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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東高盛裝飾科技集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專利一種空地協(xié)同的園林巡檢方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119784356B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411843516.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/20；該發(fā)明授權(quán)一種空地協(xié)同的園林巡檢方法及系統(tǒng)是由杜傳蓮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種空地協(xié)同的園林巡檢方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種空地協(xié)同的園林巡檢方法及系統(tǒng)，屬于園林巡檢技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有的園林巡檢路線和巡檢范圍比較固定，無法對(duì)整個(gè)園林空間進(jìn)行覆蓋性的巡檢，無法隨時(shí)直觀地看到巡檢結(jié)果，且缺乏隱患預(yù)防手段的技術(shù)問題。方法包括：基于數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建目標(biāo)園林的數(shù)字孿生模型；根據(jù)仿真模擬結(jié)果確定當(dāng)日巡檢時(shí)段及當(dāng)日巡檢路徑；在當(dāng)日巡檢時(shí)段中控制巡檢機(jī)器人沿當(dāng)日巡檢路徑進(jìn)行日常巡檢；實(shí)時(shí)探測(cè)巡檢機(jī)器人的運(yùn)行環(huán)境，并根據(jù)運(yùn)行環(huán)境，控制巡檢無人機(jī)進(jìn)行高空跟隨巡檢；基于巡檢機(jī)器人傳回的第一視頻流及所述巡檢無人機(jī)傳回的第二視頻流，進(jìn)行不規(guī)范目標(biāo)識(shí)別；根據(jù)不規(guī)范目標(biāo)識(shí)別的結(jié)果以及不規(guī)范目標(biāo)預(yù)測(cè)的結(jié)果，生成巡檢報(bào)告。

本發(fā)明授權(quán)一種空地協(xié)同的園林巡檢方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種空地協(xié)同的園林巡檢方法，其特征在于，所述方法包括： 基于數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建目標(biāo)園林的數(shù)字孿生模型；通過所述目標(biāo)園林的歷史運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)所述數(shù)字孿生模型進(jìn)行仿真運(yùn)營(yíng)模擬，并根據(jù)仿真模擬結(jié)果確定當(dāng)日巡檢時(shí)段及當(dāng)日巡檢路徑； 在所述當(dāng)日巡檢時(shí)段中，控制巡檢機(jī)器人沿所述當(dāng)日巡檢路徑進(jìn)行日常巡檢；其中，每個(gè)巡檢機(jī)器人至少搭載一個(gè)巡檢無人機(jī)； 實(shí)時(shí)探測(cè)巡檢機(jī)器人的運(yùn)行環(huán)境，并根據(jù)所述運(yùn)行環(huán)境，控制所述巡檢無人機(jī)進(jìn)行高空跟隨巡檢； 基于所述巡檢機(jī)器人傳回的第一視頻流及所述巡檢無人機(jī)傳回的第二視頻流，進(jìn)行不規(guī)范目標(biāo)識(shí)別，具體包括： 基于時(shí)間戳，將第一視頻流中的同步錄制片段與所述第二視頻流進(jìn)行逐幀對(duì)齊，并進(jìn)行幀采樣，得到若干個(gè)對(duì)齊的采樣幀組合； 根據(jù)每個(gè)采樣幀組合中同一個(gè)目標(biāo)的位置坐標(biāo)，確定所述同步錄制片段與第二視頻流的映射矩陣； 基于實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)RT-DETR算法，構(gòu)建多目標(biāo)檢測(cè)模型； 在模型訓(xùn)練過程中，通過自定義函數(shù)，作為所述多目標(biāo)檢測(cè)模型的適應(yīng)度函數(shù)；其中，為正確檢測(cè)到隱患的樣本數(shù)；表示誤報(bào)警樣本數(shù)；表示漏報(bào)警樣本數(shù)； 在進(jìn)行預(yù)設(shè)次數(shù)迭代訓(xùn)練后，將適應(yīng)度函數(shù)最優(yōu)的參數(shù)確定為模型最終參數(shù)，得到訓(xùn)練好的多目標(biāo)檢測(cè)模型； 通過所述訓(xùn)練好的多目標(biāo)檢測(cè)模型，識(shí)別所述第一視頻流及所述第二視頻流中的不規(guī)范目標(biāo)； 根據(jù)所述映射矩陣，對(duì)第二視頻流中識(shí)別出的不規(guī)范目標(biāo)的位置坐標(biāo)進(jìn)行映射，并與第一視頻流中識(shí)別出的不規(guī)范目標(biāo)的位置坐標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，剔除重復(fù)目標(biāo)； 在視頻流中提取園林運(yùn)營(yíng)特征參數(shù)，將所述園林運(yùn)營(yíng)特征參數(shù)應(yīng)用于所述數(shù)字孿生模型中，進(jìn)行不規(guī)范目標(biāo)預(yù)測(cè)； 根據(jù)所述不規(guī)范目標(biāo)識(shí)別的結(jié)果以及所述不規(guī)范目標(biāo)預(yù)測(cè)的結(jié)果，生成巡檢報(bào)告。

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