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龙图腾网获悉青岛城市轨道交通科技有限公司申请的专利基于深度学习的扶梯健康评估方法、装置及终端设备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：CN119441771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411524061.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于深度学习的扶梯健康评估方法、装置及终端设备是由赵宏宇;董波;王聪;顾文磊;孙经旭设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的扶梯健康评估方法、装置及终端设备在说明书摘要公布了：本申请适用于扶梯监控技术领域，提供了一种基于深度学习的扶梯健康评估方法、装置及终端设备。该方法包括：通过传感器采集扶梯运行数据，该扶梯运行数据包含扶梯振动信号、扶梯温度、扶梯运行噪音和扶梯运行电流；通过卷积神经网络从扶梯运行数据中提取用于表征扶梯健康状态的局部特征，通过注意力机制融合各种扶梯运行数据的局部特征，得到扶梯的全局健康状态表征；构建扶梯领域知识图谱，在全局健康状态表征表示扶梯状态存在异常时，基于扶梯领域知识图谱中实体间的关系推理扶梯状态异常的原因，根据该扶梯状态异常的原因对扶梯健康状况进行评估。本申请能够全面分析扶梯运行数据，有效评估扶梯健康状态，提高扶梯的安全性、可靠性和运行效率。

本发明授权基于深度学习的扶梯健康评估方法、装置及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的扶梯健康评估方法，其特征在于，包括： 通过传感器采集扶梯运行数据，在扶梯上安装振动传感器、温度传感器、噪音传感器和电流传感器，实时采集扶梯运行数据，所述扶梯运行数据包含扶梯振动信号、扶梯温度、扶梯运行噪音和扶梯运行电流；其中，所述传感器采集扶梯运行数据的采集频率和传输扶梯运行数据的传输周期基于扶梯运行状态和扶梯运行数据的信息熵进行调整； 通过卷积神经网络从所述扶梯运行数据中提取用于表征扶梯健康状态的局部特征，并通过注意力机制自适应地融合各种扶梯运行数据的局部特征，得到扶梯的全局健康状态表征； 构建扶梯领域知识图谱，该扶梯领域知识图谱包含实体及实体间的关系，实体包含扶梯部件、故障类型、维护方法和运行参数；其中，在构建扶梯领域知识图谱时，基于图卷积网络学习每个实体的低维结构嵌入表示以及实体间的关系； 在所述全局健康状态表征表示扶梯状态存在异常时，基于所述扶梯领域知识图谱中实体间的关系推理扶梯状态异常的原因，根据该扶梯状态异常的原因对扶梯健康状况进行评估； 其中，在识别出扶梯状态存在异常后，利用扶梯领域知识图谱辅助故障诊断和预测并推理扶梯状态异常的原因，包括：将识别出的异常状态映射到扶梯领域知识图谱中的相关实体；检索与异常状态直接相关的实体，包括可能的原因、影响的部件、相关的参数；分析扶梯领域知识图谱中的实体间关系，寻找从异常状态到可能原因的路径；基于历史数据和专家知识，为每条可能的故障路径分配概率；系统整合其他传感器数据和运行参数，作为额外的证据；结合扶梯领域知识图谱的推理结果和深度学习模型的输出，系统进行多源信息融合；系统生成一个排序的故障诊断列表，包括：可能的故障原因及其概率，每种故障的严重程度评估； 所述通过注意力机制自适应地融合各种扶梯运行数据的局部特征，得到扶梯的全局健康状态表征，包括：通过融合各种扶梯运行数据的局部特征，得到扶梯的全局健康状态表征；其中，va为扶梯的全局健康状态表征向量，表示第i个传感器采集的数据的特征向量，为第i个传感器的注意力权重，N为传感器的数量，且为第i个传感器采集的数据的隐藏表示，ua为注意力向量，和为线性变换的预设参数。

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