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申请/专利权人：山东跃莱数字技术有限公司

摘要：本发明公开了基于人工智能的加油站监控预警系统，涉及监控预警技术领域。包括收集模块：用于获取实时检测数据；储存模块：用于储存检测数据，所述检测数据包括设备数据、环境数据和行为数据。本发明通过采用多模块协同工作，提高了预警的准确性和实时性，实现了对加油站全方位、实时的监控和预警，通过检测数据构建处理模型，提高了预警系统的全面性，完成了对加油站进行场景划分，并依据场景和实时检测数据输出预警模式和危险数据的设置使得预警系统的预警效果和实时性得到一定程度的提高，解决了在预警过程中，预警模式单一，且无法针对不同危险级别和场景进行精细化预警的问题。

主权项：1.基于人工智能的加油站监控预警系统，其特征在于，包括：收集模块：用于获取实时检测数据；储存模块：用于储存检测数据，所述检测数据包括设备数据、环境数据和行为数据；处理模块：用于读取检测数据内任意两项数据，并构建基于人工智能的处理模型，处理模型将加油站根据场景划分得到不同的预警模式以及对实时检测数据进行危险等级的判别并输出得到危险数据；整合模块：用于综合预警模式和危险数据，并输出得到反馈结果；预警模块，用于根据反馈结果来进行不同报警命令的发出；所述处理模型包括：基于所述检测数据的特征来获取加油站的场景数据，基于场景数据衍生出若干个影响数据，建立判别方法，关联场景数据和影响数据，判别影响数据对场景数据的影响力，基于影响力的程度输出不同的预警模式；读取实时检测数据，构建评级方法，选取和实时检测数据相同特征的场景数据，比对实时检测数据和影响数据的相似性，并基于相似性的程度和场景数据输出不同的危险数据；所述判别方法包括：限定场景数据和影响数据特征的统一，基于场景数据生成实时场景建模；读取影响数据，并在实时场景建模内生成，收集实时场景建模在未出现影响数据时的各项属性数据，并记录为数据A，调取影响数据生成时，实时场景建模的各项属性数据，并记录为数据B；设定各项属性数据的中点值为阈值，比对数据B和数据A之间的数据差，基于数据差和阈值比对的大小，输出得到不同的预警模式；所述评级方法包括：提取实时检测数据内特征，调取同特征的场景数据，连续输入多段连续的实时检测数据并和所有影响数据进行特征向量比对挑取和多段连续的实时检测数据特征向量相接近的影响数据，并输出为关联数据，关联数据基于场景数据输出不同的危险数据。

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