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龙图腾网获悉中国农业科学院北京畜牧兽医研究所申请的专利一种养殖场智能巡检车的导航精度自检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：CN119354233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411515659.0，技术领域涉及：G01C25/00；该发明授权一种养殖场智能巡检车的导航精度自检系统是由唐湘方;熊本海;周梦婷;郑姗姗;王辉;李志虎设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种养殖场智能巡检车的导航精度自检系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种养殖场智能巡检车的导航精度自检系统，包括：数据采集模块，用于实时采集养殖场的环境参数和智能巡检车的状态参数；数据处理模块，用于对环境参数和状态参数先进行数据整合，然后进行数据处理和分析，获得目标数据集；模型构建模块，用于构建初始多模态网络模型，并基于目标数据集对初始多模态网络模型进行训练，获得目标多模态网络模型；监控预测模块，用于基于目标多模态网络模型对智能巡检车的运行状态进行实时监测，根据监测结果当检测到的实际路径与预设路径发生偏差，自动触发自检算法进行路径校准。本发明显著提高智能巡检车的导航精度，通过自动化的自检和校准减少了人工干预，降低了维护成本和时间。

本发明授权一种养殖场智能巡检车的导航精度自检系统在权利要求书中公布了：1.一种养殖场智能巡检车的导航精度自检系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于实时采集养殖场的环境参数和智能巡检车的状态参数； 数据处理模块，与所述数据采集模块连接，用于对所述环境参数和状态参数先进行数据整合，然后进行数据处理和分析，获得目标数据集； 模型构建模块，与所述数据处理模块连接，用于构建初始多模态网络模型，并基于所述目标数据集对所述初始多模态网络模型进行训练，获得目标多模态网络模型； 监控预测模块，与所述模型构建模块连接，用于基于所述目标多模态网络模型对智能巡检车的运行状态进行实时监测，根据监测结果当检测到的实际路径与预设路径发生偏差，自动触发自检算法进行路径校准； 所述数据处理模块包括数据处理单元、图像处理单元、特征提取单元； 所述数据处理单元用于对原始数据进行去噪后，转换为文本数据，然后将不同源和格式的文本进行合并； 所述图像处理单元用于对环境图像进行像素预处理后，然后进行图像校正，获得目标图像； 所述特征提取单元用于对处理后的图像和数据进行特征提取； 所述模型构建模块包括模型构建单元、模型训练单元、模型融合单元； 所述模型构建单元用于分别构建卷积神经网络模型和前馈神经网络模型； 所述模型训练单元用于基于所述目标数据集对所述卷积神经网络模型进行训练，然后将训练后的卷积神经网络模型的输出作为前馈神经网络模型的输入对所述前馈神经网络模型进行训练，获得目标多模态网络模型； 所述模型构建单元包括第一构建单元、第二构建单元； 所述第一构建单元用于构建两个相同的卷积神经网络模型，将所述卷积神经网络模型中的二维卷积层后添加一个BatchNorm2d层、一个非线性的ReLU层和一个注意力机制模块，生成孪生对抗网络模型； 所述第二构建单元用于基于所述孪生对抗网络模型生成卷积神经网络群； 所述模型训练单元还包括层选择单元、损失函数引入单元； 所述层选择单元用于对多模态网络模型进行输入层和输出层的删减； 所述损失函数引入单元用于将交叉熵损失函数和注意力机制模块引入至所述多模态网络模型中重新进行模型构建，获得目标多模态神经网络； 所述监控预测模块包括路径规划与生成单元、导航精度自检算法单元、实时校准与调整单元、环境特征识别与匹配单元、控制执行单元； 所述路径规划与生成单元用于根据任务需求和环境信息，生成车辆的行驶的最短路径或最优路径； 所述导航精度自检算法单元用于通过比较实际行驶路径与预设路径的偏差，自动检测导航精度； 所述实时校准与调整单元用于当导航偏差超过预设阈值时，自动启动校准程序，调整车辆的行驶状态或传感器参数，确保车辆回到正确的路径； 所述环境特征识别与匹配单元用于基于图像识别技术，识别并匹配环境中的特定特征，提供辅助定位信息；所述特定特征包括道路标志、围栏、建筑物； 所述控制执行单元用于根据自检结果和校准指令，执行具体的控制命令，确保车辆按照预定路径行驶；所述控制命令包括调整车辆速度、转向角度。

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