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龙图腾网获悉湖北信通通信有限公司申请的专利一种基于AI算法的楼宇智能化巡检方法及其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：CN119740718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411812408.9，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于AI算法的楼宇智能化巡检方法及其系统是由陈挚;李磊;郭曦泓;吴玮波;金博文设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI算法的楼宇智能化巡检方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于AI算法的楼宇智能化巡检方法及其系统，包括：获取第一信息、第二信息、第三信息和第四信息；根据第一信息和第二信息进行传感数据特征提取生成传感数据特征矩阵；根据第一信息和第三信息设备状态识别生成设备状态特征向量；根据传感数据特征矩阵和设备状态特征向量进行异常检测得到异常检测结果；根据第四信息构建故障诊断模型生成故障诊断报告；根据第一信息和故障诊断报告进行路径规划处理，生成巡检方案。本发明通过采用小波变换、多尺度特征提取、图神经网络和动态聚类算法，能够精准识别楼宇内设备和环境的异常状态，并结合跨层信息传播和关联建模，提升异常检测的全面性和精确性。

本发明授权一种基于AI算法的楼宇智能化巡检方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI算法的楼宇智能化巡检方法，其特征在于，包括： 获取第一信息、第二信息、第三信息和第四信息，所述第一信息为楼宇拓扑图，所述楼宇拓扑图包括楼宇的空间结构、层级连通关系以及设备部署位置，所述第二信息包括传感器部署位置以及传感数据，所述第三信息包括摄像头部署位置以及图像信息，所述第四信息包括设备的历史日志数据； 根据所述第一信息和所述第二信息进行传感数据特征提取，采用小波变换对传感器数据进行多尺度分析，并结合楼宇空间位置关系对不同区域传感数据进行特征聚合，生成传感数据特征矩阵； 根据所述第一信息和所述第三信息进行设备状态识别，利用预设的深度学习模型识别设备的运行状态和外观变化，生成设备状态特征向量； 根据所述传感数据特征矩阵和所述设备状态特征向量进行异常检测，利用图神经网络建模设备之间的空间关联，识别异常传播路径和影响范围，得到异常检测结果； 根据所述第四信息构建故障诊断模型，并将所述异常检测结果作为所述故障诊断模型的输入值，通过分析异常点之间的时间序列和空间关联，生成故障诊断报告； 根据所述第一信息和所述故障诊断报告进行路径规划处理，结合异常设备优先级、楼层间连通关系及能耗约束，生成巡检方案； 其中，根据所述第一信息和所述第二信息进行传感数据特征提取，采用小波变换对传感器数据进行多尺度分析，并结合楼宇空间位置关系对不同区域传感数据进行特征聚合，生成传感数据特征矩阵，包括： 根据所述第二信息进行时间序列平滑处理，通过对数据进行多尺度分解并去噪，得到初步多尺度特征； 根据所述初步多尺度特征和所述第一信息进行分层特征分解，通过空间位置关联增强不同区域传感数据特征，得到空间加权的分层特征矩阵，所述分层特征矩阵中每一行表示一个层级的综合特征； 根据所述分层特征矩阵进行特征聚合，通过动态聚类算法捕捉特征分布模式并识别出相似区域的特征分布，得到区域特征聚合结果； 根据所述区域特征聚合结果对跨层特征进行全局建模，通过主成分分析对跨层特征进行降维处理并提取关键特征，生成最终的传感数据特征矩阵。

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