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龙图腾网获悉北京天云动力科技有限公司申请的专利基于多源数据融合智能巡检机器人的机房监控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：CN120873999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511408411.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多源数据融合智能巡检机器人的机房监控方法及系统是由江玉明;郭洪波;田浩;左杰;霍秀丽;赵磊设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合智能巡检机器人的机房监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源数据融合智能巡检机器人的机房监控方法及系统，属于机房自动监控技术领域，包括在四维故障语义特征场上应用对抗迁移学习，通过图神经网络生成表征故障演化路径的跨模态因果图谱，本发明联合损失函数对齐标准机房与当前机房的特征分布，利用梯度反转层强制源域与目标域特征分布对齐，同时结合注意力机制和因果强度权重，生成跨模态因果图谱，图神经网络进一步建模节点间的物理连接、功能依赖和时序关联，将因果关系编码为边权重，通过因果掩码过滤噪声关联，提升因果图谱的稳定性，跨模态因果图谱能够精准捕捉故障传播路径。

本发明授权基于多源数据融合智能巡检机器人的机房监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合智能巡检机器人的机房监控方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过量子时间戳同步芯片与激光SLAM反光板定位，进行多源异构传感器数据的时空基准对齐； S2、基于时空对齐数据，在三维空间网格内融合可见光、深度、热力和电磁属性，构建四维故障语义特征场； S3、在四维故障语义特征场上应用对抗迁移学习，通过图神经网络生成表征故障演化路径的跨模态因果图谱； S4、基于跨模态因果图谱，通过神经符号混合芯片同步执行规则推理与图神经网络预测，输出诊断置信度； S5、当低置信度诊断结果低于预设阈值进行因果子图蒸馏，通过增量学习方式注入轻量化边缘知识库； S6、结合更新后的轻量化边缘知识库，在数字孪生平台模拟衍生故障场景生成最优决策树，动态调整机器人巡检路径； S7、基于国密算法区块链封存全链条证据，生成时空可信存证，并将机器人实际处置效果反馈至跨模态因果图谱校正； 所述S3，构建跨模态图结构步骤包括：设定节点和边，节点包括每个传感器节点作为图中节点，节点特征为融合四维故障语义特征场中的多模态数据，边包括物理连接关系、功能依赖关系和动态时序关联，通过聚合邻居节点信息，生成节点的特征向量，实现公式为：， 在公式中，表示节点v在第l+1层的特征向量，表示激活函数，表示对节点v的所有邻居节点u进行求和，表示节点v的邻居节点集合，表示节点u对节点v的影响程度，W表示可学习的权重矩阵，表示节点u在第l层的特征向量层的特征向量，表示节点u与v间的因果强度，将因果关系编码为图中的边权重，形成跨模态因果图谱G，F表示特征提取器。

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