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龙图腾网获悉北京守朴科技有限公司申请的专利一种基于物联网数据快速识别蜜蜂行为的多级矩阵空间优化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：CN116010764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211525983.1，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于物联网数据快速识别蜜蜂行为的多级矩阵空间优化方法是由段长青;毛爱科设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网数据快速识别蜜蜂行为的多级矩阵空间优化方法在说明书摘要公布了：本发明通过人工智能领域的方法，实现了一种基于物联网数据快速识别蜜蜂行为的多级矩阵空间优化方法。通过物联网养蜂设备将采集处理后的数据通过无线通信模块传输到云计算平台，所述云计算平台收到数据后，使用针对养蜂的模型识别算法处理数据、建立识别模型，对蜜蜂当前行为与活动状态进行识别，输出指导蜂农作业的信息。模型识别算法采用快速识别蜜蜂行为的多级矩阵空间优化算法，构建基于蜜蜂活动数据的多级多维矩阵空间提供解蜜蜂活动和所需实施的操作的信息。本发明提供的方法通过对蜜蜂行为记录、蜂农工作记录构建的多级矩阵空间进行计算，形成快速识别蜜蜂行为的识别模型，指导蜂农养蜂生产活动。

本发明授权一种基于物联网数据快速识别蜜蜂行为的多级矩阵空间优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网数据快速识别蜜蜂行为的多级矩阵空间优化方法，其特征在于：通过物联网养蜂设备将采集处理后的数据通过无线通信模块传输到云计算平台，所述云计算平台收到数据后，使用针对养蜂的模型识别算法处理数据、建立识别模型，对蜜蜂当前行为与活动状态进行识别，输出指导蜂农作业的信息； 所述物联网养蜂设备包括：蜂箱、音频传感器、温湿度传感器、电子蜂门传感器或出入计数传感器、称重传感器、采集计算和传输主机、太阳能电池板； 所述模型识别算法采用快速识别蜜蜂行为的多级矩阵空间优化算法，首先读取所述云计算平台收到的蜜蜂进出蜂门的数量、蜂箱的重量、蜂箱内的音频构成的蜜蜂活动数据，以及蜂箱内的温度和湿度，进行数据预处理和数据存储；而后构建基于蜜蜂活动数据的多级多维矩阵空间，并执行数据空间分级关联标注操作以及分级多维矩阵空间曲线计算操作；之后利用得到的空间曲线作为基础，分级建立多维矩阵空间识别模型并进行数据模型深度学习优化，利用优化后的模型执行实时数据动态行为的分级识别操作，并利用蜂箱内的温度和湿度信息建立二维矩阵空间进行分析，筛选出的模型所对应的蜜蜂活动和蜂农活动，提供了解蜜蜂活动和所需实施的操作的信息； 构建所述多级多维矩阵空间的方法具体为：首先根据蜂箱中蜂群的活动情况，以蜜蜂进出蜂门的数量、蜂箱的重量、蜂箱内的音频构成的蜜蜂活动数据建立“蜂群行为类型”，之后根据蜂农对蜂箱的操作情况建立“蜂农操作类型”，并对气象数据进行分段；按影响蜜蜂行为的重要性，对气象数据类型气温、湿度、雨量、风力、光照、气压进行分级，第一级包括：雨量；第二级：风力、气温；第三级湿度、光照、气压；最后建立基于蜂群行为类型、蜂农操作类型、气象数据类型和季节的全集多维空间矩阵，建立9维矩阵空间的空间方格，方格的个数为：，其中Num1代表蜂箱日志记录的蜂群活动种类，Num2代表蜂农日志中操作种类，Num3代表一年四季中的季节，Num4-Num9代表各气象数据分段数，每个方格设置一个独立的“蜜蜂行为方格编号”，并根据气象数据类型的分级，进而建立矩阵空间； 所述建立矩阵空间的具体方法为：第一级：4维矩阵空间，维度因子包括蜂群行为类型、蜂农操作类型、季节、雨量；4D=[‘BeeAct’，‘BeeFAct’，‘Season’，‘Rain’]，X1=[n1][4]，其中n1表示单条数据的采集数量，矩阵方格的个数：； 第二级：6维矩阵空间，维度因子包括蜂群行为类型、蜂农操作类型、季节、雨量、风力、气温；6D=[‘BeeAct’，‘BeeFAct’，‘Season’，‘Rain’,‘Wind’，‘Tempe’]，X2=[n2][6]，其中n2表示单条数据的采集数量，矩阵方格的个数：； 第三级为全集9维矩阵空间，维度因子包括蜂群行为类型、蜂农操作类型、季节、雨量、风力、气温、湿度、气压、光照；9D=[‘BeeAct’，‘BeeFAct’，‘Season’，‘Rain’,‘Wind’，‘Tempe’，‘Humi’，‘Press’，‘Illumi’]，X3=[n3][9]，其中n3表示单条数据的采集数量，矩阵方格的个数：。

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