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龙图腾网获悉酷哇科技有限公司;酷哇环境技术有限公司申请的专利基于多源数据融合和模型级联的环卫事件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：CN116307715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310259657.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于多源数据融合和模型级联的环卫事件监测方法及系统是由何弢;张亚楠;廖文龙设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合和模型级联的环卫事件监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于多源数据融合和模型级联的环卫事件监测方法及系统，包括：采集巡检车辆实时运行数据，并对环卫风险车辆进行AI识别，得到对应的参数；对巡检车辆进行Re‑ID建模得到对应的Re‑ID特征信息，并把Re‑ID特征信息和参数存储在云端；将特征信息和参数按照上传云端的固定时间间隔，构建全域环卫风险车辆动态拓扑图；采集实时交通状况数据，并对实时交通状况数据进行数据初步清洗和加工，同时根据车辆动态拓扑图，构建AI多模型级联生成环卫事件预测模型；通过该模型进行环卫事件监测进而得到环卫风险区域排名。本发明融合多源异构全量数据构建AI多模型级联生成环卫事件预测模型，提高环卫事件发现的及时性和有效性。

本发明授权基于多源数据融合和模型级联的环卫事件监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合和模型级联的环卫事件监测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：采集巡检车辆实时运行数据，并对环卫风险车辆进行AI识别，得到对应的参数； 步骤S2：对巡检车辆进行Re-ID建模得到对应的Re-ID特征信息，并把所述Re-ID特征信息和所述参数存储在云端； 步骤S3：将所述特征信息和所述参数按照上传云端的固定时间间隔，构建全域环卫风险车辆动态拓扑图； 步骤S4：采集实时交通状况数据，并对所述实时交通状况数据进行数据初步清洗和加工，同时根据所述车辆动态拓扑图，构建AI多模型级联，生成环卫事件预测模型； 步骤S5：通过所述环卫事件预测模型进行环卫事件监测，进而得到环卫风险区域排名； 所述AI多模型级联包括车辆Re-ID模型、状态判别模型和轨迹预测模型； 所述车辆Re-ID模型用来关联车端侧和无人机侧的车辆信息； 所述状态判别模型用来判定车辆的行驶异常，所述异常与环卫事件发生相关，包括车体抖动和车体封闭不严； 所述轨迹预测模型用来通过多个传感侧信息关联，识别车辆的一致性轨迹。

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