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龙图腾网获悉北京天防安全科技有限公司申请的专利基于大模型和强化学习协同的告警降噪方法及相关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：CN121350017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511913666.0，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权基于大模型和强化学习协同的告警降噪方法及相关设备是由李庆;张永元;段伟恒;陈中祥设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型和强化学习协同的告警降噪方法及相关设备在说明书摘要公布了：基于大模型和强化学习协同的告警降噪方法及相关设备，涉及视频监控中告警降噪技术领域。方法包括：采集视频监控系统中的告警信息，并根据各所述告警信息的危险程度对所述告警信息进行分级；对分级后的告警信息进行数据预处理，得到告警训练数据；采用所述告警训练数据对预设的告警基础模型进行训练，得到目标告警模型；基于所述目标告警模型的语义理解输出构建目标降噪模型；将待降噪的告警信息输入至所述目标告警模型中，得到语义理解结果；基于所述目标降噪模型对所述语义理解结果进行决策优化，得到目标告警信息行。实施本申请提供的技术方案，可以提高安防系统的整体运行效率与应急响应能力率。

本发明授权基于大模型和强化学习协同的告警降噪方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型和强化学习协同的告警降噪方法，其特征在于，所述方法包括： 采集视频监控系统中的告警信息，并根据各所述告警信息的危险程度对所述告警信息进行分级； 对分级后的告警信息进行数据预处理，得到告警训练数据； 采用所述告警训练数据对预设的告警基础模型进行训练，得到目标告警模型； 基于所述目标告警模型的语义理解输出构建目标降噪模型； 将待降噪的告警信息输入至所述目标告警模型中，得到语义理解结果； 基于所述目标降噪模型对所述语义理解结果进行决策优化，得到目标告警信息； 其中，目标降噪模型的构建包括第一阶段和第二阶段，基于所述目标告警模型的语义理解输出构建目标降噪模型，包括： 在所述第一阶段基于所述目标告警模型的语义理解输出构建双塔交叉注意力结构，所述双塔交叉注意力结构包括提取深层语义的语义塔和捕捉时序特征的时序塔； 在所述第二阶段构建基于根因对比的奖励机制，所述奖励机制用于评估决策质量并指导模型优化； 将所述双塔交叉注意力结构与所述奖励机制集成，形成具有告警降噪能力的目标降噪模型； 其中，在所述第一阶段基于所述目标告警模型的语义理解输出构建双塔交叉注意力结构，包括： 将所述目标告警模型的语义理解输出作为初始特征输入，构建包含自注意力计算单元的语义塔； 从所述目标告警模型的语义理解输出中提取时序信息，构建包含时序卷积单元的时序塔； 对所述语义塔输出的语义特征和所述时序塔输出的时序特征进行层归一化处理后拼接； 对拼接后的特征进行降维处理，得到融合特征，基于所述融合特征构建所述双塔交叉注意力结构。

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