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龙图腾网获悉北京安普利信息技术有限公司申请的专利基于机器视觉的数据中心巡检机器人监控分析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：CN120279500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510766712.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于机器视觉的数据中心巡检机器人监控分析方法及系统是由都书一;赵定峰;李弼;陈燕林设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的数据中心巡检机器人监控分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于机器视觉的数据中心巡检机器人监控分析方法及系统，涉及巡检机器人技术领域，包括通过获取巡检机器人采集的视频流与环境参数数据，利用深度学习目标检测识别异常状态，构建多模态数据融合分析模型形成知识图谱生成根因分析结果，并基于优先级评分规划巡检路径。本发明实现了数据中心监控的智能化和精准化，提高了巡检效率和故障诊断准确率。

本发明授权基于机器视觉的数据中心巡检机器人监控分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的数据中心巡检机器人监控分析方法，其特征在于，包括： 获取数据中心巡检机器人采集的监控视频流数据，从所述监控视频流数据中提取数据中心机柜区域的实时图像，同步采集机柜区域中的温度分布数据、设备负载数据作为环境参数数据； 利用深度学习目标检测模型分析所述实时图像，识别数据中心机柜区域中的设备指示灯显示状态、线缆连接状态以及机柜温度显示值，生成视觉异常状态特征； 构建多模态数据融合分析模型，将所述视觉异常状态特征与所述环境参数数据进行时空配准，利用改进的图谱推理算法构建设备异常知识图谱，所述改进的图谱推理算法通过引入动态权重自适应机制实现多源异构数据的协同分析，生成根因分析结果，包括： 构建多模态数据融合分析模型，将所述视觉异常状态特征与所述环境参数数据输入所述多模态数据融合分析模型进行时空配准，提取所述视觉异常状态特征和所述环境参数数据的时间戳标识和空间位置标识； 基于所述时间戳标识构建时序相关性矩阵，基于所述空间位置标识构建空间邻接矩阵，将所述时序相关性矩阵与所述空间邻接矩阵进行加权融合生成时空配准矩阵； 利用改进的图谱推理算法构建设备异常知识图谱，所述设备异常知识图谱包含实体节点层、属性节点层和关系边集，在所述实体节点层构建表示不同设备的实体节点，在所述属性节点层构建表示设备异常状态的属性节点，基于所述时空配准矩阵构建所述实体节点的实体关系边，基于设备状态转移规则构建所述属性节点的属性关系边，利用所述改进的图谱推理算法对所述实体关系边和所述属性关系边进行迭代更新，生成具有层次化结构的设备异常知识图谱； 将所述根因分析结果输入策略网络生成巡检任务优先级评分，根据所述巡检任务优先级评分结合数据中心实时布局结构规划巡检路径，通过双层交互学习机制持续优化巡检策略，实现巡检机器人的自适应协同调度。

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