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龙图腾网获悉中杰建兆(江苏)智能电梯有限公司申请的专利基于大数据的施工升降机乘坐安全监管系统及方法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：CN119797101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510305085.2，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权基于大数据的施工升降机乘坐安全监管系统及方法是由薛伟;隰桂吉;张龙;夏吴冰;刘俊辰设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的施工升降机乘坐安全监管系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的施工升降机乘坐安全监管系统及方法，涉及升降机安全技术领域；本发明通过在施工升降机的关键位置点和周边部署多种传感器，实现对施工升降机运行状态、人员信息及环境参数的全面监控；本发明包括施工人员身份认证、基础异常识别、GRU动态安全阈值模型构建及故障概率预测功能；通过采用人脸识别和RFID工牌双重验证机制；通过基础异常识别模型实时检测异常行为，并在检测到异常时停止运行并发出警报；通过GRU动态安全阈值模型根据实时数据调整安全载重和速度阈值；通过故障概率函数预测施工升降机故障概率；本发明提升了施工升降机的安全管理水平，增强了使用安全性，有效预防了安全事故的发生。

本发明授权基于大数据的施工升降机乘坐安全监管系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据的施工升降机乘坐安全监管方法，其特征在于，包括：S1、在施工升降机关键的位置点和周边部署传感器；S2、施工人员身份认证； S3、构建基础异常识别模型，通过传感器收集实时基础数据，结合基础异常识别模型，检测是否有基础异常行为，根据检测结果做出指令； S4、构建GRU动态安全阈值模型并设定参数；收集历史安全特征数据，结合优化算法，对GRU动态安全阈值模型进行参数调整，得到最终GRU动态安全阈值模型；收集实时安全特征数据，并结合最终GRU动态安全阈值模型，得到实时载重阈值和实时速度阈值；包括S41、构建GRU动态安全阈值模型，设定初始GRU动态安全阈值模型的初始参数向量为k1、学习率为j；设定训练数据比例为b1、测试数据比例为b2；S42、设定安全特征集a={a1,a2,…,ai,…,an}，其中，ai表示影响施工升降机安全的第i个特征，n表示影响施工升降机安全的特征总个数；S43、根据安全特征集中的特征，收集历史安全特征数据，得到历史安全特征数据矩阵A； Ain表示历史安全特征数据中第i条记录的第n个特征数据，m表示收集到的历史安全特征数据的总条数；收集每条历史安全特征数据对应的安全载重阈值和安全速度阈值，得到安全阈值矩阵B； Bi1和Bi2分别表示第i条历史安全特征数据对应的历史安全特征数据的安全载重阈值和安全速度阈值；S44、根据b1、b2，将历史安全特征数据矩阵划分为历史安全特征数据训练矩阵和历史安全特征数据测试矩阵，将安全阈值矩阵划分为安全阈值训练矩阵和安全阈值测试矩阵；S45、使用历史安全特征数据训练矩阵和安全阈值训练矩阵对GRU动态安全阈值模型进行训练，训练结束后，得到后安全阈值动态模型；S46、使用历史安全特征数据测试矩阵和安全阈值测试矩阵对后安全阈值动态模型进行测试，测试完成后，得到最终安全阈值动态模型；S47、收集实时安全特征数据，将实时安全特征数据输入至最终安全阈值动态模型，得到实时安全载重阈值c1和实时安全速度阈值e1；将实时载重和实时速度限定在实时安全载重阈值c1和实时安全速度阈值e1内运行； S5、构建故障概率函数；收集历史施工升降机硬件状态数据以及历史故障数据，对故障概率函数进行参数调整，得到最终故障概率函数；收集实时施工升降机硬件设施状态数据，得到预测故障概率；根据预测故障概率做出决策。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中杰建兆(江苏)智能电梯有限公司，其通讯地址为：215100 江苏省苏州市相城区黄埭镇太东路2777号4幢一层东8、9跨；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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