买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中东基建科技集团基建有限公司申请的专利基于人工智能的园林绿化养护监测预警方法与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：CN121189657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511738737.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于人工智能的园林绿化养护监测预警方法与系统是由杜军;吴少微;王翠翠;王优;刘子晗;付强设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的园林绿化养护监测预警方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的园林绿化养护监测预警方法与系统，涉及智慧园林与人工智能交叉的技术领域，包括：数据采集模块、智能分析模块、决策预警模块。采集多源监测数据并对其进行特征提取与融合处理，构建园林健康因果图，利用图神经网络进行状态分析，生成养护指令。本发明通过时空对齐与因果分析的结合，利用基于注意力机制的融合网络有效解决了地上部图像与地下部传感器数据在时空尺度上难以有效融合的技术难题，引入因果发现算法构建园林健康因果图，实现了从浅层数据关联到深层内在机理挖掘的跨越，能够对植物异常状态进行精准辨识与根本原因的可解释诊断。

本发明授权基于人工智能的园林绿化养护监测预警方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的园林绿化养护监测预警系统，其特征在于，包括：数据采集模块、智能分析模块、决策预警模块； 所述数据采集模块用于采集园林绿化区域的多源监测数据，多源监测数据包括地上部图像数据和地下部传感器数据； 所述智能分析模块用于对多源监测数据进行特征提取与融合处理，得到时空网格表征，通过PC因果发现算法构建园林健康因果图，基于园林健康因果图对时空网格表征进行状态分析，得到异常根因概率值； 所述决策预警模块用于对异常根因概率值进行分析并生成养护指令； 所述智能分析模块包括时空对齐单元和因果分析单元； 所述时空对齐单元用于通过基于注意力机制的融合网络，将图像特征和传感器特征映射至时空网格表征，其处理逻辑包括： 获取地上部图像特征向量与地下部传感器特征向量对应的采集时间戳，建立时间索引序列； 基于时间索引序列，采用时间插值或滑动窗口匹配的方式，对地上部图像特征和地下部传感器时序特征进行时间对应配对，得到时间同步特征集，其处理逻辑包括： 当地上部图像特征采样时间间隔大于地下部传感器采样时间间隔时，基于相邻时间点的地下部传感器特征采用线性插值计算得到与地上部图像特征采集时间对应的插值特征； 当多源监测数据采样间隔不均匀或存在数据缺失时，基于滑动时间窗口在预设时间范围内提取在对应时间段的多个数据点，并通过聚合计算得到匹配特征，其处理逻辑包括： 对每个地下部传感器特征向量计算其采集时间戳ts与地上部图像数据采集时间戳timage之间的绝对时间差Δt，计算公式为： ； 其中，Δt表示绝对时间差，ts表示采集时间戳，timage表示地上部图像数据采集时间戳； 利用高斯函数计算每个地下部传感器特征向量的权重，其计算公式为： ； 其中，w表示权重，σ表示控制衰减速度的尺度参数； 对地下部传感器特征向量进行加权平均计算，计算公式为： ； 其中，表示第j个维度的融合特征值，n表示特征向量的维度，vi,j表示第i个特征向量的第j个特征值，wi表示第i个特征向量对应的衰减权重； 提取地上部图像采集点的空间坐标与地下传感器布设点的空间坐标； 采用空间权重矩阵对地上部图像特征和地下部传感器特征进行插值与加权平均，将地上部图像特征与地下部传感器特征映射至空间网格坐标系中，生成初步时空匹配特征矩阵； 将初步时空匹配特征矩阵输入注意力机制的融合网络，得到时空网格表征； 所述因果分析单元用于以时空网格表征为输入，在园林健康因果图上通过图神经网络进行状态分析，输出异常根因概率值。

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中东基建科技集团基建有限公司，其通讯地址为：361026 福建省厦门市思明区龙虎南二里15号综合楼一层101-A；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。