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申请/专利权人：江苏天奉海之源通信电力技术有限公司

摘要：本发明提供一种基于AI大模型识别算法的智慧消防开放式接入方法，属于人工智能技术领域，其方法包括：步骤1：获取消防设备的历史监测数据；步骤2：获取消防设备的视频识别数据和消防相关设备数据；步骤3：基于AI大模型学习历史监测数据，获得目标识别模型，通过目标识别模型对视频识别数据和消防相关设备数据进行分析识别，进行消防设备的开放式接入。本发明的一种基于AI大模型识别算法的智慧消防开放式接入方法，引入AI大模型学习历史监测数据，获取目标识别模型。利用大模型能够识别到各种消防相关设备的状态和参数实现开放式接入，便于后续系统综合监测设备状态并进行风险预判，在发生火灾时进行有效联动，更加智能且灵活。

主权项：1.一种基于AI大模型识别算法的智慧消防开放式接入方法，其特征在于，包括：步骤1：获取消防设备的历史监测数据；步骤2：获取消防设备的视频识别数据和消防相关设备数据；步骤3：基于AI大模型学习历史监测数据，获得目标识别模型，通过目标识别模型对视频识别数据和消防相关设备数据进行分析识别，进行消防设备的开放式接入；步骤3：基于AI大模型学习历史监测数据，获得目标识别模型，通过目标识别模型对视频识别数据和消防相关设备数据进行分析识别，进行消防设备的开放式接入，包括：解析历史监测数据，获取火灾关联数据；基于AI大模型，根据火灾关联数据，识别火灾关联特征；学习火灾关联特征，获取学习结果，学习结果为：火灾关联特征和火灾隐患的关联关系；根据学习结果，建立目标识别模型；通过目标识别模型分析视频识别数据和消防相关设备数据，获取识别结果；根据识别结果，判断是否存在火灾隐患，若存在火灾隐患，则基于预设的预警机制进行预警；基于AI大模型，根据火灾关联数据，识别火灾关联特征，包括：提取火灾关联数据中的预训练数据；通过预训练数据对AI大模型进行预训练，获取预训练模型；根据预训练模型识别火灾关联数据中的火灾关联特征；提取火灾关联数据中的预训练数据，包括：获取火灾关联数据的监测数据源；将属于同一监测数据源的火灾关联数据划分至同一数据集，并作为同源数据集；根据同源数据集中火灾关联数据的数据类型，确定特征提取全面能力值，并与对应同源数据集进行关联；根据同源数据集中火灾关联数据的数据质量，确定特征提取深度能力值，并与对应同源数据集进行关联；将同源数据集关联的特征提取全面能力值和特征提取深度能力值进行累加，获取计算值，并将计算值大于等于预设的计算值阈值的同源数据集作为预训练数据；步骤4：获取联动平台的接入信息，并根据接入信息进行问题预判，根据问题预判的预判结果，触发联动措施；根据接入信息进行问题预判，包括：获取目标识别模型的识别结果的识别结果特征；根据识别结果特征和接入信息，确定联动平台的组合特征；根据组合特征和问题预判模型进行问题预判；其中，根据识别结果特征和接入信息，确定联动平台的组合特征，包括：根据识别结果特征和接入信息，确定影响信息项，影响信息项与识别结果特征相关联；将影响信息项信息特征化，获得影响信息特征；将识别结果特征和影响信息特征共同作为组合特征；根据问题预判的预判结果，触发联动措施，包括：根据预判结果，确定预判结果特征；获取联动平台的历史执行措施；基于历史执行措施的触发条件，根据预判结果特征，确定联动措施；其中，历史执行措施的触发条件包括：历史执行措施的第一目标执行事件与预判结果特征在联动平台触发的第二目标执行事件相似；历史执行措施的历史执行条件与联动平台的当前执行条件符合条件匹配要求，条件匹配要求为：关键条件类型的历史执行条件在当前执行条件中均存在匹配项，非关键条件类型的历史执行条件在当前执行条件中的匹配项的目标条件类型的条件类型权值之和大于等于预设的权值和阈值；获取联动平台的历史执行措施，包括：基于历史执行措施的捕捉条件，捕捉历史执行措施；其中，历史执行措施的捕捉条件包括：相邻两次捕捉行为的第一时间隔间落入预设的时间间隔区间；每次捕捉行为的历史时间锚点距离当前时间点的第二时间隔间小于等于预设的时间间隔阈值；捕捉行为的第一行为向量与捕捉策略的第二行为向量的向量匹配结果为匹配；捕捉策略的获取方式为：将历史日志在时间轴上展开，确定历史时间锚点在时间轴上的轴线位置，从轴线位置向时间轴前和后分别遍历预设数目个的日志描述项，根据日志描述项获取捕捉策略。

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