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龙图腾网获悉北京铁力山科技股份有限公司申请的专利一种基于人工智能的控制台语音交互方法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：CN121075324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511216310.1，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权一种基于人工智能的控制台语音交互方法是由孟兆健;尚靖焜设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的控制台语音交互方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的控制台语音交互方法，涉及计算机技术领域，本发明通过将异构API协议统一抽象为可计算拓扑结构，结合神经协议编译器的动态重组能力，消除公安视频平台树状校验与消防系统线性执行间的协议断层；深度优先参数填充与队列式传递机制保证复杂指令的参数完整性，避免因接口差异导致的指令解析失败；参数缺失自动注入默认值与异常日志记录进一步提供容错保障，适应接口频繁升级的实战环境；破解资源竞争导致的指令阻塞，资源耦合关系图谱动态绑定网络带宽、GPU算力、授权令牌等关键竞争维度，精准识别视频流传输与语音广播的并发冲突；基于资源竞争函数的冲突概率预测模型量化评估风险等级，为动态规划算法提供决策依据。

本发明授权一种基于人工智能的控制台语音交互方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的控制台语音交互方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，接收语音指令流，通过跨模态语义解析模型提取指令中的操作对象、动作类型及关联参数； 步骤S2，构建资源耦合关系图谱，实时接入各受控平台的设备状态数据、网络带宽及计算资源占用率；所述资源耦合关系图谱是通过将公安视频平台的树状API协议抽象为多层校验有向图、将消防通信系统的线性API协议抽象为单链式执行路径，并动态绑定网络带宽波动数据与GPU计算单元负载指标构建； 步骤S3，根据所述资源耦合关系图谱预测指令执行过程中的资源竞争节点； 步骤S4，当检测到资源竞争时，基于动态规划算法生成指令调度序列； 步骤S5，通过神经协议编译器将调度后指令转换为目标平台可执行指令集； 步骤S6，按所述指令调度序列向目标平台分发指令集； 步骤S3包括： 识别并发指令对之间的共享资源类型； 当共享资源为网络传输通道时，预测视频流传输与语音广播的冲突峰值； 基于资源竞争函数计算冲突概率； 步骤S3中资源竞争概率的计算步骤包括： 建立需求矩阵，将并发指令流在各共享资源上的瞬时需求量记为，并取当前可用上限与实时占用率作为后续计算基准； 构造竞争强度函数，当资源剩余量下降时，竞争强度迅速上升，表示为： ， 其中，表示时刻t指令对在资源上的瞬时竞争强度，为指令对对资源的瞬时需求量，为缓冲系数，无量纲，为资源的总可用带宽，为时刻资源的实时占用率； 利用近期抖动方差修正： ， 其中，为经验权重，为时间窗内占用率方差，为统计窗口长度，单位为s； 采用对数赔率形式，以压缩极值： ， 其中，为映射后的归一化值，为输入变量，此处后续取，为斜率调节因子，为平移因子； 将多资源竞争强度加权求和得综合竞争指数： ， 其中，为指令对综合竞争指数，为共享资源集合，为资源的权重，为归一化后的竞争强度，表示资源上指令对的竞争强度，无量纲； 设竞争事件服从泊松失效率，得： ， 其中，为并发指令对在时刻的资源冲突概率，为上一步计算的综合竞争指数。

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