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龙图腾网恭喜南京淼孚自动化有限公司申请的专利一种基于物联网的检测机器人巡检调度管理系统及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：CN119168329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411652678.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于物联网的检测机器人巡检调度管理系统及方法是由孙宇;胡琳娜;康艳萍;杨海龙;沈晓然;王利;李浩雨;王秋华;高岳峰;冯俊设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的检测机器人巡检调度管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水利工程巡检调度技术领域，具体为一种基于物联网的检测机器人巡检调度管理系统及方法，所述系统中风险巡检监测点分析模块结合相应水利工程中不同监测点之间的位置及相应水利工程在历史管控流程中涉及的各个监测点之间的协作关系，生成直接关联监测点集中每个元素分别对应的间接关联监测点，构建相应水利工程的风险巡检监测点集。本发明在巡检调度过程中，不仅通过监测点的运行状态数据、雨量变化情况对水利工程的水位影响，以及历史管控流程中涉及的各个监测点之间的协作关系，实现对风险巡检监测点集的动态构建；还考虑到检测机器人的所处位置，实现对巡检调度方案的动态分析及准确筛选，实现对检测机器人巡检调度的有效管理。

本发明授权一种基于物联网的检测机器人巡检调度管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的检测机器人巡检调度管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、通过传感器实时获取水利工程中各个监测点对应的运行状态数据，并根据获取的运行状态数据，锁定水利工程中的核心监测点；获取水利工程所属区域内基于当前时间的后续预设时间段内的雨量预报信息，结合相应水利工程所属区域的历史雨量预报信息，预测相应水利工程的水位特征，锁定相应水利工程基于雨量预报信息的风险监测点；S2、提取水利工程中的核心监测点及基于雨量预报信息的风险监测点，构建直接关联监测点集，结合相应水利工程中不同监测点之间的位置及相应水利工程在历史管控流程中涉及的各个监测点之间的协作关系，生成直接关联监测点集中每个元素分别对应的间接关联监测点，构建相应水利工程的风险巡检监测点集；S3、提取相应水利工程的风险巡检监测点集中各个元素的故障风险特征，构建风险量化巡检序列；S4、通过相应水利工程所属区域的局域网实时获取相应水利工程对应检测机器人的巡检特征集；基于风险量化巡检序列，生成相应水利工程对应检测机器人的各个巡检调度规划方案；分析不同巡检调度规划方案基于风险量化巡检序列的巡检调度偏向值；S5、基于巡检调度偏向值最小的巡检调度规划方案生成巡检任务指令集，并通过相应水利工程所属区域的局域网将巡检任务指令集中的各个巡检任务指令分别传输给对应的检测机器人；所述运行状态数据包括相应监测点处的采集图片对应的异常提取信息，所述异常提取信息为对相应采集图片进行图像识别后提取的裂缝区域面积基于采集图片区域面积的占比、剥落区域面积基于采集图片区域面积的占比及腐蚀区域面积基于采集图片区域面积的占比；锁定水利工程中的核心监测点时，获取相应水利工程预置的固定核心监测点，将相应水利工程中各个监测点对应的运行状态数据中异常提取信息内的各项数据分别与相应监测点对应项的预设异常提取阈值进行比较；将相应水利工程中存在对应异常提取信息内的数据大于等于相应监测点对应项的预设异常提取阈值的所有监测点，以及相应水利工程预置的固定核心监测点均记为相应水利工程中的核心监测点；锁定相应水利工程基于雨量预报信息的风险监测点包括以下步骤：S11、获取水利工程所属区域内基于当前时间的后续预设时间段内的雨量预报信息及当前水利工程对应的监控区域内的水位高度构成的数据对，作为当前时间的水利环境特征；所述雨量预报信息包括相应时间段对应的时长及相应时间段内对应的降水深度预测值；S12、获取相应水利工程所属区域的历史雨量预报信息，构建历史数据中不同的水利环境特征分别关联映射的水利工程监控区域内的水位变化量；每个水利环境特征关联映射的水利工程监控区域内的水位变化量，为基于水利环境特征的相应水利工程在相应水利环境特征中相应时间段中监控区域内的水位高度与相应水利环境特征中对应监控区域内的水位高度的最大差值；S13、根据历史数据中不同的水利环境特征分别关联映射的水利工程监控区域内的水位变化量，匹配当前时间的水利环境特征关联映射的水利工程监控区域内的水位变化量，记为水位关联突变量，将当前水利工程对应的监控区域内的水位高度与所得水位关联突变量构成的数据对作为相应水利工程的水位特征预测结果；S14、获取水利工程对应的监控区域内的水位高度在[h，h+h1]区间内覆盖的监测点构成的集合，记为风险监测集，所述风险监测集中任意一个元素均对应一个相应水利工程基于雨量预报信息的风险监测点；所述h表示相应水利工程的水位特征预测结果中当前水利工程对应的监控区域内的水位高度；所述h1表示相应水利工程的水位特征预测结果中的水位关联突变量；所述直接关联监测点集包括水利工程中的所有核心监测点及基于雨量预报信息的所有风险监测点；生成直接关联监测点集中每个元素分别对应的间接关联监测点的方法包括以下步骤：S21、获取相应水利工程中不同监测点之间的位置及相应水利工程在历史管控流程中涉及的各个监测点之间的协作关系；所述监测点之间的协作关系表示相应水利工程中同一管控流程中各个管控流程步骤对应控制区域内，包含的所有监测点构成的集合中任意不同监测点之间的关系；S22、获取相应水利工程中各个监测点的历史故障数据，得到每个监测点每次故障时分别对应的故障监测点关联分析集；每个监测点对应的故障监测点关联分析集的个数与相应监测点的故障次数相等，所述故障监测点关联分析集内的元素个数包括空集；所述故障监测点关联分析集包括对应故障时间与相应监测点的故障时间之间的间隔时长小于预设间隔时长的所有故障的监测点；将同一个监测点在对应每次故障时分别对应的故障监测点关联分析集的并集，记为相应监测点的关联影响监测集；S23、对监测点的关联影响监测集中与相应监测点存在协作关系的元素进行标记；S24、得到直接关联监测点集中每个元素分别对应的间接关联监测点，所述直接关联监测点集中任意一个元素对应的间接关联监测点为相应元素对应的关联影响监测集中被标记元素对应的监测点；相应水利工程的风险巡检检测点集为相应直接关联监测点集中每个元素及相应元素分别对应的间接关联监测点构成的集合。

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