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龙图腾网获悉江苏联峰金盾智能科技有限公司申请的专利基于大模型协同计算的警务风险多级预警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：CN120973845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511495395.1，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权基于大模型协同计算的警务风险多级预警系统是由赵凯;王嘉诚;陈博设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型协同计算的警务风险多级预警系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于大模型协同计算的警务风险多级预警系统，包括：数据模块实时采集并预处理多源警务数据，转换为文本、视觉和时空初始向量存入向量数据库，并通过事件检测器识别初始风险事件以生成预警任务；计算模块通过协同调度中枢解析任务并调用相应向量，由经警务领域调整的文本分析、视觉分析与时空预测大模型集群处理生成特征向量与时空属性；预警模块基于注意力机制融合多模态特征计算综合风险值，结合预警阈值与时空属性实现个体级即时预警、区域级态势预警与趋势级推演预警。该系统能够实现对警务风险的多层次、自适应精准预警，提升公共安全风险防控的智能化水平。

本发明授权基于大模型协同计算的警务风险多级预警系统在权利要求书中公布了：1.基于大模型协同计算的警务风险多级预警系统，其特征在于，包括： 数据模块：实时采集警务数据，并对警务数据进行预处理，将预处理后的所述警务数据转换为初始向量，并将初始向量存入预设的向量数据库中，所述初始向量包括文本初始向量、视觉初始向量和时空初始向量；设置事件检测器用于实时监测预处理后的所述警务数据，并基于预设的风险规则识别初始风险事件从而生成预警任务； 计算模块：设置协同调度中枢和大模型集群；协同调度中枢通过解析所述预警任务生成子任务，并根据子任务从所述向量数据库中检索并调用相应的所述初始向量；大模型集群包含经警务领域数据调整的文本分析模型、视觉分析模型和时空预测模型，所述大模型集群处理所述初始向量生成特征向量和时空属性； 所述特征向量包括文本特征向量、视觉特征向量和时空特征向量； 文本分析模型通过Transformer-XL架构构建，具体包括输入层、多头注意力层、语义强化层和输出层； 将所述文本初始向量输入所述输入层，进行领域自适应嵌入，具体操作如下， 将通用语义空间对齐至警务专业领域，增强警情术语识别能力获得与警务领域对齐的嵌入向量； 所述多头注意力层通过计算12头相对位置注意力，捕捉长距离语义依赖和警情事件时序关系，获得注意力特征，公式如下： 其中，、与分别为第头的查询矩阵、键矩阵和值矩阵，为第头与第头相对位置编码矩阵，为注意力头数，为键或查询向量的维度； 所述语义强化层融合犯罪类型的先验知识，获得风险特征； 所述输出层融合注意力特征和风险特征，生成文本特征向量； 所述视觉分析模型通过多尺度注意力卷积网络构建，具体包括输入层、空间金字塔层、注意力层和输出层； 将所述视觉初始向量输入所述输入层，通过重组视觉初始向量获得优化特征图Z， 其中，为卷积核，为视觉初始向量，为修正线性单元激活函数； 所述空间金字塔层对优化特征图进行多尺度特征融合，捕获不同粒度的行为模式获得多尺度融合特征； 所述注意力层聚焦异常行为区域，获得行为注意力图； 所述输出层进行通道加权和维度归一化，生成标准化视觉特征向量； 所述时空预测模型通过时空图卷积网络构建，具体包括输入层、传播层、影响层和输出层； 将所述时空初始向量输入所述输入层，构建动态时空图； 所述传播层交替执行图卷积和时序建模，模拟风险扩散过程以及捕获事件演化规律，获得时空状态矩阵； 所述影响层计算扩散半径，预测风险事件的空间影响范围； 所述输出层进行图特征池化和时空属性解析，生成时空特征向量和时空属性三元组： 其中，核心位置，经纬度，t为风险事件的持续时长，为图级池化操作； 通过预设的第一全连接层将所述文本特征向量、视觉特征向量和时空特征向量的维度进行统一； 预警模块，基于特征向量通过基于注意力机制的加权融合算法计算综合风险值； 所述综合风险值的计算步骤如下， 1通过预设的注意力感知层生成所述特征向量的查询向量、键向量与值向量： 其中，、与分别为查询向量、键向量与值向量，为特征向量，分别代表文本、视觉与时空，、、、、与为可训练参数； 2通过缩放点积注意力计算特征向量的注意力得分： 其中，为键向量的转置，为键向量的维度； 3基于所述注意力得分对所述值向量进行加权，生成模态特征； 4综合风险值通过预设的第二全连接层与激活函数计算得出： 其中，与为可训练参数； 根据综合风险值的预警阈值和所述时空属性生成包含个体级即时预警、区域级态势预警和趋势级推演预警的多级预警。

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