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龍圖騰網(wǎng)恭喜國(guó)網(wǎng)信通億力科技有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利一種基于人工智能的智慧機(jī)房管控方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119443459B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202510040172.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/047；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的智慧機(jī)房管控方法是由周唯;黃劍雄;彭建;張建云;徐磊;楊清設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于人工智能的智慧機(jī)房管控方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于人工智能的智慧機(jī)房管控方法，包括以下步驟：S1:基于機(jī)房的三維數(shù)據(jù)創(chuàng)建靜態(tài)三維模型;S2:將機(jī)房動(dòng)力圖、環(huán)境云圖結(jié)合到靜態(tài)三維模型中，得到動(dòng)態(tài)三維模型；S3：基于動(dòng)態(tài)三維模型，采用WebGL構(gòu)建一個(gè)可視化平臺(tái)；S4:基于設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過異常檢測(cè)模型，檢測(cè)異常數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，并在動(dòng)態(tài)三維模型中標(biāo)記和報(bào)告異常數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)；S5:結(jié)合Wi?Fi、和UWB標(biāo)簽技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)房人員的精確定位，并通過角色授權(quán)與實(shí)時(shí)位置監(jiān)控，基于動(dòng)態(tài)三維模型，進(jìn)行精細(xì)化的權(quán)限管理；S6:基于人員實(shí)時(shí)定位和異常數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，自動(dòng)為人員生成最優(yōu)路徑，協(xié)助人員高效到達(dá)指定任務(wù)區(qū)域。本發(fā)明在提升機(jī)房管理可靠性的同時(shí)，提高了資源的利用效率和數(shù)據(jù)管理的嚴(yán)謹(jǐn)性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的智慧機(jī)房管控方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的智慧機(jī)房管控方法，其特征在于，包括以下步驟：S1:使用激光掃描設(shè)備獲取機(jī)房的三維數(shù)據(jù)，并基于機(jī)房的三維數(shù)據(jù)創(chuàng)建靜態(tài)三維模型;S2:獲取機(jī)房的所有設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)以及環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建機(jī)房動(dòng)力圖和環(huán)境云圖，并將機(jī)房動(dòng)力圖、環(huán)境云圖結(jié)合到靜態(tài)三維模型中，得到動(dòng)態(tài)三維模型；S3:基于動(dòng)態(tài)三維模型，采用WebGL構(gòu)建一個(gè)可視化平臺(tái)，供人員從三維視角全方位查看和管理機(jī)房的所有設(shè)備；S4:基于設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過異常檢測(cè)模型，檢測(cè)異常數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，并在動(dòng)態(tài)三維模型中標(biāo)記和報(bào)告異常數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)；所述異常檢測(cè)模型結(jié)合自動(dòng)編碼器與OC-SVM構(gòu)建，具體如下：收集設(shè)備運(yùn)行期間的多維數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，提取相關(guān)性的特征，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；自動(dòng)編碼器由一個(gè)編碼器和一個(gè)解碼器組成，用于數(shù)據(jù)的降維與重構(gòu)：編碼器：將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)x映射到低維潛在空間z； ； 其中，Wenc和benc分別是編碼器的權(quán)重矩陣和偏置向量，是激活函數(shù)；解碼器：從潛在空間z重構(gòu)出輸入數(shù)據(jù)； ； 其中，wdec和bdec分別是解碼器的權(quán)重矩陣和偏置向量;通過重建損失函數(shù)最小化原始輸入與重構(gòu)輸出之間的差距： ；其中，n表示數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量，是第個(gè)輸入樣本，是第個(gè)重構(gòu)輸出使用編碼器輸出的潛在空間特征z來訓(xùn)練OC-SVM模型，使用RBF核來解決更多非線性分布： ；其中，為核函數(shù),計(jì)算z和z′在特征空間中的相似度；γ為核函數(shù)中控制分布擴(kuò)展的參數(shù);z′為區(qū)別于z的潛在空間特征；OC-SVM目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)：找到一個(gè)超平面將ν%的樣本標(biāo)記為正常而非異常： ；其中，w為決策函數(shù)的權(quán)重向量；為第松弛變量；偏置；實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)經(jīng)過自動(dòng)編碼器得到低維特征zd，通過OC-SVM判斷是否為異常：若OC-SVM決策函數(shù)fzd0則標(biāo)記為異常： ；其中，為特征映射函數(shù)；表示內(nèi)積運(yùn)算；訓(xùn)練過程中，通過超參數(shù)優(yōu)化調(diào)節(jié)自動(dòng)編碼器的結(jié)構(gòu)和OC-SVM的參數(shù)；S5:結(jié)合Wi-Fi、和UWB標(biāo)簽技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)房人員的精確定位，并通過角色授權(quán)與實(shí)時(shí)位置監(jiān)控，基于動(dòng)態(tài)三維模型，進(jìn)行精細(xì)化的權(quán)限管理；S6:基于人員實(shí)時(shí)定位和異常數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，考慮權(quán)限管理，選擇最近的合適人員，結(jié)合路徑規(guī)劃算法，自動(dòng)為人員生成最優(yōu)路徑，在移動(dòng)設(shè)備上提供AR導(dǎo)航功能，協(xié)助人員高效到達(dá)指定任務(wù)區(qū)域。

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