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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于云边协同的消防安全检测系统及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：CN116489191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310478364.X，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于云边协同的消防安全检测系统及方法是由王新宇;王梓扬;王俊颜;闵丽娟;方伟设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云边协同的消防安全检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云边协同的消防安全检测系统及方法，在云端服务系统部署有数据传输模块、火情模型训练模块和火情判断模块；所述数据传输模块负责接受数据采集子系统的数据，将判断结果上传至应用层，完成数据上行；向数据采集子系统传输指令，完成数据下行；所述模型训练模块用于训练火情判断模型，所述火情判断模型用于火情判断，并且将训练好的动态火情判断模型发送至数据采集子系统中，完成边缘侧的火情实时判断；所述火情判断模块用于对传入云端的数据进行火情判断。本发明中云端的火情判断模型有多种类型，支持不同的应用场景，提高适应性和准确性。

本发明授权一种基于云边协同的消防安全检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云边协同的消防安全检测系统，其特征在于，在云端服务系统部署有数据传输模块、火情模型训练模块和火情判断模块； 所述数据传输模块负责接受数据采集子系统的数据，将判断结果上传至应用层，完成数据上行；向数据采集子系统传输指令，完成数据下行； 所述模型训练模块用于训练火情判断模型，所述火情判断模型用于火情判断，并且将训练好的动态火情判断模型发送至数据采集子系统中，完成边缘侧的火情实时判断； 所述火情判断模块用于对传入云端的数据进行火情判断； 所述数据采集子系统包括以下模块： 数据采集模块：根据采样频率采集各类传感器的信息； 数据传输预处理模块：对采集的传感器数据信息进行降维处理； 数据传输模块：实现与云端服务系统之间的通信； 采集控制自适应模块：对降维处理后的采集数据进行采样频率的计算和调整； 控制模块：根据采集控制自适应模块输出的数据，利用接收的火情判断模型对火情进行判断，根据火情判断结果向各类执行器发出控制命令，或根据直接接收的模型训练模块发送的火情判断结果，向各类执行器发出控制命令； 在数据传输预处理模块中，对数据集使用主成分分析方法进行数据降维，将维数据降至2维，用以下公式来计算每个主成分： 其中，是第个主成分，是第个特征的对于第个主成分的权重，； 用以下公式来计算数据集中每个特征的方差： 其中，表示数据集的第个特征，表示第个特征的方差，表示第个样本的第个特征值，表示第个特征的平均值，； 用以下公式计算第个主成分的方差： 通过最大化主成分的方差，找到个主成分方差中最大的2个方差，从而计算出特征的权重，，，得到包含最多信息的2个主成分： 当系统运行时，对于数据采集模块采集到的个传感器数据进行实时处理，在数据传输预处理模块中，根据特征权重计算主成分一和主成分二； 在采集控制自适应模块中，计算主成分一和主成分二的平均值，对平均值的波动情况进行频率调整，步骤如下： 1设定初始阈值，采样周期，并从边缘设备开始进行数据采集； 2每经过一个采样周期，计算该周期内采集到的数据的波动幅度，即： 其中，表示该采样周期内采集到的数据个数；表示一个采样周期内第个数据点的值，表示一个采样周期内所有数据点的平均值； 3若波动幅度大于当前阈值，则将阈值加上一个变量，否则将阈值减去一个变量，即： 4根据当前阈值来调整采样周期，使得采样周期随着阈值的增加而减小，采样周期根据以下公式计算： 其中，是一个常数，用于控制采样周期的变化速度。

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