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龙图腾网恭喜江西省商友实业有限公司申请的专利加油站消防控制方法、系统、可读存储介质及计算机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：CN119723274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510214070.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权加油站消防控制方法、系统、可读存储介质及计算机是由黄琰;陈健设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本加油站消防控制方法、系统、可读存储介质及计算机在说明书摘要公布了：本发明提供一种加油站消防控制方法、系统、可读存储介质及计算机，该方法包括：将各第一火场图像输入至卷积神经网络模型中进行模型优化得到卷积神经网络优化模型；基于各第二火场图像对图像检测模型进行模型优化得到图像检测优化模型；利用图像配准算法对各第一火场图像和各第二火场图像的特征提取结果进行数据处理融合数据；根据消防设施信息和消防任务集合构建出对应的消防策略集；将消防策略集、融合数据、卷积神经网络优化模型以及图像检测优化模型进行模型融合，以构建出消防检测模型，并通过消防检测模型实现目标加油站的消防控制。本发明通过消防检测模型实现目标加油站的消防控制，提升任务处理的效率，降低分配成本。

本发明授权加油站消防控制方法、系统、可读存储介质及计算机在权利要求书中公布了：1.一种加油站消防控制方法，其特征在于，包括： 获取若干第一火场图像以及第二火场图像，并构建卷积神经网络模型，将各所述第一火场图像输入至所述卷积神经网络模型中，以使所述卷积神经网络模型进行模型优化得到卷积神经网络优化模型； 构建图像检测模型，并基于各所述第二火场图像对所述图像检测模型进行模型优化，以得到图像检测优化模型； 将各所述第一火场图像和各所述第二火场图像进行特征提取，并利用图像配准算法对特征提取结果进行数据处理，以得到对应的融合数据； 获取若干加油站所在区域的消防设施信息，并构建消防任务集合，根据所述消防设施信息和所述消防任务集合构建出对应的消防策略集，其中，获取若干加油站所在区域的消防设施信息，并构建消防任务集合，根据所述消防设施信息和所述消防任务集合构建出对应的消防策略集的步骤包括： 获取若干加油站所在区域的消防设施信息，其中，消防设施信息包括消防机器人的数量信息、消防机器人的类型信息以及消防机器人的行驶速度； 根据所述消防机器人的数量信息、所述消防机器人的类型信息以及所述消防机器人的行驶速度构建出消防机器人集合，其中，消防机器人由、、三组数据表示，表示消防机器人的数量，表示消防机器人的类型，表示消防机器人的行驶速度； 根据所述消防机器人集合构建出对应的任务序列，针对所述消防机器人集合生成对应的救援任务的数量、处理等级以及执行时间，将救援任务的各类信息进行组合得到对应的任务序列； 定义所述消防机器人集合所对应的时间集合，所述时间集合表示消防机器人按照自身预设的路径集合开始执行任务的时间，其中，； 定义所述消防机器人集合所对应的时间窗集合，，所述时间窗集合表示消防机器人仅能够在某个任务所存在的时间段内执行该任务，其中，表示任务存在的时间段，消防机器人仅能在这段时间内执行该任务，表示任务的结束时间，表示任务的开始时间； 利用竞价算法对所构建的任务序列与消防机器人集合进行处理，以得到对应的竞价集合，其中，表示该竞价集合所有者消防机器人目前竞价所获得的任务序号，表示竞价集合中元素个数，即任务数量； 利用上述得到的数据进行整合，计算出消防机器人在将任务加入到竞价集合后完成该任务得到的总得分： ； ； 式中，表示消防机器人按照竞价集合中顺序完成任务的总得分，、分别表示消防机器人完成任务后的得分和代价，通过预先构建的数据库对该消防机器人进行计算得到，表示任务加入竞价集合后消防机器人完成任务后的总得分； 在得到所有消防机器人的总得分后，根据得分值进行排序，从而构建出对应的消防策略集； 将所述消防策略集、所述融合数据、所述卷积神经网络优化模型以及所述图像检测优化模型进行模型融合，以构建出消防检测模型，并通过所述消防检测模型实现目标加油站的消防控制。

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