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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京安普利信息技術(shù)有限公司申請的專利基于機器視覺的數(shù)據(jù)中心巡檢機器人監(jiān)控分析方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120279500B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510766712.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)基于機器視覺的數(shù)據(jù)中心巡檢機器人監(jiān)控分析方法及系統(tǒng)是由都書一;趙定峰;李弼;陳燕林設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于機器視覺的數(shù)據(jù)中心巡檢機器人監(jiān)控分析方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供基于機器視覺的數(shù)據(jù)中心巡檢機器人監(jiān)控分析方法及系統(tǒng)，涉及巡檢機器人技術(shù)領(lǐng)域，包括通過獲取巡檢機器人采集的視頻流與環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)目標檢測識別異常狀態(tài)，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析模型形成知識圖譜生成根因分析結(jié)果，并基于優(yōu)先級評分規(guī)劃巡檢路徑。本發(fā)明實現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心監(jiān)控的智能化和精準化，提高了巡檢效率和故障診斷準確率。

本發(fā)明授權(quán)基于機器視覺的數(shù)據(jù)中心巡檢機器人監(jiān)控分析方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于機器視覺的數(shù)據(jù)中心巡檢機器人監(jiān)控分析方法，其特征在于，包括： 獲取數(shù)據(jù)中心巡檢機器人采集的監(jiān)控視頻流數(shù)據(jù)，從所述監(jiān)控視頻流數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)中心機柜區(qū)域的實時圖像，同步采集機柜區(qū)域中的溫度分布數(shù)據(jù)、設(shè)備負載數(shù)據(jù)作為環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)； 利用深度學(xué)習(xí)目標檢測模型分析所述實時圖像，識別數(shù)據(jù)中心機柜區(qū)域中的設(shè)備指示燈顯示狀態(tài)、線纜連接狀態(tài)以及機柜溫度顯示值，生成視覺異常狀態(tài)特征； 構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析模型，將所述視覺異常狀態(tài)特征與所述環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)進行時空配準，利用改進的圖譜推理算法構(gòu)建設(shè)備異常知識圖譜，所述改進的圖譜推理算法通過引入動態(tài)權(quán)重自適應(yīng)機制實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)同分析，生成根因分析結(jié)果，包括： 構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析模型，將所述視覺異常狀態(tài)特征與所述環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)輸入所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析模型進行時空配準，提取所述視覺異常狀態(tài)特征和所述環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)的時間戳標識和空間位置標識； 基于所述時間戳標識構(gòu)建時序相關(guān)性矩陣，基于所述空間位置標識構(gòu)建空間鄰接矩陣，將所述時序相關(guān)性矩陣與所述空間鄰接矩陣進行加權(quán)融合生成時空配準矩陣； 利用改進的圖譜推理算法構(gòu)建設(shè)備異常知識圖譜，所述設(shè)備異常知識圖譜包含實體節(jié)點層、屬性節(jié)點層和關(guān)系邊集，在所述實體節(jié)點層構(gòu)建表示不同設(shè)備的實體節(jié)點，在所述屬性節(jié)點層構(gòu)建表示設(shè)備異常狀態(tài)的屬性節(jié)點，基于所述時空配準矩陣構(gòu)建所述實體節(jié)點的實體關(guān)系邊，基于設(shè)備狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則構(gòu)建所述屬性節(jié)點的屬性關(guān)系邊，利用所述改進的圖譜推理算法對所述實體關(guān)系邊和所述屬性關(guān)系邊進行迭代更新，生成具有層次化結(jié)構(gòu)的設(shè)備異常知識圖譜； 將所述根因分析結(jié)果輸入策略網(wǎng)絡(luò)生成巡檢任務(wù)優(yōu)先級評分，根據(jù)所述巡檢任務(wù)優(yōu)先級評分結(jié)合數(shù)據(jù)中心實時布局結(jié)構(gòu)規(guī)劃巡檢路徑，通過雙層交互學(xué)習(xí)機制持續(xù)優(yōu)化巡檢策略，實現(xiàn)巡檢機器人的自適應(yīng)協(xié)同調(diào)度。

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