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龙图腾网获悉深圳市卓越信息技术有限公司申请的专利一种基于时空信息平台的高层楼宇电梯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：CN119953993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510294324.9，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权一种基于时空信息平台的高层楼宇电梯管理系统及方法是由陈豪;姜宜辉;刘全;陈瑞平设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空信息平台的高层楼宇电梯管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于时空信息平台的高层楼宇电梯管理系统及方法，包括：获取楼宇内电梯的电梯状态数据；利用机器视觉技术实时监测电梯候梯厅与轿内的乘客流量，生成乘客状态数据；基于时空信息平台，根据所述电梯状态数据生成电梯系统的数字孪生模型；根据所述乘客状态数据和所述电梯状态数据，运用预设的第一算法对电梯调度进行智能决策，输出第一调度策略；根据所述第一调度策略，应用预设的第二算法在所述数字孪生模型中模拟电梯运行路径，动态调整电梯调度策略，以减少乘客等待时间和能耗，得到第二调度策略；根据所述第二调度策略对楼宇内的电梯进行管理。通过结合机器视觉、数字孪生技术和智能算法，能够有效提升电梯调度效率和乘客体验。

本发明授权一种基于时空信息平台的高层楼宇电梯管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空信息平台的高层楼宇电梯管理方法，其特征在于，包括： 获取楼宇内电梯的电梯状态数据； 利用机器视觉技术实时监测电梯候梯厅与轿内的乘客流量，生成乘客状态数据； 基于时空信息平台，根据所述电梯状态数据生成电梯系统的数字孪生模型； 根据所述乘客状态数据和所述电梯状态数据，运用预设的第一算法对电梯调度进行智能决策，输出第一调度策略； 根据所述第一调度策略，应用预设的第二算法在所述数字孪生模型中模拟电梯运行路径，动态调整电梯调度策略，以减少乘客等待时间和能耗，得到第二调度策略； 根据所述第二调度策略对楼宇内的电梯进行管理； 其中，所述利用机器视觉技术实时监测电梯候梯厅与轿内的乘客流量，生成乘客状态数据的步骤，包括： 获取候梯厅的第一图像数据和轿厢内的第二图像数据； 结合预设的候梯乘客行为模型，分析所述第一图像数据，得到候梯乘客状态数据； 结合预设的轿内乘客行为模型，分析所述第二图像数据，得到轿内乘客状态数据； 将所述候梯乘客状态数据和所述轿内乘客状态数据进行标记后作为所述乘客状态数据； 其中，所述基于时空信息平台，根据所述电梯状态数据生成电梯系统的数字孪生模型的步骤，包括： 基于所述时空信息平台建立三维场景坐标系，所述三维场景坐标系包括：建立以楼宇底层中心为原点的全局坐标系；建立以各电梯井道底部中心为原点的局部坐标系；将所述全局坐标系与所述局部坐标系进行映射转换； 构建电梯系统的静态模型，包括：根据所述电梯三维数据和电梯井三维数据，在所述三维场景坐标系中构建电梯轿厢、导轨、对重系统、井道这些电梯部件的三维模型；标定各电梯部件之间的相对位置关系和运动约束关系；构建电梯部件材质库，为各电梯部件赋予对应的材质属性； 构建电梯系统的动态模型，包括：建立电梯系统的物理运动模型，包括轿厢运动模型、曳引系统模型和对重系统模型；根据电梯内环境数据，建立电梯系统的环境模型，包括温度场模型、气流场模型和噪声场模型；根据电梯附属件数据，建立电梯系统的部件状态模型，包括各部件的工作状态、磨损状态和故障状态； 融合所述静态模型和所述动态模型，生成电梯系统的数字孪生模型，包括：将所述动态模型中的物理量与所述静态模型中的几何特征建立对应关系；根据实时采集的电梯状态数据，对所述数字孪生模型进行实时更新；建立所述数字孪生模型与实体电梯系统的双向数据交互机制； 其中，所述根据所述乘客状态数据和所述电梯状态数据，运用预设的第一算法对电梯调度进行智能决策，输出第一调度策略的步骤，包括： 从所述乘客状态数据中的候梯乘客状态数据中提取各楼层候梯乘客状态数据； 根据所述乘客状态数据中的轿内乘客状态数据和所述电梯状态数据生成电梯轿厢状态数据； 从所述各楼层候梯乘客状态数据和所述电梯轿厢状态数据提取第一特征集； 根据所述第一特征集和所述第一算法对电梯调度进行智能决策，输出第一调度策略； 其中，所述第二算法为蚁群算法；所述根据所述第一调度策略，应用预设的第二算法在所述数字孪生模型中模拟电梯运行路径，动态调整电梯调度策略，以减少乘客等待时间和能耗，得到第二调度策略的步骤，包括： 构建电梯调度场景的图结构模型，包括：将楼层节点、电梯位置和目标楼层映射为图的顶点；将可能的电梯运行路径映射为图的边；根据所述第一调度策略为边赋予初始信息素浓度； 初始化第二算法参数，包括：设置蚂蚁数量n，与当前调度任务数相适应；设置最大迭代次数max_iter；设置信息素挥发系数ρ1；设置状态转移概率计算参数α1和β1； 构建适应度函数，包括：计算乘客平均等待时间；计算电梯系统总能耗；根据实际调度场景设置等待时间权重w1和能耗权重w2；将适应度定义为加权和：f1=w1×等待时间+w2×能耗； 执行路径搜索和优化过程，包括：在数字孪生模型中，为每只蚂蚁随机分配初始节点；根据状态转移概率公式计算下一节点的选择概率：根据信息素浓度τij和启发式信息ηij计算状态转移概率pij=τij^α1×ηij^β1Στij^α1×ηij^β1；更新全局信息素浓度：信息素挥发τij=1-ρ1×τij；信息素增加Δτij=QLk，其中，Q为常数，Lk为路径k的适应度值； 动态调整优化策略：监测数字孪生模型中的实时状态变化；根据状态变化动态调整启发式信息；适应性调整α1、β1参数值；在每次迭代中更新局部最优解和全局最优解； 生成第二调度策略：选择全局最优解作为最终的调度方案；将优化后的路径转换为具体的调度指令；输出详细的调度执行步骤。

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