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龙图腾网获悉温州筑诚交通工程监理有限公司申请的专利基于无人机智慧巡检与AI智能分析的数智监理系统及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：CN120802812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511316539.2，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于无人机智慧巡检与AI智能分析的数智监理系统及方法是由姚晓平;厉万众;桑景红;潘智勇;廖金翔;林宣坤设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机智慧巡检与AI智能分析的数智监理系统及方法在说明书摘要公布了：本申请适用于智慧监测技术领域，尤其涉及基于无人机智慧巡检与AI智能分析的数智监理系统及方法，该方法包括：获取无人机巡检群组的参数集合；基于参数集合计算每架次无人机逐一进入目标区域后的冗余巡检资源，能够量化反映巡检过程中的无效投入；基于冗余巡检资源确定无人机的巡检序列与任务分区，通过资源浪费程度反向驱动序列与分区分配；将序列与分区数据输入预先训练的路径分配机器学习模型，借助模型的适配能力生成精准路径分配数据；向无人机巡检群组中的无人机下发所述路径分配数据和依次进入监理目标区域中的对应任务巡检分区的先后顺序，解决固定路径巡检中冗余采集、漏采漏检导致的资源利用率低、监理数据不完整的问题。

本发明授权基于无人机智慧巡检与AI智能分析的数智监理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机智慧巡检与AI智能分析的数智监理方法，其特征在于，包括： 获取无人机巡检群组的参数集合； 基于所述无人机巡检群组的所述参数集合，计算所述无人机巡检群组中的每一架次无人机逐一进入监理目标区域后得到的多个冗余巡检资源；其中，所述冗余巡检资源用于反映无人机巡检过程产生的无效巡检投入，所述冗余巡检资源的数值大小反映了巡检过程的资源浪费程度； 基于多个所述冗余巡检资源，确定所述无人机巡检群组中每一架次无人机被纳入巡检序列的先后顺序和每一架次无人机对应的任务巡检分区； 将所述先后顺序和每一架次无人机对应的所述任务巡检分区输入预设的路径分配模型，得到所述每一架次无人机的路径分配数据；其中，所述路径分配模型是预先训练得到的机器学习模型； 向所述无人机巡检群组中的每一架次无人机下发所述路径分配数据和依次进入监理目标区域中的对应任务巡检分区的所述先后顺序； 所述参数集合包括所述监理目标区域中各巡检分区的分区跨度、相邻无人机之间的路径间距、监理目标区域总长度； 基于所述无人机巡检群组的所述参数集合，计算所述无人机巡检群组中的每一架次无人机逐一进入监理目标区域后得到的多个冗余巡检资源，包括： 基于所述监理目标区域中各巡检分区的分区跨度、相邻无人机之间的路径间距、监理目标区域总长度，计算所述无人机巡检群组中的每一架次无人机作为首架无人机分配至任一所述巡检分区产生的资源投入评估值； 将每个所述资源投入评估值确定为一个所述冗余巡检资源，得到无人机巡检群组中的每一架次无人机逐一进入监理目标区域后得到的多个冗余巡检资源； 所述基于所述监理目标区域中各巡检分区的分区跨度、相邻无人机之间的路径间距、监理目标区域总长度，计算所述无人机巡检群组中的每一架次无人机作为首架无人机分配至任一所述巡检分区所述产生的资源投入评估值，包括： 基于所述监理目标区域中各巡检分区的分区跨度、监理目标区域总长度，针对所述无人机巡检群组中的每一架次无人机，计算所述无人机作为首架无人机被分配至任一所述巡检分区时所产生的第一资源投入评估值； 基于相邻无人机之间的所述路径间距，针对剩余的每一架次所述无人机，计算所述无人机作为下一顺序无人机被分配至剩余任一巡检分区时所产生的第二资源投入评估值，直至所有无人机均被分配完毕；其中，所述第二资源投入评估值是除首架无人机外任一无人机分配至剩余任一巡检分区资源投入程度； 将所述第一资源投入评估值与所有所述第二资源投入评估值进行求和，得到每一架次无人机作为首架无人机分配至任一所述巡检分区所述产生的资源投入评估值。

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温州筑诚交通工程监理有限公司，其通讯地址为：325000 浙江省温州市鹿城区车站大道云锦大厦303室西首；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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