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龙图腾网获悉厦门市政环境科技股份有限公司申请的专利基于多模态数据融合的巡检机器人安全预警方法和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：CN120526530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511026321.3，技术领域涉及：G08B19/00；该发明授权基于多模态数据融合的巡检机器人安全预警方法和系统是由马聪;赖智显;王志;许宝森;罗荣辉;李丹;胡康康;林烨;尤志鑫;刘文锴设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的巡检机器人安全预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态数据融合的巡检机器人安全预警方法和系统，涉及巡检预警技术领域，所述方法包括：获取机器人的位置信息；通过设置在巡检机器人中的多模态传感器组合，获取巡检数据，其中，巡检数据包括：有害气体浓度数据、实时巡检视频、环境温度数据、环境湿度数据、环境气体数据、风力数据、巡检音频数据和热成像数据；根据有害气体浓度数据、环境温度数据、环境湿度数据和风力数据，确定有害气体预警系数；根据实时巡检视频、环境气体数据和热成像数据，确定火源预警系数；根据热成像数据和巡检音频数据，确定设备预警系数；生成预警信息。根据本发明，提高预警的及时性和准确性。

本发明授权基于多模态数据融合的巡检机器人安全预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的巡检机器人安全预警方法，其特征在于，包括： 获取机器人的位置信息； 在巡检周期中的多个时刻，通过设置在巡检机器人中的多模态传感器组合，获取巡检数据，其中，所述巡检数据包括：有害气体浓度数据、实时巡检视频、环境温度数据、环境湿度数据、环境气体数据、风力数据、巡检音频数据和热成像数据； 根据所述有害气体浓度数据、所述环境温度数据、所述环境湿度数据和所述风力数据，确定有害气体预警系数，包括： 获取历史有害气体浓度数据； 根据所述历史有害气体浓度数据和所述有害气体浓度数据，确定有害气体浓度危险系数； 根据所述有害气体浓度数据、所述环境温度数据、所述环境湿度数据和所述风力数据，确定有害气体扩散危险系数，包括： 获取多个历史测试周期中的测试有害气体浓度数据、测试环境温度数据、测试环境湿度数据、测试风力数据和测试扩散速度； 根据所述测试有害气体浓度数据、所述测试环境温度数据、所述测试环境湿度数据、所述测试风力数据和所述测试扩散速度，确定扩散速度关系函数，包括： 根据公式 确定扩散速度关系函数的待定系数方程，其中，if为条件函数，为第i种有害气体在第k个历史测试周期中的测试扩散速度，为预设扩散速度阈值，为第k个历史测试周期中的测试风力数据，为预设风力数据阈值，为第k个历史测试周期中的测试环境湿度数据，为预设环境湿度阈值，为第i种有害气体在第k个历史测试周期中的测试有害气体浓度数据，为预设有害气体浓度数据阈值，为第k个历史测试周期中的测试环境温度数据，为预设环境温度阈值，、、、、、、、、、和为待定系数； 根据所述测试有害气体浓度数据、所述测试环境温度数据、所述测试环境湿度数据、所述测试风力数据和所述测试扩散速度，对所述待定系数进行求解，获得待定系数的求解值； 根据所述待定系数的求解值，以及所述待定系数方程，获得扩散速度关系函数； 根据所述扩散速度关系函数、所述有害气体浓度数据、所述环境温度数据、所述环境湿度数据和所述风力数据，确定预测扩散速度； 根据所述预测扩散速度，确定有害气体扩散危险系数； 根据所述有害气体浓度危险系数和所述有害气体扩散危险系数，确定有害气体预警系数； 根据所述实时巡检视频、所述环境气体数据和所述热成像数据，确定火源预警系数； 根据所述热成像数据和所述巡检音频数据，确定设备预警系数； 根据所述位置信息、所述有害气体预警系数、所述火源预警系数和所述设备预警系数，生成预警信息。

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