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龙图腾网获悉临沂大学申请的专利集成NB-IoT的智能水表远程监测方法及设备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：CN119618332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411821101.5，技术领域涉及：G01F15/063；该发明授权集成NB-IoT的智能水表远程监测方法及设备是由卫静;任丽英;刘艳;董玉良设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本集成NB-IoT的智能水表远程监测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了集成NB‑IoT的智能水表远程监测方法及设备，涉及远程监测相关技术领域，该方法包括：集成第一NB‑IoT通信模块和第二NB‑IoT通信模块，第一模块对应第一传输通道，第二模块对应第二传输通道；获取分布式水表网络，提取历史监测数据并训练，获取远程传输通道判别器；对分布式水表网络进行实时监测，输出实时数据集；根据判别器对实时数据集判别，获取第一类和第二类监测数据；基于第一传输通道将第一类数据传输至第一边缘设备，基于第二传输通道将第二类数据传输至第二边缘设备，以解决在复杂的网络环境下无法快速区分不同紧急程度的数据并进行传输，从而影响数据的实时性和准确性的技术问题。

本发明授权集成NB-IoT的智能水表远程监测方法及设备在权利要求书中公布了：1.集成NB-IoT的智能水表远程监测方法，其特征在于，所述方法包括： 集成第一NB-IoT通信模块和第二NB-IoT通信模块，其中，所述第一NB-IoT通信模块对应第一远程传输通道，所述第二NB-IoT通信模块对应第二远程传输通道； 获取分布式水表网络，提取所述分布式水表网络的历史监测数据集，对所述历史监测数据集进行训练，获取远程传输通道判别器； 对所述分布式水表网络进行实时监测，输出实时监测数据集； 根据所述远程传输通道判别器对所述实时监测数据集进行判别，获取第一类监测数据和第二类监测数据，其中，所述第一类监测数据为大于等于预设紧急程度的数据，所述第二类监测数据为小于所述预设紧急程度的数据； 基于所述第一远程传输通道将所述第一类监测数据传输至第一边缘设备，基于所述第二远程传输通道将所述第二类监测数据传输至第二边缘设备； 对所述历史监测数据集进行训练，获取远程传输通道判别器，方法包括： 通过对所述历史监测数据集进行特征提取，获取多个数据特征，所述多个数据特征包括时间特征、数据类型、传感器状态以及紧急程度； 初始化DNN神经网络，将所述多个数据特征中每个数据特征作为一个输入节点对所述DNN神经网络进行多层次训练，获取数据训练结果； 通过调优超参数对所述数据训练结果进行调优，直至模型分类准确率大于预设分类准确率，获取远程传输通道判别器； 基于所述第一远程传输通道将所述第一类监测数据传输至第一边缘设备，方法包括： 下载预训练的异常检测模型，将预训练的异常检测模型嵌于所述第一边缘设备； 基于所述预训练的异常检测模型对所述第一类监测数据进行异常检测，获取异常检测数据； 根据所述异常检测数据，获取第一预警信号，所述第一边缘设备根据所述第一预警信号对所述分布式水表网络进行处理； 获取异常检测数据之后，方法还包括： 将所述异常检测数据发送至所述第二边缘设备，其中，所述第一边缘设备和所述第二边缘设备之间通信连接； 根据所述第二边缘设备对接收到的所述异常检测数据进行关联性分析，获取所述异常检测数据的关联检测数据； 根据所述关联检测数据对所述异常检测数据进行更新，获取更新后的异常检测数据； 根据所述第二边缘设备对接收到的所述异常检测数据进行关联性分析，包括： 获取所述异常检测数据的异常电能表位置、异常事件标签以及异常时序信息； 根据所述异常电能表位置、异常事件标签以及异常时序信息分别进行关联性分析，获取基于所述异常电能表位置对应的邻域电能表检测数据，所述异常事件标签的伴随事件检测数据，以及与所述异常时序信息对应的同一时序检测数据； 基于所述邻域电能表检测数据、所述伴随事件检测数据和所述同一时序检测数据，输出关联检测数据； 所述第一边缘设备和所述第二边缘设备与云端处理器连接，方法还包括： 获取第一预设失效时限和第二预设失效时限，其中，所述第一预设失效时限大于所述第二预设失效时限； 根据所述第一预设失效时限和所述第二预设失效时限，分别对所述云端处理器与所述第一边缘设备和所述第二边缘设备进行传输时限管理。

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