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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州宇泛智能科技股份有限公司申請(qǐng)的專利基于激光的高低吊箱梁安全角度計(jì)算方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119357907B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411932816.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)基于激光的高低吊箱梁安全角度計(jì)算方法是由徐宇杰;蘇亮亮;胡雪攀;楊傲捷;唐麗;李進(jìn)超設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-26向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于激光的高低吊箱梁安全角度計(jì)算方法在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于激光的高低吊箱梁安全角度計(jì)算方法，通過多源數(shù)據(jù)融合和動(dòng)態(tài)安全評(píng)估實(shí)現(xiàn)箱梁吊裝過程的精確監(jiān)測和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。方法建立環(huán)境參數(shù)與測距誤差的映射關(guān)系，采用自適應(yīng)環(huán)境補(bǔ)償機(jī)制提高測量精度；利用卡爾曼濾波和置信度權(quán)重對(duì)激光測距和天車姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化融合；基于長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)序特征，結(jié)合滑動(dòng)時(shí)間窗口和自回歸模型預(yù)測箱梁傾角變化趨勢，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)預(yù)警。該方法通過持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)模型自適應(yīng)更新，有效提升了高低吊箱梁施工過程中的安全監(jiān)測水平和預(yù)警能力。

本發(fā)明授權(quán)基于激光的高低吊箱梁安全角度計(jì)算方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于激光的高低吊箱梁安全角度計(jì)算方法，其特征在于，所述方法包括：構(gòu)建多源監(jiān)測數(shù)據(jù)融合模型，采集激光測距數(shù)據(jù)、天車姿態(tài)數(shù)據(jù)及環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，所述環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)包括溫度數(shù)據(jù)、濕度數(shù)據(jù)、大氣壓數(shù)據(jù)、光照強(qiáng)度數(shù)據(jù)；基于所述環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)建立自適應(yīng)環(huán)境補(bǔ)償機(jī)制，提取所述溫度數(shù)據(jù)、所述濕度數(shù)據(jù)、所述大氣壓數(shù)據(jù)、所述光照強(qiáng)度數(shù)據(jù)的時(shí)變特征，建立所述時(shí)變特征與測距誤差的映射關(guān)系模型，根據(jù)所述映射關(guān)系模型計(jì)算環(huán)境補(bǔ)償系數(shù)；利用卡爾曼濾波算法對(duì)所述激光測距數(shù)據(jù)、所述天車姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲抑制與狀態(tài)估計(jì)，基于協(xié)方差矩陣計(jì)算所述激光測距數(shù)據(jù)、所述天車姿態(tài)數(shù)據(jù)的置信度權(quán)重，結(jié)合所述置信度權(quán)重、所述環(huán)境補(bǔ)償系數(shù)對(duì)所述激光測距數(shù)據(jù)進(jìn)行修正得到箱梁高度數(shù)據(jù)，對(duì)所述天車姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正得到天車運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，將所述箱梁高度數(shù)據(jù)與所述天車運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)融合得到箱梁實(shí)時(shí)狀態(tài)參數(shù)；構(gòu)建長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包含輸入層、LSTM層和全連接層，分別將箱梁高度數(shù)據(jù)和天車運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)時(shí)間步長劃分為訓(xùn)練序列輸入所述長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，通過遺忘門、輸入門和輸出門的協(xié)同作用提取數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系和短期變化特征，在全連接層輸出箱梁高度和天車運(yùn)動(dòng)的時(shí)序特征向量，設(shè)置固定長度的滑動(dòng)時(shí)間窗口，在所述時(shí)間窗口內(nèi)對(duì)時(shí)序特征向量計(jì)算均方根值和方差，將計(jì)算結(jié)果作為特征波動(dòng)強(qiáng)度指標(biāo)，通過指數(shù)加權(quán)平均方法對(duì)所述特征波動(dòng)強(qiáng)度指標(biāo)進(jìn)行平滑處理，得到反映箱梁狀態(tài)變化的局部波動(dòng)指標(biāo)，構(gòu)建自回歸模型，將局部波動(dòng)指標(biāo)按時(shí)序輸入模型，利用最小二乘法估計(jì)自回歸系數(shù)，基于所述自回歸系數(shù)和歷史數(shù)據(jù)序列計(jì)算箱梁傾角的未來預(yù)測值，通過一次指數(shù)平滑法對(duì)預(yù)測值進(jìn)行平滑處理，得到箱梁傾角變化趨勢的曲線，基于所述箱梁傾角變化趨勢計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，當(dāng)所述風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)超過預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)分級(jí)報(bào)警信號(hào)；將所述箱梁高度數(shù)據(jù)、所述天車運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、所述時(shí)序特征、所述局部波動(dòng)指標(biāo)、所述箱梁傾角變化趨勢、所述風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)數(shù)據(jù)存入優(yōu)化數(shù)據(jù)庫，基于所述優(yōu)化數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)與所述自回歸模型并更新所述映射關(guān)系模型。

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