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龙图腾网获悉杭州赛翔科技有限公司申请的专利一种电梯环境异常监控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：CN120397856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510921130.7，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权一种电梯环境异常监控方法及系统是由毛新建;毛俊俊;占逸伟;祝通广设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电梯环境异常监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电梯环境异常监控方法及系统，方法包括：通过多模态传感器阵列实时采集轿厢内的环境数据，生成动态环境特征图谱；基于动态环境特征图谱，输出高置信度的环境健康指数；根据环境健康指数与乘客密度检测数据，生成分区异常概率热力图；基于分区异常概率热力图，在轿厢显示屏叠加显示实时环境参数、分区异常概率热力图及风险预警提示；根据分区异常概率热力图的持续时间和空间扩散趋势，通过时空预测模型生成环境恶化预警信号，当环境恶化预警信号级别达到预设信号级别时，触发梯度报警机制并联动楼宇管理系统调整电梯调度策略。利用本发明实施例，能够提升电梯环境安全管理的精准性和响应效率。

本发明授权一种电梯环境异常监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电梯环境异常监控方法，其特征在于，所述方法包括： 通过多模态传感器阵列实时采集轿厢内的环境数据，利用时空卷积网络融合传感器数据的空间分布特征与时间序列波动特征，生成动态环境特征图谱，其中，所述环境数据包括温度、湿度、CO2浓度、挥发性有机物及声纹数据； 基于所述动态环境特征图谱，通过生成对抗网络重构去噪环境状态模型，其中，生成器通过对抗训练消除传感器噪声干扰，判别器结合历史正常环境数据库计算环境异常概率，输出高置信度的环境健康指数； 根据所述环境健康指数与乘客密度检测数据，构建多模态异常评分模型，利用图神经网络关联轿厢区域间的环境参数相关性，生成分区异常概率热力图，其中，所述分区异常概率热力图标定高风险区域位置及异常等级； 基于所述分区异常概率热力图，通过自适应注意力机制动态分配监控资源，优先增强高风险区域的传感器采样频率，并在轿厢显示屏叠加显示实时环境参数、分区异常概率热力图及风险预警提示； 根据分区异常概率热力图的持续时间和空间扩散趋势，通过时空预测模型生成环境恶化预警信号，当环境恶化预警信号级别达到预设信号级别时，触发梯度报警机制并联动楼宇管理系统调整电梯调度策略，形成闭环监控响应。

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