相关知识产权成果包含： 42项专利及软著，具备从数据处理、模型设计方法优化到程序应用的全链链条知识产权； 36篇学术论文，涵盖人工智能、安全监测、人机协同多维多模态数据融合等交叉研究； 10项国家级科技竞赛奖项，涉及视觉识别及安全风险监测评估； 两本专著《安全评价原理及应用》《智慧应急管理及技术》。

技术创新点： 在风险监测方面，攻克了人群密集场所下多类别人员消防隐患行为辨识困难、小目标对象捕捉精度低，实际应用场景难适配的技术问题，实现了适配现场监控设备并聚焦小目标特征的多类消防隐患行为的检测模型；攻克了复杂建筑内部的早期火灾的小目标对象捕捉精度低，计算资源需求大，实际应用场景难适配的技术问题，实现了适配现场监控设备及计算资源并聚焦小目标特征的火焰烟雾检测模型； 在风险研判方面，攻克了多源异构风险数据整合效能瓶颈、人工研判信息过载难题及传统分级响应机制滞后性问题，实现了基于大模型的多维特征融合与自然语言生成技术，完成四项核心监测数据的智能解析与实时决策简报输出。 在风险处置方面，攻克了复杂火场高冗余、强耦合约束下，人体双臂运动高精度捕捉、机械臂实时姿态映射、遥操作时空同步补偿及作业意图精准识别等关键技术，实现了将消防救援从传统人工直控 + 粗放作业模式，向人机共融 + 拟人化精准作业模式转变；构建了基于强化学习的机械臂虚拟仿真训练环境，通过在模拟界面中搭建虚拟机械臂模型，并生成随机分布的动态障碍物，构建了高保真的虚拟训练场景，提出了融合避障机制的强化学习运动规划策略，将避障需求融入强化学习的奖励函数设计中，使机械臂在学习最优运动路径的同时，能够自主感知并规避环境中的障碍物。 技术优势： 在风险监测方面：识别维度更全，融合火焰检测、消防危险品检测、危险行为检测，覆盖“消防隐患”全链条识别；算法经应急管理部科技成果评价鉴定，为国际领先水平；自研单目测距算法可进一步精准捕捉火点位置/危险行为，便于后续开展处置工作。 在风险处置方面：本项目在基于深度强化学习的机器人动态运动规划与基于增强现实 - 数字孪生的沉浸式安全人机交互领域，相较于国内外现有技术，在环境适应性、交互直观性与操作安全性方面实现了显著突破，技术指标达到国际先进水平。