，提取高危事件的时间周期性特征与空间聚集性特征；将实时采集的环境数据输入卷积神经网络，输出风险概率分布矩阵；融合时空聚类结果与风险概率分布矩阵，生成动态风险热力图； 根据所述动态风险热力图与预设巡逻约束条件，利用强化学习算法生成最优巡逻路径，所述巡逻约束条件包括路径长度、高危区域覆盖权重及设备能耗，其中，所述强化学习算法的状态空间包括社区网格化地图、实时风险等级及设备位置，所述强化学习算法动作空间为巡逻终端的移动方向与速度，奖励函数为：R=α*高危区域覆盖率+β*路径效率−γ*能耗，其中，α、β、γ为权重系数，根据社区安防等级确定； 将所述最优巡逻路径下发至巡逻终端执行，并在执行过程中根据实时更新的环境数据动态调整路径。

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山东青迈智能科技有限公司，其通讯地址为：273400 山东省临沂市兰山区柳青街道北京路临沂商会大厦1号楼1110室；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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