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龙图腾网恭喜博智安全科技股份有限公司申请的专利智能扫地机虚实融合场景的渐进式隐私计算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：CN119945808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510443761.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权智能扫地机虚实融合场景的渐进式隐私计算方法及系统是由郑轶;郁冬炎;宋恒嘉;郭金辉;陶金泉;郭超;陈晓军;贾洪涛;丁友根;曹友胜设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能扫地机虚实融合场景的渐进式隐私计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供智能扫地机虚实融合场景的渐进式隐私计算方法及系统，涉及扫地机技术领域，包括通过多模态传感器采集室内空间数据，经纠缠态配准网络和图神经网络构建场景知识图谱。然后，基于深度强化学习和零知识证明对图谱进行分级加密，并通过联邦学习生成不同隐私保护强度的场景数据版本。最后，在安全多方计算环境中进行路径规划，并利用神经符号推理和图注意力网络优化清扫策略。本发明能够在保障用户隐私的前提下，实现智能扫地机的场景理解和路径规划，提高清扫效率，提升用户体验。

本发明授权智能扫地机虚实融合场景的渐进式隐私计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.智能扫地机虚实融合场景的渐进式隐私计算方法，其特征在于，包括： 通过智能扫地机的多模态传感器阵列采集室内空间数据，获取微米级激光雷达的点云数据、深度感知相机的三维图像数据、声纳传感器的空间响应数据及毫米波雷达的反射信号数据，并将所述点云数据、所述三维图像数据、所述空间响应数据及所述反射信号数据输入纠缠态配准网络，生成统一坐标系下的六维场景特征张量；将所述六维场景特征张量输入图神经网络进行语义分割与时序建模，构建包含场景物体空间分布、物体属性信息及物体间时空交互关系的场景知识图谱； 将所述场景知识图谱输入深度强化学习网络，根据所述场景知识图谱中的物体属性信息构建隐私敏感度评分矩阵；基于所述隐私敏感度评分矩阵，利用零知识证明机制对所述场景知识图谱中的节点进行分级加密处理，生成多层级加密图谱；将所述多层级加密图谱提交至区块链网络节点群，通过联邦学习框架计算并输出多个不同隐私防护强度的场景数据版本，每个场景数据版本均包含对应的隐私保护强度参数和场景信息完整度参数； 根据所述场景数据版本及其对应参数，在安全多方计算环境中构建路径规划优化模型；将所述路径规划优化模型输入神经符号推理引擎，生成初始清扫路径方案集；利用图注意力网络对所述初始清扫路径方案集进行分布式优化评估，输出带有可信度量化指标的最优清扫策略；基于所述最优清扫策略筛选最优清扫路径，并通过加密通道将所述最优清扫路径下发至所述智能扫地机进行执行；采集所述智能扫地机在执行过程中产生的实时状态数据，将所述实时状态数据回传至所述场景知识图谱进行动态更新，实现场景模型的持续优化。

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