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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种工业车辆作业的数据处理及管理方法、系统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：CN116303396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310263043.8，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种工业车辆作业的数据处理及管理方法、系统是由张红伟;徐昊翔;王悦;赵树云;阳登江;刘孜昂;赵余懿设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业车辆作业的数据处理及管理方法、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种工业车辆作业的数据处理及管理方法、系统。数据处理方法包括如下步骤：一、数据分类：根据数据的重要程度，将所有数据分为“非常重要”、“重要”、“一般”、“可忽略”四类。二、数据清洗：用于对异常数据进行处理，以填充或重新获取相应的数据。三、数据衍生：用于对清洗后的数据进行分类，形成驾驶人员数据集、工业车辆数据集和单次作业数据集，进而根据每个数据集中的数据生成单次作业评价、工业车辆评价和驾驶人员评价。本发明通过对工业车辆作业过程中产生的多种数据进行分类，删除其中重要性较低的数据，减小数据存储及分析的压力，提高数据的有效性，增强对数据分析的合理性，进而提高对工业车辆作业的监管力度。

本发明授权一种工业车辆作业的数据处理及管理方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种工业车辆作业的数据处理方法，其用于对工业车辆在作业过程中产生的特征数据、载物数据、行驶数据和位置信息进行处理，进而分别生成对工业车辆和驾驶人员的作业评价，根据相应的作业评价优化对工业车辆及驾驶人员的管理方法，提高作业效率；其特征在于，所述数据处理方法包括如下步骤： 一、数据分类：根据每项数据的重要程度，将所有数据分为“非常重要”、“重要”、“一般”、“可忽略”四类；其中，每项数据的重要程度ρi表达为： ωS+ωE+ωC+ωF＝1 式中，ScoreiS为安全评分，ωS为安全评分的权重，ScoreiE为效率评分，ωE为效率评分的权重，ScoreiC为成本评分，ωC为成本评分的权重，ScoreiF为故障评分，ωF为故障评分的权重； 二、数据清洗，其包括缺失值处理、异常格式处理、异常内容处理、重复数据处理和异常数据处理； 所述缺失值处理仅针对出现缺失值的数据；所述缺失值处理方法具体如下：①、将类别为“可忽略”的缺失数据直接去除，并进行缺失值标记；②、将类别为“一般”的缺失数据进行拟合填充，将类别为“重要”的缺失数据进行预测填充，并分别进行填充标记；③、对于类别为“非常重要”的缺失数据，需要再次获取数据，若仍存在缺失，则发出缺失警报； 所述异常格式处理用于将数据格式不符合一个预设的存储格式的数据进行标记，进而根据所述数据的重要程度进行缺失值处理； 所述异常内容处理用于将数据内容超出一个预设的合理范围的数据进行标记，进而根据所述数据的重要程度进行缺失值处理； 所述重复数据处理用于计算每个数据的哈希值，并判断在一个时间周期内，是否存在哈希值相同的数据，是则保留其中一个数据并删除其他哈希值相同的数据； 所述异常数据处理用于将所述特征数据和所述位置信息中明显存在异常的数据标记为异常数据，并进行异常预警； 三、数据衍生，其用于对清洗后的数据进行分类，形成驾驶人员数据集、工业车辆数据集和单次作业数据集，进而根据每个数据集中的数据生成单次作业评价、工业车辆评价和驾驶人员评价。

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