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龍圖騰網(wǎng)恭喜上海恒澤輔匯智能科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利智能巡檢機(jī)器人及監(jiān)控系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)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：CN119146978B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411660002.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/20；該發(fā)明授權(quán)智能巡檢機(jī)器人及監(jiān)控系統(tǒng)是由朱文峰;肖婷婷;張志鵬;張?jiān)仢?顧玲設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本智能巡檢機(jī)器人及監(jiān)控系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N智能巡檢機(jī)器人及監(jiān)控系統(tǒng)，通過(guò)巡檢導(dǎo)航模塊生成待巡檢區(qū)域的三維地圖以及最優(yōu)巡檢路徑，以驅(qū)動(dòng)所述智能巡檢機(jī)器人根據(jù)最優(yōu)巡檢路徑巡檢待巡檢區(qū)域，生成巡檢數(shù)據(jù)；通過(guò)環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊生成環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；通過(guò)病蟲(chóng)害檢測(cè)模塊實(shí)時(shí)采集作物圖像數(shù)據(jù)以及所述環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并基于預(yù)訓(xùn)練的作物病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)模型，生成病蟲(chóng)害檢測(cè)數(shù)據(jù)以及病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；從而實(shí)現(xiàn)精確的路徑導(dǎo)航和自主避障，并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)作物的生長(zhǎng)環(huán)境以及作物的病蟲(chóng)害情況，能夠提高巡檢效率以及病蟲(chóng)害檢測(cè)的準(zhǔn)確性，確保作物健康生長(zhǎng)，可適應(yīng)于多種復(fù)雜的農(nóng)業(yè)作業(yè)環(huán)境的巡檢任務(wù)。

本發(fā)明授權(quán)智能巡檢機(jī)器人及監(jiān)控系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種智能巡檢機(jī)器人，其特征在于，包括：機(jī)器人本體，包括：行走結(jié)構(gòu)，用于將所述智能巡檢機(jī)器人移至指定位置；巡檢導(dǎo)航模塊，設(shè)置于所述機(jī)器人本體，包括：慣性測(cè)量單元以及激光雷達(dá)傳感器，用于實(shí)時(shí)采集所述智能巡檢機(jī)器人的位姿信息、當(dāng)前待巡檢區(qū)域內(nèi)各障礙物以及各作物的位置信息和形狀信息，并基于采集的信息采用多傳感器融合技術(shù)生成待巡檢區(qū)域的三維地圖，基于生成的三維地圖以及預(yù)設(shè)的巡檢策略，生成最優(yōu)巡檢路徑，以驅(qū)動(dòng)所述智能巡檢機(jī)器人根據(jù)最優(yōu)巡檢路徑巡檢待巡檢區(qū)域，生成巡檢數(shù)據(jù)；其中，預(yù)設(shè)的巡檢策略包括：巡檢周期、定時(shí)巡檢時(shí)間、重點(diǎn)巡檢區(qū)域以及普通巡檢區(qū)域；環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊，設(shè)置于所述機(jī)器人本體，用于實(shí)時(shí)采集環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；其中，所述環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊包括：溫度傳感器、濕度傳感器、光照傳感器、土壤濕度傳感器以及土壤酸堿度傳感器，分別用于實(shí)時(shí)采集空氣溫度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、空氣濕度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、光照監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、土壤濕度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及土壤酸堿度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，以生成環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；病蟲(chóng)害檢測(cè)模塊，設(shè)置于所述機(jī)器人本體，連接所述環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊，用于實(shí)時(shí)采集多類(lèi)型的作物圖像數(shù)據(jù)，并基于預(yù)訓(xùn)練的作物病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)模型，根據(jù)采集的作物圖像數(shù)據(jù)以及接收到的所述環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，分析待巡檢區(qū)域內(nèi)各作物的病蟲(chóng)害情況以及病蟲(chóng)害風(fēng)險(xiǎn)，生成病蟲(chóng)害檢測(cè)數(shù)據(jù)以及病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；無(wú)線通信模塊，設(shè)置于所述機(jī)器人本體，連接所述巡檢導(dǎo)航模塊、所述環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊以及所述病蟲(chóng)害檢測(cè)模塊，用于將各模塊生成的各類(lèi)數(shù)據(jù)上傳至外部的監(jiān)控中心，以供分析所述智能巡檢機(jī)器人的工作狀態(tài)、巡檢進(jìn)度、巡檢結(jié)果以及巡檢效率，并遠(yuǎn)程管理及優(yōu)化所述智能巡檢機(jī)器人；其中，所述病蟲(chóng)害檢測(cè)模塊包括：圖像數(shù)據(jù)采集單元，用于實(shí)時(shí)采集多類(lèi)型的作物圖像數(shù)據(jù)；圖像數(shù)據(jù)處理單元，連接所述圖像數(shù)據(jù)采集單元，用于對(duì)采集的各類(lèi)型的作物圖像數(shù)據(jù)分別執(zhí)行預(yù)處理操作以及數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元，連接所述圖像數(shù)據(jù)處理單元以及所述環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊，用于將各類(lèi)型的作物圖像數(shù)據(jù)以及所述環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)歸一化嵌入到多維向量，并將其采用深度特征融合方式進(jìn)行融合，生成多模態(tài)融合特征數(shù)據(jù)；病蟲(chóng)害檢測(cè)單元，連接所述多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元，用于基于預(yù)訓(xùn)練的作物病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)模型，根據(jù)生成的多模態(tài)融合特征數(shù)據(jù)，分析待巡檢區(qū)域內(nèi)各作物的病蟲(chóng)害情況以及病蟲(chóng)害風(fēng)險(xiǎn)，生成病蟲(chóng)害檢測(cè)數(shù)據(jù)以及病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；其中，所述作物病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)模型包括：多個(gè)卷積層和殘差塊，用于進(jìn)一步提取所述多模態(tài)融合特征數(shù)據(jù)的深層特征；多尺度特征融合模塊，用于融合多個(gè)卷積層和殘差塊生成的不同尺度的特征圖，以增強(qiáng)所述作物病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)模型的特征表達(dá)能力；注意力機(jī)制模塊，用于聚焦于各類(lèi)型作物圖像數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵區(qū)域，以重點(diǎn)以及優(yōu)先學(xué)習(xí)關(guān)鍵區(qū)域內(nèi)作物的特征；輸出層，用于生成病蟲(chóng)害檢測(cè)數(shù)據(jù)以及病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。

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