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龙图腾网恭喜优普泰(深圳)科技有限公司申请的专利基于人工智能的消防员灭火防护服性能智能优化系统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：CN119740495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510246937.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于人工智能的消防员灭火防护服性能智能优化系统是由吴银;邹亮;伍潮晖;胡奇贞设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的消防员灭火防护服性能智能优化系统在说明书摘要公布了：本发明属于防护服性能优化技术领域，本发明公开了基于人工智能的消防员灭火防护服性能智能优化系统；包括：数据采集模块，用于采集m组消防特征数据；根据m组消防特征数据，构建火灾模拟模型；环境分类模块，用于将m组消防特征数据进行环境类别划分；布局优化模块，基于火灾模拟模型，优化每个环境类别的反光布局参数；设计优化模块，基于火灾模拟模型和反光布局参数，优化每个环境类别的反光设计参数；本发明通过有效提升防护服反光效果和使用舒适性，能够显著提高消防员在复杂环境下的反应速度和可见性，从而有效保障消防员的生命安全。

本发明授权基于人工智能的消防员灭火防护服性能智能优化系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的消防员灭火防护服性能智能优化系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集m组消防特征数据；模型构建模块，根据m组消防特征数据，构建火灾模拟模型；环境分类模块，用于将m组消防特征数据进行环境类别划分；所述将m组消防特征数据进行环境类别划分的步骤包括：步骤A：将m组光线环境数据均作为样本点，样本点与光线环境数据一一对应；预设类别数量a，随机选择a个样本点作为中心点；将a个中心点依次递增标记为ω1、ω2、…、ωa，即将中心点标记为ωb，b∈[1,a]；步骤B：将未作为中心点的样本点标记为分类点，并将分类点依次递增标记为ψ1、ψ2、…、ψm-a，即将分类点标记为ψc，c∈[1,m-a]；依次计算每个分类点至每个中心点的点距离；步骤C：根据a个中心点建立对应的a个环境类别；步骤D：将分类点ψc至每个中心点的点距离进行对比，将分类点ψc分配至点距离最小对应中心点所对应的环境类别；步骤E：令c＝c+1，跳转回步骤D；步骤F：循环步骤D～步骤E，直至c＝m-a时循环结束，并进入步骤G；步骤G：重新计算每个环境类别对应新的中心点；步骤H：重复步骤B～步骤G，直至步骤G中重新计算出的每个环境类别新的中心点，与上一次循环时计算出的对应环境类别新的中心点一致时，循环结束，获取a个环境类别以及对应的分类点；布局优化模块，基于火灾模拟模型，优化每个环境类别的反光布局参数；所述优化每个环境类别的反光布局参数的步骤包括：步骤1：构建参数集合，对参数集合中的每组反光布局参数均设置不同的数字标签，并标记为参数标签；步骤2：选择第a′个环境类别，并初始化量子群S，量子群S中包括n个粒子，每个粒子的位置与参数标签一一对应，初始化量子群S的迭代次数t为0，a′∈[1,a]；步骤3：定义适应性函数；步骤4：基于量子纠缠现象，对量子群S中每个粒子均进行位置更新；步骤5：基于量子干涉现象，对量子群S中每个粒子均进行位置更新；步骤6：基于量子隧穿现象，对量子群S中每个粒子均进行位置更新；步骤7：采用量子退火机制，对量子群S中每个粒子均进行位置更新；步骤8：将迭代次数t与预设迭代阈值T进行对比；若t≥T，则进入步骤9；若t＜T，则令t＝t+1，并返回步骤4；步骤9：计算每个粒子对应的适应性，获取适应性最大的粒子对应的参数标签，获取参数标签对应的反光布局参数，并作为第a′个环境类别对应的反光布局参数；令a′＝a′+1，并返回步骤2；步骤10：循环步骤2～步骤9，直至a个环境类别均获取对应的反光布局参数，循环结束；设计优化模块，基于火灾模拟模型和反光布局参数，优化每个环境类别的反光设计参数。

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