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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京儿童医院申请的专利基于物联网的医疗垃圾机器人的智能调度方法及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：CN120764871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510580806.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于物联网的医疗垃圾机器人的智能调度方法及系统是由张满;郭鹏;杜连海;王锐;徐子迪;王茜;宋捷;张艳丽;丁可可;卢联合;周童;赵地;赵成松;倪鑫设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的医疗垃圾机器人的智能调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物联网的医疗垃圾机器人的智能调度方法及系统，涉及物联网技术领域，方法包括：在医疗垃圾机器人上安装物联网感知设备组；启动所述机器人，数据处理得到标准医疗垃圾多维数据流；获得医疗垃圾生产预测信息，同时采集获取机器人的工作状态信息；确定机器人工作调度方案；控制机器人执行医疗垃圾处理和全流程记录，得到处理数据链，并通过数据链追溯管控。本发明解决了现有医疗垃圾处理过程中人工操作效率低、有暴露风险，难以根据实际情况合理安排垃圾处理任务的技术问题，达到了医疗垃圾处理的智能化和自动化，提高了处理效率，降低了处理人员职业暴露风险，能够根据垃圾实际情况合理调度，实现全流程精细化管理的技术效果。

本发明授权基于物联网的医疗垃圾机器人的智能调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于物联网的医疗垃圾机器人的智能调度方法，其特征在于，所述方法包括： 在医疗垃圾机器人上安装物联网感知设备组，所述物联网感知设备组包括重量传感器、类型识别传感器、GPS定位设备、环境传感器以及视频监控设备； 启动所述医疗垃圾机器人，并通过所述物联网感知设备组实时采集获取医疗垃圾多维数据流，对所述医疗垃圾多维数据流进行数据清洗处理，得到标准医疗垃圾多维数据流； 对所述标准医疗垃圾多维数据流进行垃圾生产预测，获得医疗垃圾生产预测信息，同时采集获取所述医疗垃圾机器人的工作状态信息； 基于所述医疗垃圾生产预测信息和所述医疗垃圾机器人的工作状态信息进行调度方案分析，确定机器人工作调度方案； 控制所述医疗垃圾机器人按照所述机器人工作调度方案执行医疗垃圾处理和全流程记录，得到机器人医疗垃圾处理数据链，并通过所述机器人医疗垃圾处理数据链进行全流程追溯管控； 所述得到标准医疗垃圾多维数据流，包括： 按照所述物联网感知设备组对所述医疗垃圾多维数据流进行分流标识，得到多源医疗垃圾数据流； 根据所述多源医疗垃圾数据流的特性信息，确定多源医疗垃圾数据预处理程序； 基于所述多源医疗垃圾数据预处理程序对所述多源医疗垃圾数据流进行预处理，得到可用多源医疗垃圾数据流； 对所述可用多源医疗垃圾数据流进行异常识别和数据清洗，获得标准医疗垃圾多维数据流； 所述获得医疗垃圾生产预测信息，包括： 采集获取历史医疗垃圾数据集，对所述历史医疗垃圾数据集进行时序划分标识，得到历史医疗垃圾序列数据集； 使用时间序列神经网络对所述历史医疗垃圾序列数据集进行模型训练，生成医疗垃圾预测模型； 基于所述医疗垃圾预测模型对所述标准医疗垃圾多维数据流进行垃圾生产预测，获得所述医疗垃圾生产预测信息； 所述生成医疗垃圾预测模型，包括： 使用时间序列神经网络对所述历史医疗垃圾序列数据集进行属性标识训练，利用属性标识训练构建多任务子模型体系，针对历史医疗垃圾序列数据集，采用基于LSTM的多输出时间序列神经网络架构，将输入特征划分为时间属性，科室属性，时序属性3类属性空间，网络设计3个独立输出分支，产生量预测分支输出连续值，采用均方误差损失函数，类型分布分支输出6类垃圾的概率分布，使用分类交叉熵损失，高峰时段分支输出二分类结果，采用二元交叉熵损失，训练过程中，通过共享前两层LSTM隐藏层提取通用时序特征，第三层隐藏层针对不同任务分支进行特异性特征映射，获得垃圾产生量预测模型、垃圾类型分布预测模型和垃圾产生高峰时段预测模型； 将所述垃圾产生量预测模型、垃圾类型分布预测模型和垃圾产生高峰时段预测模型进行合并处理，得到基础垃圾预测模型； 对所述基础垃圾预测模型进行性能验证优化，生成所述医疗垃圾预测模型； 所述对所述基础垃圾预测模型进行性能验证优化，包括： 进行性能验证优化，采用历史数据回溯验证与实时场景压力测试双流程，利用过去3个月的历史数据进行回溯，对比模型预测值与实际值，计算产生量预测的平均绝对误差，类型分布的Kullback-Leibler散度，高峰时段漏检率和误报率，针对表现较弱的凌晨时段，通过数据增强技术扩展训练样本，同时调整LSTM遗忘门参数以加强长期记忆能力。

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首都医科大学附属北京儿童医院，其通讯地址为：100045 北京市西城区南礼士路56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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