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龙图腾网获悉南京工业大学;南京安之道智能科技有限公司申请的专利基于轨迹重建和动态时间规整的塔机驾驶员行为评价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：CN114611939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210247104.7，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于轨迹重建和动态时间规整的塔机驾驶员行为评价系统是由殷晨波;赖谦;乔文华;张子立设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轨迹重建和动态时间规整的塔机驾驶员行为评价系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于轨迹重建和动态时间规整的塔机驾驶员行为评价系统，包括工控机、若干传感器、显示器、云服务器、无线通讯模块。主要软件部分包括基于轨迹重建的局部准确度判别系统和基于动态时间规整的整体相似度判别模型。行为评价模型由历史数据训练生成，并随着即时数据进行模型更新与优化，在驾驶室屏幕上和云端访问中显示空间三维轨迹和实时行为评价结果，能够及时预警异常操作行为，对操作行为进行量化评判，从而提高驾驶员培训和考核的效率，实现操作评价机制的客观和标准化。

本发明授权基于轨迹重建和动态时间规整的塔机驾驶员行为评价系统在权利要求书中公布了：1.基于轨迹重建和动态时间规整的塔机驾驶员行为评价系统，其特征在于，包括工控机、传感器、显示器、云服务器、行为评价算法模块； 其中，通过工控机实现三维轨迹重建，并同模拟环境交互，识别出驾驶员操作中的超限、超高驾驶阶段，通过显示器实时显示和异常操作提醒； 所述行为评价算法模块通过基于模拟三维模型建立的标准操作时间序列计算动态时间规整距离δπ，输出整体相似度指标σ，输入对历史模型训练生成的线性模型，预测操作分数S，实现对驾驶员行为自动化评价； 所述行为评价算法模块获取传感器采集的驾驶员实时操作数据，所述驾驶员实时操作数据包括塔机的起升高度、变幅距离、回转角度，根据驾驶员实时操作数据划分不同驾驶员和不同的驾驶阶段，具体包括： 步骤a1，通过滑动窗口算法识别出具有不同窗口统计属性的变化点作为分段点； 步骤a2，进行K均值聚类； 步骤a3，提取出不同子时间序列：对步骤a1中的聚类结果通过静止阈值划分出不同驾驶员的子时间序列，然后对于单个驾驶员的子时间序列，将聚类结果通过时间顺序划分为不同的驾驶阶段； 步骤a4，重复步骤a1～步骤a3，直到识别出不同驾驶员的序列和不同驾驶阶段，然后进行三维轨迹的重建； 所述行为评价算法模块还执行如下步骤： 步骤b1，根据历史数据、标准操作示例，建立标准操作模型X； 步骤b2，将不同司机的驾驶时间序列Y与标准模型进行动态时间规整距离计算作为同标准操作的相似度表征； 步骤b3，基于历史操作数据训练得到线性模型，对于线性模型y＝b0+b1x1+…+bkxk+u，其中x1,x2,…,xk为给定k个属性描述的特征，b1,b2,…,bk为x1,x2,…,xk的权重系数，u为线性模型的偏置；训练过程包括：初始化模型参数bk、u，训练样本包括步骤b2中计算得到的动态时间规整距离和历史评价分数y； 步骤b4，对于实时采集的数据的分数进行预测，实现对于操作的自动化评价与打分：对于采集的传感器数据，计算得到动态时间规整距离，经过归一化处理后输入步骤b3中建立的线性模型，输出预测的操作分数S； 步骤b2包括：作为对于两个长度分别为N和M的瞬态序列X＝x1,x2,…,xN和Y＝y1,y2,…,yM，xN为序列X第N个向量，yM为序列Y第M个向量；在特征空间中，对于表示n∈[1:N]和m∈[1:M]； 对于两个不同的特征对于构建的成本矩阵C∈RN×M，Cn,m：＝cxn,ym，R为实数，Cn,m为N×M的成本矩阵C的第n行第m列的元素，cxn,ym为xn与ym的成本函数； 优化目标是找到最优最低成本的X和Y的对齐方式，即找到一条X和Y之间的最佳匹配路径π＝[π0,…,πK]，其中πK为匹配路径π的终末点；动态时间规整的优化目标表示为： 最佳匹配路径π的大小，即为司机操作序列同标准模型的动态时间规整距离，即同标准操作的相似度表征。

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