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龙图腾网获悉吉贝克信息技术(北京)有限公司;上海吉贝克信息技术有限公司;珠海世平金科信息技术有限公司申请的专利基于物联网的租赁设备全生命周期监测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：CN120823701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511316871.9，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于物联网的租赁设备全生命周期监测方法及系统是由陈明;余静设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的租赁设备全生命周期监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于物联网的租赁设备全生命周期监测方法及系统，属于设备运维监测技术领域，该方法通过多源传感器获取租赁设备在运行过程中的实时状态数据；对实时状态数据进行特征提取，获得多种特征向量，并构建多维特征向量集；将多维特征向量集输入随机森林模型，结合时空聚类算法判断租赁设备是否处于异常状态；若是，则结合异常检测结果、历史运行数据以及基线模型，对租赁设备进行故障预测，获得租赁设备的故障概率值；基于位置数据预测租赁设备的未来位置，为租赁设备设置电子围栏边界，若未来位置超出电子围栏边界，则生成轨迹偏差的预警通知，系统最终通过热力图方式实现轨迹与故障可视化呈现，提升设备运维智能化与管理精度。

本发明授权基于物联网的租赁设备全生命周期监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的租赁设备全生命周期监测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、通过多源传感器对租赁设备的运行过程进行监测，获取实时状态数据，所述实时状态数据包括位置数据、振动数据、压力数据以及温度数据； S2、对所述实时状态数据进行特征提取，获得租赁设备的多种特征向量，并构建多维特征向量集； S3、将所述多维特征向量集输入随机森林模型，并结合时空聚类算法判断所述租赁设备是否处于异常状态；其中，将所述多维特征向量集输入随机森林模型之前还包括：S31：基于滑动时间窗口对所述多维特征向量集中的每类特征数据进行连续采样；S32：计算每类特征数据在预设窗口内的均值与标准差，构建动态统计特征集；S33：当新采集的特征数据相对于对应窗口内均值偏离程度超过预定的异常触发阈值时，判定该特征数据为异常预警点；S34：将异常预警结果作为随机森林模型的先验判断进行输入； 其中，判断所述租赁设备是否处于异常状态包括：S41：将所述多维特征向量集输入训练后的随机森林模型，所述训练后的随机森林模型由包含租赁设备在每个使用阶段的历史运行数据和相应状态标签的训练数据集训练得到；S42：所述随机森林模型根据输入的特征数据进行初步分类处理，输出每一状态类别的预测概率；S43：基于预测概率对发生异常的时间点处的数据进行标注；S44：基于时空聚类算法对标记为异常的数据点在空间和时间维度进行聚合分析，识别是否存在群体性、区域性或阶段性异常行为，获得聚类结果；S45：基于所述聚类结果，形成空间连续区域或时间段的异常模式；S46：将所述异常模式与租赁设备在历史数据中的常见行为模式进行对比，计算相似度，若相似度大于预设的第一阈值，则标记为异常状态； S4、若是，则结合异常检测结果、历史运行数据以及预设的基线模型，对租赁设备进行故障预测，获得租赁设备的故障概率值；其中，对租赁设备进行故障预测包括：S61：将异常检测结果作为LSTM模型的输入特征中的显性状态变量，标识设备在短期内的运行异常；S62：以固定时间窗口对租赁设备的历史运行数据进行切片，构建多维度的时序输入矩阵，矩阵内各行对应时间片段，各列对应不同感知特征或状态标签；S63：将所述时序输入矩阵输入LSTM模型，所述LSTM模型提取租赁设备长期运行中的动态变化特征；S64：结合异常检测结果、历史运行数据的动态变化特征和基线模型形成的综合特征向量输入到LSTM模型中，LSTM通过其门控机制和记忆功能，自动捕捉设备长期运行中的异常趋势和潜在变化，从而生成隐状态向量；S65：基于LSTM模型的输出，将租赁设备的动态变化特征与基线模型中的健康参数区间进行对比，计算设备在预测期内的故障风险； S5、基于所述位置数据预测租赁设备的未来位置，为所述租赁设备设置电子围栏边界，若所述未来位置超出所述电子围栏边界，则生成轨迹偏差的预警通知，并将预警信息推送至管理平台。

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吉贝克信息技术(北京)有限公司;上海吉贝克信息技术有限公司;珠海世平金科信息技术有限公司，其通讯地址为：100191 北京市海淀区花园东路11号泰兴大厦九层903室；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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