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龙图腾网获悉北京车讯互联网股份有限公司申请的专利车辆拆解工艺智能评分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：CN120833092B 。

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：202511333590.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权车辆拆解工艺智能评分方法及系统是由綦琳设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆拆解工艺智能评分方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种车辆拆解工艺智能评分方法及系统，涉及车辆拆解工艺技术领域，包括生成车辆结构图谱并同步采集拆解工位的实时数据流；并结合预存基准拆解路径执行蚁群优化算法，输出最优拆解路径以及路径偏离度；基于实时数据流和最优拆解路径生成过程特征向量；以过程特征向量为输入，按照预设规则进行实时风险评分，生成动态风险评分；根据过程特征向量和动态风险评分生成权重集，并根据权重集生成工艺综合评分；在触发动态条件时，基于路径偏离度和工艺综合评分执行路径进化，并根据进化结果更新预存基准拆解路径，直至满足动态条件，本发明通过对拆解车型进行综合评分，动态优化拆解路径与工艺策略，实现安全、高效的最优拆解。

本发明授权车辆拆解工艺智能评分方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车辆拆解工艺智能评分方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 基于车辆拓扑数据生成车辆结构图谱，并同步采集拆解工位的实时数据流； 基于所述车辆结构图谱和预存基准拆解路径执行蚁群优化算法，输出最优拆解路径以及路径偏离度，其中所述路径偏离度表征预存基准拆解路径与最优拆解路径间的差异程度； 具体的，蚁群优化算法的执行包括： 基于车辆结构图谱中的部件风险等级初始化信息素浓度矩阵，并按照预设比例提升预存基准拆解路径在信息素浓度矩阵中对应拓扑元素的信息素权重，输出风险感知信息素矩阵； 基于所述风险感知信息素矩阵执行蚁群优化算法，输出最优拆解路径，并基于所述预存基准拆解路径的时间与扭矩偏差计算路径偏离度； 以所述实时数据流和所述最优拆解路径为输入，进行多维特征提取与风险标记，生成过程特征向量； 具体的，过程特征向量的生成包括： 以所述最优拆解路径的工步序列为基准，对齐预存基准拆解路径的动作视频流时间戳，并计算每个工步的时序偏差，输出工步时序偏差特征集； 以所述实时数据流的气体浓度和扭矩值为输入： 当气体浓度超过预设浓度阈值时，标记气体超标事件； 当扭矩值偏离路径标准值达到预设浓度阈值时，标记扭矩异常事件； 结合所述车辆结构图谱中的部件风险标签，若标记事件发生在部件风险等级超过预设等级的部件上，升级为高危事件标记； 最终输出包括时序偏差、气体超标标记、扭矩异常标记和高危事件标记的过程特征向量； 以所述过程特征向量为输入，按照预设规则进行实时风险评分，生成动态风险评分； 具体的，动态风险评分的生成包括： 当所述时序偏差超过偏差阈值时，累加基础风险分，当连续预设次数偏差超过连续偏差阈值时，累加额外风险分，生成时序风险分； 解析所述过程特征向量中的事件标记，并进行事件风险分累加，得到事件风险分，具体包括： 气体超标标记：触发固定风险分累加； 扭矩异常标记：触发固定风险分累加； 高危事件标记：触发倍增风险分累加； 合成所述时序风险分与所述事件风险分为动态风险评分，并在所述动态风险评分超过警报阈值时，触发实时警报指令； 根据所述过程特征向量和动态风险评分生成权重集，并根据所述权重集生成工艺综合评分； 具体的，工艺综合评分的生成包括： 当所述高危事件标记的频率超过统计基准值时，按照第一增加幅度调整高危事件在所述权重集中的权重值； 当所述动态风险评分达到预设阈值区间时，按照第二增加幅度调整时序偏差在权重集中的占比； 将路径偏离度转化为稳定性系数； 融合调整后的所述动态风险评分和稳定性系数，生成工艺综合评分； 在所述工艺综合评分触发动态条件时，基于所述路径偏离度和工艺综合评分执行路径进化，并根据进化结果更新所述预存基准拆解路径，直至满足动态条件。

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