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龍圖騰網(wǎng)恭喜貴州省第一測繪院(貴州省北斗導(dǎo)航位置服務(wù)中心)申請的專利一種泛北斗終端設(shè)備管理方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119476965B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510051729.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0635；該發(fā)明授權(quán)一種泛北斗終端設(shè)備管理方法和系統(tǒng)是由湛雷;謝杭;朱尚遠(yuǎn);翟江威;江元仙;范宇設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種泛北斗終端設(shè)備管理方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種泛北斗終端設(shè)備管理方法和系統(tǒng)，屬于北斗終端設(shè)備管理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：步驟S1，搭建基于微服務(wù)架構(gòu)的模塊化框架，確保每個功能通過獨立模塊實現(xiàn)；步驟S2，設(shè)計松耦合模塊環(huán)境，開發(fā)模塊單元，通過用戶權(quán)限進行模塊組合和配置，以構(gòu)建個性化的工作流；步驟S3，集成遙感監(jiān)測和北斗定位技術(shù)，實時采集并預(yù)處理自然資源數(shù)據(jù)，包括地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)、定位終端位置和狀態(tài)數(shù)據(jù)；步驟S4，提供自然資源分析，地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評估，跟蹤與軌跡分析，可視化與報告生成，以及事件觸發(fā)與告警機制的底層功能實現(xiàn)；步驟S5，通過API接口支持功能擴展，允許用戶接入第三方服務(wù)或開發(fā)新模塊，同時支持工作流的導(dǎo)入導(dǎo)出。

本發(fā)明授權(quán)一種泛北斗終端設(shè)備管理方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種泛北斗終端設(shè)備管理方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1，搭建基于微服務(wù)架構(gòu)的模塊化框架；步驟S2，設(shè)計松耦合模塊環(huán)境，開發(fā)模塊單元，通過用戶權(quán)限進行模塊組合和配置；步驟S3，集成遙感監(jiān)測和北斗定位技術(shù)，實時采集并預(yù)處理自然資源數(shù)據(jù)，包括地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)、定位終端位置和狀態(tài)數(shù)據(jù)；步驟S4，提供自然資源分析，地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評估，跟蹤與軌跡分析，可視化與報告生成，以及事件觸發(fā)與告警機制的底層功能實現(xiàn)；步驟S5，通過API接口支持功能擴展，允許用戶接入第三方服務(wù)或開發(fā)新模塊，同時支持工作流的導(dǎo)入導(dǎo)出；在步驟S2中，松耦合模塊環(huán)境的實現(xiàn)過程包括以下步驟：步驟S201，開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的模塊庫，實現(xiàn)模塊的功能封裝和分類，同時設(shè)計權(quán)限控制接口，支持基于用戶角色的模塊調(diào)用；步驟S202，為每個模塊創(chuàng)建獨立的參數(shù)配置接口，支持輸入輸出數(shù)據(jù)流的動態(tài)定義，提供配置工具來自定義模塊的執(zhí)行邏輯；步驟S203，通過權(quán)限驗證將不同模塊連接起來，定義數(shù)據(jù)流向與執(zhí)行順序，形成完整的工作流程；步驟S204，引入基于權(quán)限的智能匹配機制，根據(jù)用戶的權(quán)限等級和操作需求，推薦可用的模塊組合和工作流模板；基于權(quán)限的智能匹配的核心是實現(xiàn)用戶需求與功能模塊的精準(zhǔn)匹配，包括以下關(guān)鍵環(huán)節(jié)：將用戶的需求抽象為一組需求關(guān)鍵詞集K={k1,k2,...,kμ}，其中，k1,k2,...,kμ代表用戶需求的不同關(guān)鍵詞，μ表示用戶需求關(guān)鍵詞的數(shù)量；為每個模塊Mw賦予一個特征標(biāo)簽集TMw={t1,t2,...,tm}，其中，t1,t2,...,tm代表模塊Mw的特征標(biāo)簽，m表示模塊Mw的特征標(biāo)簽的數(shù)量；通過計算相關(guān)性得分RelevanceMw=∣K∩TMw∣∣TMw∣×PAuth來評估Mw對用戶需求的匹配度，其中PAuth表示用戶對該模塊的權(quán)限系數(shù)；根據(jù)用戶選擇的任務(wù)類型Ttask，從預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)模塊集合Mtask={M1,M2,...,Mo}中推薦常見的模塊組合，其中，M1,M2,...,Mo代表不同的模塊；o表示預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)模塊集合中的模塊數(shù)量；通過同義詞擴展或者關(guān)鍵詞推導(dǎo)豐富用戶輸入的關(guān)鍵詞集合；自然資源分析的具體實現(xiàn)包括以下步驟：步驟S401，對自然資源進行識別和分類；步驟S402，對不同類型資源的分布特征、動態(tài)變化及潛在風(fēng)險進行評估，確定各類自然資源的邊界及關(guān)鍵監(jiān)測點位置，并部署北斗定位終端；步驟S403，基于北斗定位終端采集的數(shù)據(jù)，對自然資源的動態(tài)變化進行持續(xù)監(jiān)測，實現(xiàn)資源范圍的精確定位與狀態(tài)實時更新；地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評估的具體實現(xiàn)包括以下步驟：步驟S404，利用定期獲取的遙感圖像進行潛在風(fēng)險區(qū)域識別與風(fēng)險等級量化分析；步驟S405，通過北斗定位終端實時監(jiān)測高風(fēng)險區(qū)域地面的位移和變化情況，并將監(jiān)測數(shù)據(jù)與風(fēng)險評估結(jié)果結(jié)合，實現(xiàn)風(fēng)險等級的實時更新與預(yù)警；跟蹤與軌跡分析的具體實現(xiàn)包括以下步驟：步驟S406，對已知的定位終端進行定位，獲取其實時位置信息并行動態(tài)更新，包括經(jīng)緯度、時間戳、速度和方向信息；步驟S407，建立歷史軌跡數(shù)據(jù)庫，支持用戶基于時間范圍檢索特定終端的歷史移動軌跡，并提供軌跡回放功能以直觀展示軌跡的歷史運行狀態(tài)；步驟S408，整合地理位置、實時狀態(tài)和緊急事件信息，提供實時調(diào)度決策支持和最優(yōu)路徑規(guī)劃建議；可視化與報告生成的具體實現(xiàn)包括以下步驟：步驟S409，通過將自然資源分布和終端定位數(shù)據(jù)實時渲染為矢量瓦片，在用戶界面中進行多層次、多維度的動態(tài)展示，支持用戶根據(jù)實際需求靈活調(diào)整數(shù)據(jù)可視化的層級結(jié)構(gòu)與展示方式；步驟S410，將自然資源監(jiān)測、地災(zāi)預(yù)警和調(diào)度信息自動整合生成可定制化報告，并提供多種導(dǎo)出格式選項；事件觸發(fā)與告警機制的具體實現(xiàn)包括以下步驟：步驟S411，通過地理圍欄技術(shù)實時監(jiān)控定位終端的位置變化，當(dāng)選定或未知的定位終端離開或進入圍欄時，觸發(fā)告警通知；步驟S412，結(jié)合地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警數(shù)據(jù)，自動生成告警信息并推送給相關(guān)用戶；步驟S413，引入基于規(guī)則引擎的異常行為檢測機制，當(dāng)定位終端表現(xiàn)出異常行為時，自動觸發(fā)事件，啟動相應(yīng)的分析流程或發(fā)送通知；在步驟S401中，采用UNet語義分割模型對遙感圖像進行像素級分類，包括以下步驟：通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入的遙感圖像I進行特征提取，得到特征映射F=CNNI；將提取的特征映射F輸入UNet語義分割模型，生成與原始圖像等尺寸的像素分類概率圖P=UNetF，其中，P表示每個像素屬于不同資源類型的概率分布；通過對概率圖進行閾值分割，得到各資源類別的邊界圖Bq=ThresholdPq，其中，Bq表示資源類別q的邊界區(qū)域；Threshold為一個閾值分割函數(shù)，用于將概率圖Pq轉(zhuǎn)換為明確的類別邊界；Pq表示與資源類別q相關(guān)的概率圖；在步驟S402中，通過以下公式評估自然資源的動態(tài)變化：Rfuture=fRt,Rt+1,...,Rg，其中，Rfuture為自然資源的變化趨勢，Rt,Rt+1,...,Rg為不同時期的資源范圍；f為時間序列預(yù)測函數(shù)；g表示資源范圍的時間序列中的最后一個時刻；在步驟S403中，通過以下公式對自然資源的動態(tài)變化進行持續(xù)監(jiān)測：ΔR=Rt+1-Lt，其中，ΔR為自然資源的變化量；Lt表示時間t時刻時北斗定位終端的位置坐標(biāo)；Rt+1為t+1時刻的資源范圍；步驟S405包括以下步驟：通過以下公式計算地表位移向量ΔLi：ΔLi=Lt+1i-Lti，其中，Lti和Lt+1i分別為北斗定位終端i在時間t和t+1時刻的位置；通過以下公式計算地表位移的幅度|ΔLi|：∣ΔLi∣=[Δxi2+Δyi2+Δzi2]12,其中，（Δxi，Δyi，Δzi）表示北斗定位終端i在三個空間維度上的位移變化量；將高風(fēng)險區(qū)域建模為圖結(jié)構(gòu)G=V,E，其中，V表示節(jié)點集合，E表示邊集合，節(jié)點vγ∈V表示北斗定位終端，邊eγj∈E表示節(jié)點vγ和vj之間的相互作用；通過信息傳遞更新節(jié)點特征，節(jié)點vγ在時間t的特征表示為hγt，更新公式為：hγt+1=σ[Wt∑j∈Nγhjt+bt]，其中，Wt和bt是可學(xué)習(xí)參數(shù)，Nγ是節(jié)點γ的鄰居節(jié)點，σ是激活函數(shù)；hγt+1為更新后的特征表示，hjt表示節(jié)點vj在時間t的特征表示；通過學(xué)習(xí)節(jié)點之間的相互影響，預(yù)測節(jié)點的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險，并評估災(zāi)害風(fēng)險等級，最終節(jié)點表示hγT經(jīng)全連接層得到災(zāi)害風(fēng)險預(yù)測Pγ，用公式表示為：Pγ=SigmoidWfinalhγT+bfinal，其中，Pγ是節(jié)點γ的風(fēng)險概率，表示該區(qū)域發(fā)生災(zāi)害的可能性；Wfinal表示卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最終全連接層的權(quán)重矩陣，用于將最終節(jié)點表示hγT轉(zhuǎn)換為災(zāi)害風(fēng)險預(yù)測Pγ；bfinal表示卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最終全連接層的偏置項。

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