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龙图腾网获悉深圳市保臻社区服务科技有限公司申请的专利一种基于深度学习实现智慧物业下的资源调度方法及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：CN118798572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202410999943.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于深度学习实现智慧物业下的资源调度方法及系统是由李玥辰设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习实现智慧物业下的资源调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，揭露一种基于深度学习实现智慧物业下的资源调度方法及系统，方法包括：利用业主住房信息计算业主方的业主维护概率，利用租户住房信息计算租户方的租户维护概率，利用业主维护概率与租户维护概率调度人力资源，得到人力资源的人力调度结果；利用设备使用信息计算公共设备的设备更新概率，利用设备更新概率对设备资源进行资源调度，得到设备资源的设备调度结果；确定小区用户对资料资源的资料调度动作，利用动作影响因素计算资料资源的资料调度概率，利用资料调度概率调度资料资源，得到资料资源的资料调度结果。本发明可以考虑复杂小区数据来进行资源调度。

本发明授权一种基于深度学习实现智慧物业下的资源调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习实现智慧物业下的资源调度方法，其特征在于，所述方法包括： 采集智慧物业下的人力资源、设备资源及资料资源，将所述智慧物业下小区用户划分为业主方与租户方； 采集所述业主方的业主住房信息与所述租户方的租户住房信息，利用所述业主住房信息计算所述业主方的业主维护概率，利用所述租户住房信息计算所述租户方的租户维护概率，利用所述业主维护概率与所述租户维护概率调度所述人力资源，得到所述人力资源的人力调度结果； 采集所述小区用户的公共设备视频，识别所述公共设备视频中公共设备的设备使用信息，利用所述设备使用信息计算所述公共设备的设备更新概率，利用所述设备更新概率对所述设备资源进行资源调度，得到所述设备资源的设备调度结果，其中，所述利用所述设备使用信息计算所述公共设备的设备更新概率，包括： 获取所述设备使用信息对应的公共设备视频； 利用下述公式从所述公共设备视频中提取所述小区用户与所述公共设备之间的用户-设备交互特征： 其中，B表示用户-设备交互特征，Iix,y表示所述公共设备视频中第i个视频帧，i～n表示第n+1个视频帧的前n个视频帧的序号，α表示分离第n+1个视频帧中前景区域与背景区域的二值化阈值，In+1x,y表示所述公共设备视频中第n+1个视频帧，An+1x,y表示第n+1个视频帧中前景区域，An+1x,yx表示第n+1个视频帧中前景区域在水平方向上的梯度，An+1x,yy表示第n+1个视频帧中前景区域在垂直方向上的梯度，Gx,y表示第n+1个视频帧中前景区域的梯度幅值，表示第n+1个视频帧中前景区域的中心点的纵坐标值，表示i～n+1个视频帧中前景区域的中心点的纵坐标值的最小值，表示第i个视频帧中前景区域的中心点的纵坐标值； 获取所述设备使用信息中的设备使用时长与设备破损程度； 基于所述设备使用时长、所述设备破损程度及所述用户-设备交互特征，利用下述公式计算所述公共设备的设备更新概率： f＝signwTφ+b 其中，f表示设备更新概率，w表示权重，b表示偏置，φ表示由所述设备使用时长、所述设备破损程度及所述用户-设备交互特征构成的线性函数； 确定所述小区用户对所述资料资源的资料调度动作，其中，所述资料调度动作包括更改、增删及查询，收集所述资料调度动作的动作影响因素，利用所述动作影响因素计算所述资料资源的资料调度概率，利用所述资料调度概率调度所述资料资源，得到所述资料资源的资料调度结果； 将所述人力调度结果、所述设备调度结果及所述资料调度结果作为所述智慧物业下的资源调度结果。

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