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龙图腾网获悉山东龙翼航空科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的物流巡检无人机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：CN119940867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510422456.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于人工智能的物流巡检无人机是由王悦朋;杨则允设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的物流巡检无人机在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的物流巡检无人机，包括：信息采集模块；用以响应巡检条件以判定巡检优化方式的巡检优化模块；用以响应设置条件以判定巡检变更方式的巡检变更模块；用以根据巡检区域类别确定巡检调节方式的巡检调节模块；用以采集并储存巡检图像以及红外热成像图像，并根据巡检图像的危险触发系数以及红外热成像图像的热成像系数确定各巡检区域是否需要预警的巡检审查模块；本发明能够提高无人机巡检效率。

本发明授权一种基于人工智能的物流巡检无人机在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的物流巡检无人机，其特征在于，包括： 信息采集模块，用以获取物流仓库的基础信息以及无人机飞行信息； 巡检优化模块，其与所述信息采集模块相连，用以响应巡检条件以判定巡检优化方式，巡检优化方式为根据设置条件判定巡检变更方式，或，根据巡检区域类别确定巡检调节方式； 巡检变更模块，其分别与所述信息采集模块以及所述巡检优化模块相连，用以响应设置条件以判定巡检变更方式，巡检变更方式为根据变更条件判定优先选择方式，或，根据信息匹配系数确定是否针对各未巡检区域进行巡检； 所述优先选择方式为根据信息匹配系数确定各未巡检区域的巡检优先系数，或，根据飞行影响系数确定各关联组合对应的预巡检区域的巡检优先系数； 巡检调节模块，其分别与所述信息采集模块以及所述巡检优化模块相连，用以根据巡检区域类别确定巡检调节方式，巡检调节方式为根据调节条件判定各采集点的方向设置方式或将各采集点的采集方向设置为垂直方向； 所述巡检区域类别根据区域布局复杂度以及货物堆叠系数进行确定，所述方向设置方式为根据关联方向组或方向评估系数确定采集方向； 巡检审查模块，其分别与所述巡检变更模块以及所述巡检调节模块相连，用以采集并储存巡检图像以及红外热成像图像，并根据巡检图像的危险触发系数以及红外热成像图像的热成像系数确定各巡检区域是否需要预警； 巡检条件包括第一巡检条件以及第二巡检条件，第一巡检条件为巡检区域影响系数小于预设巡检区域影响系数或续航参考值小于预设续航参考值，第二巡检条件为巡检区域影响系数大于或等于预设巡检区域影响系数且续航参考值大于或等于预设续航参考值； 变更条件包括第一变更条件以及第二变更条件，第一变更条件为轨迹平滑度大于或等于预设轨迹平滑度或区域关联系数小于预设区域关联系数，第二变更条件为轨迹平滑度小于预设轨迹平滑度且区域关联系数大于或等于预设区域关联系数； 调节条件包括第一调节条件以及第二调节条件，第一调节条件为互相关系数大于或等于预设互相关系数或影响阈值小于预设影响阈值，第二调节条件为互相关系数小于预设互相关系数且影响阈值大于或等于预设影响阈值； 信息匹配系数的确认方式为，针对单个未巡检区域，将该未巡检区域记为目标未巡检区域，将与目标未巡检区域距离最近的已巡检区域记为目标已巡检区域，信息匹配系数=目标未巡检区域与目标已巡检区域均存在的货物类别的数量-目标未巡检区域的中心点至目标已巡检区域的中心点的最短距离； 单个预巡检区域对应的飞行影响系数=无人机至该预巡检区域的最短距离+偏航系数； 针对单个巡检区域，区域布局复杂度=该巡检区域中堆放货物的区域的面积该巡检区域的面积； 货物堆叠系数的确认方式为，将当前监测周期内单个巡检区域中出现的货物类别记为参考类别，将该巡检区域中能够包含单个参考类别对应的货物的最小矩形记为待分析矩形，各参考类别均对应一待分析矩形，将各待分析矩形对应的重叠占比的平均值记为货物堆叠系数； 关联方向组的确认方式为，针对各待分析方向进行相关分析，针对单个待分析方向，将该待分析方向记为目标待分析方向，将除目标待采集分析外的未记入关联方向组的待分析方向记为参考待分析方向，将与目标待分析方向的子相关度大于预设子相关度的参考待分析方向以及目标待分析方向的集合记为一关联方向组，并继续针对未记入关联方向组的待分析方向进行相关分析，直至各待分析方向均记入关联方向组； 方向评估系数=（单个待分析方向对应的辐射区中包含的货物类别的数量采集点所在的巡检区域中货物类别的总量）+单个待分析方向对应的货物密度； 危险触发系数为单个已巡检区域对应的各巡检图像的子危险触发系数的平均值，针对单个巡检图像，子危险触发系数=人员参考值+失稳阈值，人员参考值为单个巡检图像中的总人数，失稳阈值为巡检图像中出现损毁的货物的数量； 热成像系数为单个巡检区域对应的各红外热成像图像对应的温度参考值中的最大值； 所述关联组合的确认方式为， 若交叉系数大于或等于预设交叉系数，根据交叉相似度以及区域平衡系数确定关联组合； 若交叉系数小于预设交叉系数，根据区域相似度确定关联组合； 交叉系数为各未巡检区域对应的交叉参考值的平均值，针对单个未巡检区域，将该未巡检区域记为第一目标区域，将与第一目标区域相邻的各已巡检区域记为第一参考区域，第一目标区域对应的交叉参考值=第一参考区域的数量交叉角度；将各第一参考区域的中心点与第一目标区域的中心点的连线记为参考线，将能够包含各参考线的最小夹角的角度记为交叉角度； 交叉相似度=1-（两未巡检区域对应的交叉参考值的差值的绝对值两未巡检区域对应的交叉参考值中的较大值）； 针对任意两未巡检区域，区域平衡系数的确认方式为， 若距离参考值大于或等于预设距离参考值，则区域平衡系数=分析矩形中已巡检区域的面积分析矩形的面积，将能够包含两未巡检区域的最小矩形记为分析矩形， 若距离参考值小于预设距离参考值，则区域平衡系数为两未巡检区域对应的重合占比中的较大值； 区域相似度=货物相似度+分布相似度，货物相似度=（分析参考区与目标区均存在的货物类别的数量分析参考区与目标区包含的货物类别的总量），分布相似度=分析参考区与目标区对应的分布阈值的差值的绝对值分析参考区与目标区对应的分布阈值中的较大值，分布阈值为单个巡检区域中各货物对应的货物距离的平均值，单个货物对应的货物距离为该货物至该货物所在巡检区域中其他各货物的最短距离的平均值。

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