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龙图腾网获悉山东大学;青岛海尔科技有限公司;哈尔滨工业大学(威海);临沂大学;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种智能家居场景下的混合查询方法与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：CN120744201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511269570.5，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权一种智能家居场景下的混合查询方法与系统是由胡宇鹏;王芮;田云龙;聂礼强;张盛平;王九如;关惟俐;韩亮;吴建龙;邓翔;甘甜设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能家居场景下的混合查询方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及混合查询技术领域，具体涉及一种智能家居场景下的混合查询方法与系统，具体如下：构建数据集，数据集中包含多种模式的数据，每种数据表示一种对象，每个对象包含一个高维特征向量和一个属性集合；根据对象的属性划分子集，将相同属性的对象划分到同一个子集中，并为每个子集构建图索引；确定查询对象，根据查询对象的结构化约束的类型选择查询方法，若查询对象的结构化约束是属性的集合，则选择与查询对象属性匹配的子集进行常规混合查询，若查询对象的结构化约束是属性逻辑表达式，则选择逻辑混合查询机制进行查询。本发明增强了对结构化数据的处理能力，提高查询的准确性，减少了不必要的计算开销，提升查询效率。

本发明授权一种智能家居场景下的混合查询方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种智能家居场景下基于子图的混合查询方法，其特征是，包括以下步骤： S1、读取智能家居系统内的数据构建数据集，数据集中包含多种模式的数据，每种数据表示一种对象，每个对象包含一个高维特征向量和一个属性集合，高维特征向量本质为非结构化约束，属性集合本质为结构化约束； 数据集具体如下： 数据集中数据的模式包括视频、图像、音频和文本，每种模式包含若干种数据，每种数据表示一种对象，数据集表示为，数据集中共种数据，即对应个对象，表述数据集中的第个对象； 数据集中任意对象均包含一个高维特征向量和一个属性集合，表示为，表示对象的高维特征向量，，表示高维特征向量的维数，表示对象的属性集合，，表示属性的类别数量，表示第种属性，每种属性包含若干个属性值，，表示中属性值的数量，表示属性中第个属性值；从数据集内的视频、图像、音频和文本数据中提取高维特征向量，根据不同数据集的内容生成属性集合； 根据属性集合中属性生成二维属性表，二维属性表中每一行表示不同类别的属性，每一列表示各类属性对应的属性值，每个属性类型内部，将属性值映射到唯一的标识符id，均从0开始编码，id的生成顺序按照属性值在数据集中的出现顺序进行； 遍历数据集中的所有对象，提取每个对象的属性集合，遍历集合内的所有属性值，并判断属性值是否已经存储在二维属性表中，若不存在，则存储该属性值，并按其在该类型内的出现顺序分配唯一的id，若存在，则跳过； S2、根据对象的属性划分子集，将相同属性的对象划分到同一个子集中，并为每个子集构建图索引； S3、确定查询对象，根据查询对象的结构化约束的类型选择查询方法，若查询对象的结构化约束是属性的集合，则选择与查询对象属性匹配的子集进行常规混合查询，若查询对象的结构化约束是属性逻辑表达式，则选择逻辑混合查询机制进行查询； 选择查询方法： 1若查询对象由高维特征向量和属性集合组成，其结构化约束与数据集中的对象一致均为离散的属性，则选择方法一，即与查询对象属性匹配的子集进行常规混合查询，查询与查询对象属性一致，且特征向量距离最相近的个对象，个对象构成查询对象的结果集，，，表示结果集中第个对象； 2若查询对象由高维特征向量和属性的逻辑表达式组成，此时查询对象的结构化约束为数据集中离散属性的逻辑运算，则选择方法二，即逻辑混合查询机制进行查询，属性的逻辑表达式包含与、或、非!的逻辑运算，查询满足逻辑表达式，且与查询对象距离最近的个对象。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学;青岛海尔科技有限公司;哈尔滨工业大学(威海);临沂大学;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区山大南路27号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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