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龙图腾网获悉工讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种智能变形测量方法及装置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：CN120521520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510620822.8，技术领域涉及：G01B11/16；该发明授权一种智能变形测量方法及装置是由蒋延超;罗海辉;黄溆安设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能变形测量方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能变形测量方法及装置，所述方法包括建立变形测量传感网络，通过基于蚁群算法的贪心策略的人工智能算法确定网络节点工作策略，获取活跃传感器采集的信号并进行多模态融合，计算得到测量对象对应的若干个监测点的变形量结果，根据若干个监测点的变形量变化速率对网络工作策略进行自适应策略优化。本发明实现了变形测量传感网络的智能工作策略确定，降低了整体传感网络的能耗，同时提高系统的可靠性；根据监测点的变形量变化速率对当前的传感网络工作策略进行自适应调整，实现了监测网络的动态调整，提高系统适应性。

本发明授权一种智能变形测量方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种智能变形测量方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：建立变形测量传感网络，包括若干个不同类型的传感器； S2：基于不同类型的传感器信息以及待测点位置通过基于蚁群算法的贪心策略的人工智能算法确定网络节点工作策略；所述不同类型的传感器包括MEMS倾角仪、光纤光栅传感器、激光位移传感器； 所述基于蚁群算法的贪心策略的人工智能算法输入不同类型传感器信息集合以及N个监测点位置；其中，为多维向量，包括类型、预期寿命、功耗、采集范围、位置坐标、类型适应系数，i=1…M,M为传感器个数；确定算法最大迭代次数，算法初始化参数； 所述基于蚁群算法的贪心策略的人工智能算法目标函数如下所示： ； 其中，为第k个传感器的能耗，为活跃传感器的总能耗，为第k个传感器的类型适应系数，为第k个传感器的寿命，为第k个传感器与其范围内的测量点之间的距离之和，、、、分别为对应的权重； 约束条件如下： a.测量范围覆盖全部测量点； b.传感器能量能保证能耗需求； c.传感器采集频率小于等于其最大设定频率； S3：获取活跃传感器采集的信号并进行多模态融合； S4：计算得到测量对象对应的若干个监测点的变形量结果； S5：根据若干个监测点的变形量变化速率对网络工作策略进行自适应策略优化； 所述步骤S5包括： S51：计算监测点的变形量变化速率； S52：若监测点的变形量变化速率大于设定的阈值，则调整与该监测点相关的传感网络工作策略； 所述调整与该监测点相关的传感网络工作策略如下： a.获取变形量变化速率大于阈值的监测点集合，其中，v为变形量变化速率大于阈值的监测点总数； b.将上述集合EX按照位置进行聚类分组； c.确定各组的组内质心位置； d.根据质心位置确定需要调节的传感器；选择质心周围设定阈值范围内的传感器为需要调节的传感器； e.根据各组的组内变形量变化速率确定需要调节的传感器的采集频率；若调节后的采集频率超过该传感器的最大采集频率，则激活与该传感器有效距离最小的传感器；所述有效距离最小的传感器为质心周围设定阈值范围内与该传感器距离最小的传感器； f.输出更新后的活跃传感器编号以及采集频率。

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