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龙图腾网获悉深圳市马博士网络科技有限公司申请的专利智慧巡检报警方法及装置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：CN119206891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411373341.3，技术领域涉及：G07C1/20；该发明授权智慧巡检报警方法及装置是由吴毅君设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本智慧巡检报警方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧巡检的技术领域，公开了一种智慧巡检报警方法及装置，本发明对整体巡检区域进行划分，构建细分区域数字模型和整体区域数字模型，驱动智慧巡检单元往复运动采集巡检数据进行初轮报警，之后代入对应的数字模型，模拟各细分区域状态，从而进行进一步分析以生成实时巡检特征，并依据预设标准判断是否需要报警，该方法通过区域划分和数字模型实现对巡检区域的精细化管理，结合智慧巡检单元的自动化数据采集和实时分析处理，能够快速准确地判断区域状态，及时报警，适用于复杂环境的巡检需求，利用多个细分巡检区域互相之间的关系来进行进一步的预测与辅助巡检，解决了现有技术中采用自动巡检设备处理复杂巡检区域时预警能力低下的问题。

本发明授权智慧巡检报警方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种智慧巡检报警方法，其特征在于，包括： 对整体巡检区域进行区域划分，以得到若干个细分巡检区域，并根据各个所述细分巡检区域构建由若干细分区域数字模型组成的整体区域数字模型；其中，所述细分区域数字模型用于对所述细分巡检区域进行数字模拟反馈，所述整体区域数字模型用于对所述整体巡检区域进行数字模拟反馈； 驱动预备的各个智慧巡检单元在各个所述细分巡检区域进行往复运动，同时对所述细分巡检区域进行巡检信息的数据采集，以得到各个所述智慧巡检单元获取的巡检信息数据，并根据所述巡检信息数据进行第一轮的分析处理，以决定是否对所述细分巡检区域发出报警信息； 将各个所述智慧巡检单元获取的巡检信息数据代入至对应各个所述细分巡检区域的细分区域数字模型，令所述整体区域数字模型根据各个所述巡检信息数据对各个所述细分巡检区域进行区域状态的模拟处理，以得到各个所述细分巡检区域的区域状态； 根据各个所述细分巡检区域的区域状态对各个所述巡检信息数据进行巡检分析处理，以得到各个所述巡检区域的实时巡检特征，根据预设标准对所述实时巡检特征进行判断处理，以决定是否对所述细分巡检区域发出报警信息； 驱动预备的各个智慧巡检单元在各个所述细分巡检区域进行往复运动，同时对所述细分巡检区域进行巡检信息的数据采集，以得到各个所述智慧巡检单元获取的巡检信息数据的步骤包括： 根据所述整体区域数字模型与各个所述细分区域数字模型对各个所述智慧巡检单元的巡检路径进行分析处理，以得到各个所述智慧巡检单元在各个所述细分巡检区域的巡检路径，并根据各个所述智慧巡检单元在各个所述细分巡检区域的巡检路径驱动各个所述智慧巡检单元在各个所述细分巡检区域进行往复运动； 驱动所述智慧巡检单元在所述细分巡检区域进行往复运动时按照预设巡检方案进行巡检信息的数据采集，以得到所述巡检信息数据； 所述预设巡检方案包括基础巡检策略与附加巡检策略，所述基础巡检策略用于获取基础巡检信息，所述附加巡检策略用于获取附加巡检信息，所述基础巡检信息与所述附加巡检信息均为所述巡检信息数据； 所述基础巡检策略包括： 通过预设在所述智慧巡检单元上的信息采集模块进行信息采集，以得到基础巡检信息； 对所述基础巡检信息进行分析处理，以提取出所述基础巡检信息中的巡检对象信息和对应所述巡检对象信息的对象识别标签；其中，所述巡检对象信息用于对巡检对象进行多维度的信息反馈，所述对象识别标签用于根据所述巡检对象信息对所述巡检对象进行识别分类； 根据预设标准对所述巡检对象信息的对象识别标签进行判断处理，当所述巡检对象信息的对象识别标签符合预设标准时，将所述巡检对象信息所对应的巡检对象标记为重点巡检对象，并驱动所述智慧巡检单元针对所述重点巡检对象进行所述附加巡检策略的执行； 所述附加巡检策略包括： 驱动所述智慧巡检单元朝向所述重点巡检对象发送声音巡检指令，并朝向所述重点巡检对象进行运动； 当所述重点巡检对象拒绝执行所述声音巡检指令时，生成并发送报警指令； 当所述重点巡检对象接收执行所述声音巡检指令时，令所述重点巡检对象在所述智慧巡检单元展示目标巡检信息，当所述重点巡检对象未能展示正确的目标巡检信息时，生成并发送报警指令，当所述重点巡检对象展示正确的目标巡检信息时，根据所述目标巡检信息生成对应的附加巡检信息；其中，所述附加巡检信息用于对所述重点巡检对象进行数字身份验证，以决定是否发出报警信息； 将各个所述智慧巡检单元获取的巡检信息数据代入至对应各个所述细分巡检区域的细分区域数字模型，令所述整体区域数字模型根据各个所述巡检信息数据对各个所述细分巡检区域进行区域状态的模拟处理，以得到各个所述细分巡检区域的区域状态的步骤包括： 将各个所述智慧巡检单元获取的巡检信息代入至对应各个所述细分巡检区域的细分区域数字模型，令所述细分区域数字模型根据所述巡检信息中的巡检对象信息与对象识别标签进行对象识别分布的分析处理，以得到所述细分巡检区域的对象识别分布特征；其中，所述对象识别分布特征包括对象分布特征与对象识别特征，所述对象分布特征用于对所述细分巡检区域中巡检对象的分布状况进行描述，所述对象识别特征用于对所述细分巡检区域中巡检对象的对象状态进行描述； 令所述整体区域数字模型对各个所述细分区域数字模型的对象识别分布特征进行整合分析处理，以得到所述整体巡检区域中的对象统计特征；其中，所述对象统计特征用于描述所述整体巡检区域中的巡检对象的总体数量与总体状态； 根据所述整体巡检区域的对象统计特征对所述细分巡检区域的对象识别分布特征进行区域占比度的分析处理，以得到所述细分巡检区域的区域占比度；其中，所述区域占比度用于描述所述细分巡检区域的巡检对象的数量与状态在所述整体巡检区域的占比多少； 令所述整体区域数字模型根据各个所述细分区域数字模型之间的相对位置关系对所述细分巡检的对象识别分布特征进行对象分布趋势特征；其中，所述对象分布趋势特征用于描述在当前的各个所述细分巡检区域的对象识别分布特征的基础下，各个所述细分巡检区域在未来时间内巡检识别分布特征的可能性的变化趋势； 将所述细分巡检区域的区域占比度与对象分布趋势特征共同作为所述细分巡检区域的区域状态。

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