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龙图腾网恭喜中集安防科技有限公司申请的专利撬装式消防站运行状态实时监测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：CN118662836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202410982776.1，技术领域涉及：A62C37/50；该发明授权撬装式消防站运行状态实时监测方法及系统是由罗晓微;龙珂;陈宇;蔡德亮设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本撬装式消防站运行状态实时监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及消防运行管理的技术领域，特别是涉及一种撬装式消防站运行状态实时监测方法及系统，其能够提高撬装式消防站在应急响应和管理方面的效率和可靠性，同时降低火灾带来的损失；所述方法包括：实时采集消防设施状态参数集合以及消防设施图像数据集合；根据消防设施状态参数集合，在预先搭建的第一应急响应时长数据库进行映射，获得第一应急响应时长；对消防设施图像数据集合进行特征提取，获得消防设施图像特征集合；根据消防设施图像特征集合，在预先搭建的第二应急响应时长数据库进行映射，获得第二应急响应时长；比较第一应急响应时长和第二应急响应时长，将时长最大的作为撬装消防站的预测应急响应时长。

本发明授权撬装式消防站运行状态实时监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种撬装式消防站运行状态实时监测方法，其特征在于，所述方法包括：实时采集消防设施状态参数集合以及消防设施图像数据集合；根据消防设施状态参数集合，在预先搭建的第一应急响应时长数据库进行映射，获得第一应急响应时长；对消防设施图像数据集合进行特征提取，获得消防设施图像特征集合；根据消防设施图像特征集合，在预先搭建的第二应急响应时长数据库进行映射，获得第二应急响应时长；比较第一应急响应时长和第二应急响应时长，将时长最大的作为撬装消防站的预测应急响应时长；将预测应急响应时长与预设响应时长阈值进行比对，若预测应急响应时长未超过预设响应时长阈值，则无动作；若预测应急响应时长超过预设响应时长阈值，则进行消防站异常报警；所述第一应急响应时长数据库的构建方法包括：收集消防设施状态参数的历史数据，包括消防泵工作状态、灭火罐储存状态以及消防车辆待命状态；对收集的数据进行清洗，去除无效异常值，同时对状态参数进行标准化处理；分析状态参数与实际应急响应时长之间的关系，获得状态参数集合；设计数据库架构，包括状态参数标识、参数值和对应应急响应时长字段；将分析得到的每个状态参数集合与其对应的预测应急响应时长记录入库，形成一一对应的映射关系；定期对数据库进行更新，加入新的状态参数集合与响应时长的对应关系，保持数据库的时效性；对消防设施图像数据集合进行特征提取的方法包括：使用滤波器去除图像中的噪声；将彩色图像转化为灰度图像；对图像进行旋转、缩放和平移；使用边缘检测算法检测图像中的边缘信息，边缘信息对应于消防设施的形状和轮廓；基于消防设施的形状特点，定位图像中的消防设施；将图像分割成不同的区域，分析消防设施的不同组成部分；应用形状特征提取算法，描述消防设施的部件形状；通过纹理特征提取方法，分析消防设施表面的纹理信息；将提取出的特征转换为数值形式的特征向量，每一个消防设施的图像被表示为一个特征向量，将各个消防设施的特征向量进行融合，获得消防设施图像特征集合；所述第二应急响应时长数据库的构建方法包括：收集消防设施图像数据，包括消防泵、灭火罐以及消防车辆在不同状态下的图像；对收集的图像进行标注，记录对应的消防设施状态及当时的应急响应时长；对收集的消防设施图像数据进行特征提取，提取的特征包括形状、颜色分布和纹理；将提取的图像特征与已知的应急响应时长进行配对标注，形成初始的图像特征响应时长数据集；设计数据库结构，包含两部分，一部分用于存储图像特征的详细信息，另一部分则记录对应的应急响应时长；将图像特征响应时长数据集录入至数据库中，定期根据新收集的数据和实际应急响应表现，对数据库进行更新和优化；在进行消防站异常报警时，确定异常原因的方法为：自动回溯触发报警时的消防设施状态参数集合和图像特征集合，对比分析消防设施状态参数集合和图像特征集合与历史正常运行状态的差异，初步判断异常来源；实时查看触发报警的消防设施情况，确认异常状况；分析传感器的实时数据流，寻找异常波动的数据模式，定位问题所在；对收集到的所有数据进行综合分析，诊断异常的原因，并提出解决方案和维护建议。

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