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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种类皮肤结构的基础设施智能监测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：CN119646930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411673510.5，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种类皮肤结构的基础设施智能监测方法是由李刚;张蒙;何斌;沈润杰设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种类皮肤结构的基础设施智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种类皮肤结构的基础设施智能监测方法，涉及土木工程物联网技术领域。方法包括：获取传感器网络中多个传感器节点的基础设施数据；根据多个传感器节点的基础设施数据，构建时空相关性模型，根据时空相关性模型，在传感器网络中区分出各传感器节点的性质；将时空相关性模型的时间特征以及空间特征输入到条件变分自编码器CVAE模型中，确定每个传感器节点的危险系数；根据每个传感器节点的危险系数，对基础设施的结构健康状态进行可视化处理，并根据每个传感器节点的危险系数和各传感器节点的性质，对传感器网络的基础设施监测工作进行调整。采用本发明，可以保证监测精度的同时，有效降低系统能耗，延长传感器网络的使用寿命。

本发明授权一种类皮肤结构的基础设施智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种类皮肤结构的基础设施智能监测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取传感器网络中多个传感器节点的基础设施数据； S2、根据所述多个传感器节点的基础设施数据，构建时空相关性模型，根据所述时空相关性模型，在传感器网络中区分出各传感器节点的性质； S3、将时空相关性模型的时间特征以及空间特征输入到条件变分自编码器CVAE模型中，确定每个传感器节点的危险系数； S4、根据每个传感器节点的危险系数，对基础设施的结构健康状态进行可视化处理，并根据每个传感器节点的危险系数和各传感器节点的性质，对传感器网络的基础设施监测工作进行调整； 其中，所述S2的根据所述多个传感器节点的基础设施数据，构建时空相关性模型，根据所述时空相关性模型，在传感器网络中区分出各传感器节点的性质，包括： S21、根据所述多个传感器节点的基础设施数据，采用时间序列扩张卷积网络和维度隔离的图注意力网络相结合的方法，构建时空相关性模型； S22、根据所述时空相关性模型中节点之间的注意力系数以及每个传感器节点的邻接节点的信息，确定每个传感器节点的隶属性数值和主导性数值，在传感器网络中区分主导节点、隶属节点和独立节点； 其中，所述S21的根据所述多个传感器节点的数据，采用时间序列扩张卷积网络和维度隔离的图注意力网络相结合的方法，构建时空相关性模型，包括： 根据所述多个传感器节点的数据生成时间序列数据，将时间序列数据输入到时间序列扩张卷积网络，通过时间序列扩张卷积网络中的多层因果卷积层，捕获不同时间尺度上的时间特征向量； 将所述时间特征向量与所述多个传感器节点的数据中的原始空间数据结合，得到新的特征矩阵，将所述新的特征矩阵输入到维度隔离的图注意力网络，根据图注意力网络中的多头注意力机制计算得到节点间的权重，并计算每一个节点与所有邻接节点之间的注意力系数，进而得到节点间的时空相关性； 其中，所述S3的将时空相关性模型的时间特征以及空间特征输入到条件变分自编码器CVAE模型中，确定每个传感器节点的危险系数，包括： S31、根据时空相关性模型的时间特征以及空间特征得到时序数据，根据时序数据生成预设格式的输入信息；所述预设格式为传感器id，时间，数据类型； S32、将输入信息输入到训练好的条件变分自编码器CVAE模型，根据输出的隐变量确定对应的传感器节点的危险系数；其中，所述隐变量用于在不同维度上表征基础结构的力学性质、材料强度性质和动态特性； 其中，所述S4的根据每个传感器节点的危险系数和各传感器节点的性质，对传感器网络的基础设施监测工作进行调整，包括： 当传感器网络中每个传感器节点的危险系数均小于预设的危险阈值时，判断当前时刻的基础设施的所有区域均处于安全状态，保持主导节点和独立节点的激活状态，使隶属节点处于休眠状态； 当传感器网络中部分传感器节点的危险系数大于或等于预设的危险阈值时，判断当前时刻的基础设施的部分区域处于危险状态，将处于危险状态的主导节点主导的隶属节点激活，将处于危险状态的隶属节点激活，保持处于危险状态的独立节点的激活状态。

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