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龍圖騰網獲悉連云港東糧碼頭有限公司申請的專利應用于散糧系統線的多傳感器設備AI預警系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119919038B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510425602.X，技術領域涉及：G06Q10/083；該發明授權應用于散糧系統線的多傳感器設備AI預警系統是由馬飛;何洪升;王家;李明華;戴亞;張安寧;趙征;王康興;盧茹利;任書杰設計研發完成，并于2025-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本應用于散糧系統線的多傳感器設備AI預警系統在說明書摘要公布了：本發明公開了應用于散糧系統線的多傳感器設備AI預警系統，屬于糧食輸送領域。本發明解決了現有預警系統數據難以集中處理，降低了現有預警系統實用性的問題，通過采用歷史運行數據對神經網絡模型進行訓練與測試，從而得到能夠對散糧設備的運行狀態進行預測的模型；將神經網絡模型應用于實際散糧系統線中，使其對散糧設備的運行狀態進行實時預測，并結合無人機巡視散糧系統線及周圍環境是否存在異常；當發現異常情況時，可以及時向人機交互界面發出警報，以此提醒管理人員及時采取解決措施；從而有效實現了散糧設備的預警功能，杜絕了散糧設備故障擴大化，以及避免了周圍環境存在火災及粉塵爆燃的隱患，減少了巡視人員的勞動強度。

本發明授權應用于散糧系統線的多傳感器設備AI預警系統在權利要求書中公布了：1.應用于散糧系統線的多傳感器設備AI預警系統，其特征在于，包括： 數據采集單元，獲得散糧設備的歷史運行數據和實時運行數據； 集中處理單元，對獲得的歷史運行數據和實時運行數據進行預處理并從歷史運行數據中提取出特征信息； 模型組建單元，基于特征信息搭建神經網絡模型并進行訓練；并調整神經網絡模型的參數，使神經網絡模型接近散糧設備真實的運行狀態； 智能分析單元，使用神經網絡模型對歷史運行數據進行預測，判斷散糧設備是否運行正常；并將判斷結果與實際結果進行比對，驗證神經網絡模型是否準確； 模型部署單元，將驗證通過的神經網絡模型部署到實際散糧生產系統中，預測散糧設備的實時運行狀態，包括第一實時運行狀態和第二實時運行狀態；環境巡視單元，采用無人機設備獲取散糧系統線及周圍環境的影像信息；模型部署單元，包括： 模型運行模塊，基于神經網絡模型進行實時分析，確定散糧設備的第一實時運行狀態； 監測模塊，部署監測機制，并根據監測機制實時對散糧設備運行情況進行計算，獲得第二實時運行狀態； 其中，獲得第二實時運行狀態包括： 采集每個傳感器類型中各個傳感器的實時測量值，并根據各個傳感器的實時測量值計算散糧設備每個類型的綜合測量值；綜合測量值的計算如下： ； 其中，表示第種傳感器類型下各個傳感器散糧設備的綜合測量值；表示傳感器的個數序號值；表示傳感器的總個數；表示第種傳感器類型下第個傳感器對應的初始權重；表示第種傳感器類型下第個傳感器對應的動態權重調整因子；表示第種傳感器類型下第個傳感器的實時測量值；表示傳感器類型的序號值； 根據散糧設備的綜合測量值，計算散糧設備的風險評估值；風險評估值的計算如下： ； 其中，表示散糧設備的風險評估值；表示傳感器類型的總數目；表示取最大值；表示第種傳感器類型對應的安全測量閾值；表示第種傳感器類型對應的風險權重； 根據散糧設備的風險評估值確定第二實時運行狀態，當時，，則表示當前散糧設備處于安全范圍內；當時，則表示當前散糧設備處于異常范圍內； 報告生成模塊，用于基于第一實時運行狀態與第二實時運行狀態生成評估報告，并將評估報告傳輸至用戶終端； 人機交互界面，可視化展示散糧設備的運行狀態以及散糧系統線和周圍環境的影像信息；所述散糧設備的運行狀態以及散糧系統線和周圍環境的影像信息的展示配置過程包括：基于多觸點交互機制在后臺配置段為散糧設備的運行狀態、周圍環境的影像信息及散糧系統線的影像信息進行獨立可視化展示配置。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人連云港東糧碼頭有限公司，其通訊地址為：222000 江蘇省連云港市連云區廟嶺港區；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。