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申请/专利权人：深圳觉明人工智能有限公司
摘要：本发明公开了一种智能安防监控系统及监控方法，涉及安防监控技术领域，包括以下步骤：步骤1，数据采集模块：根据各种传感器设备采集环境数据，包括视频流、音频流、温度、湿度和烟雾浓度数据信息；步骤2，数据处理模块，对采集到的数据进行清洗、归一化预处理操作，确保数据的质量和一致性；步骤3，特征提取模块，基于深度学习模型和统计方法对预处理后的数据进行特征提取和选择，筛选出与安防事件相关的关键特征；步骤4，模型构建模块，构建基于复杂函数的多模型体系，包括卷积神经网络、递归神经网络和长短期记忆网络，对提取的特征进行训练和评估。
主权项：1.一种智能安防监控方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，数据采集模块：根据各种传感器设备采集环境数据，包括视频流、音频流、温度、湿度和烟雾浓度数据信息；步骤2，数据处理模块，对采集到的数据进行清洗、归一化预处理操作，确保数据的质量和一致性；步骤3，特征提取模块，基于深度学习模型和统计方法对预处理后的数据进行特征提取和选择，筛选出与安防事件相关的关键特征；步骤4，模型构建模块，构建基于复杂函数的多模型体系，包括卷积神经网络、递归神经网络和长短期记忆网络，对提取的特征进行训练和评估；模型训练过程包含反复的循环步骤，具体过程如下：S1：初始化参数，首先初始化模型的参数；S2：数据批量处理，将训练数据分成多个批次，每个批次包含若干样本；S3：对于每个批次的数据，进行前向传播计算输出值；S4：计算损失函数：利用前向传播的结果计算损失函数；S5：计算损失函数对模型参数的梯度；S6：利用梯度下降法或其变种更新参数；S7：循环执行上述S1-S6步骤，直到损失函数收敛到某个阈值；步骤5，多模型融合模块，基于多个训练好的模型对监控数据进行实时评分，并根据评分结果判断是否触发报警；步骤6，报警策略模块，基于评分结果设定报警策略，通过算法优化报警策略，确保报警的准确性和实时性；步骤7，实时监控模块，实时监控环境数据，根据报警策略自动调整监控参数，并通过反馈机制优化模型性能；步骤8，结果分析模块，基于监控数据进行统计分析，生成监控报告，并提供优化建议。
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权利要求：
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