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龙图腾网恭喜上马科技有限公司申请的专利公路危品运输车辆安全监管报警方法、系统及设备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：CN119516752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202510089970.1，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权公路危品运输车辆安全监管报警方法、系统及设备是由孙志鸿;何南设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本公路危品运输车辆安全监管报警方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及运输车辆监管技术领域，提供了公路危品运输车辆安全监管报警方法、系统及设备。监管报警方法包括：确定危险品传感数据与预设的风险判断标准是否匹配；在危险品传感数据与风险判断标准不匹配的情况下，结合车辆传感数据和危险品传感数据对危险品传感数据的变化情况进行预测，得到危险品预测数据；确定危险品预测数据与风险判断标准是否匹配；在危险品预测数据与风险判断标准匹配的情况下，确定运输车辆存在安全风险，并输出报警信息。通过采用上述技术方案，可以在当前危险品数据指示不存在风险的情况下，进一步结合车辆传感数据对危险品传感数据的变化进行预测，如此可以有助于进行风险预判，进而可以有助于提高安全监管的有效性。

本发明授权公路危品运输车辆安全监管报警方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种公路危品运输车辆安全监管报警方法，其特征在于，所述方法包括：获取运输车辆上设置的车辆传感器采集的车辆传感数据以及所述运输车辆的危险品容器上设置的危险品传感采集的危险品传感数据，所述车辆传感数据包括车辆速度和震动情况；确定所述危险品传感数据与预设的风险判断标准是否匹配；在所述危险品传感数据与所述风险判断标准不匹配的情况下，将所述车辆传感数据和所述危险品传感数据输入数据预测模型中，得到危险品预测数据；确定所述危险品预测数据与所述风险判断标准是否匹配；在所述危险品预测数据与所述风险判断标准匹配的情况下，确定所述运输车辆存在安全风险，并输出报警信息；其中，所述数据预测模型是使用训练数据对初始网络模型进行训练得到的，所述初始网络模型为长短期记忆网络模型，所述训练数据中包括至少一组样本数据，所述样本数据是基于样本时间段内的车辆传感数据以及所述样本时间段内的样本危险品传感数据确定的；所述样本数据包括速度影响因素和震动影响因素,所述样本数据的确定过程包括：基于所述样本时间段内车辆速度的变化情况对车辆的震动变化进行预测，得到预测震动数据；基于所述样本时间段内的预测震动数据与所述震动情况的差异确定所述速度影响因素；基于所述样本时间段内震动情况的变化情况对车辆的速度变化进行预测，得到预测速度数据；基于所述样本时间段内的预测速度数据与所述车辆速度的差异确定所述震动影响因素。

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