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龙图腾网获悉北京爱学思技术有限公司申请的专利一种装运机械安全智能辅助系统及方法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：CN120196864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510270471.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种装运机械安全智能辅助系统及方法是由吴永鹏;陈诚设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种装运机械安全智能辅助系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种装运机械安全智能辅助系统及方法，涉及智能安全系统领域，包括，利用深度学习模型将预处理后的环境数据进行融合，并通过搜索算法计算从当前位置到目的地的最佳路径，基于最佳路径，利用深度学习技术计算出最佳路径上的安全隐患，将计算出的安全隐患提示给操作员，操作员检查运行状态，并提供应对措施，从而收集装运机械的响应数据，本发明通过收集环境数据并进行预处理，实现了环境信息的全面捕捉与噪声过滤，利用决策树模型计算安全隐患的输出预测值，实现了对路径上安全隐患的预测，使得系统能提前识别潜在的风险点，将计算出的安全隐患提示给操作员，收集装运机械的响应数据，提高了操作员对安全隐患的应对能力。

本发明授权一种装运机械安全智能辅助系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种装运机械安全智能辅助方法，其特征在于：包括， 使用多种传感器收集启动后的装运机械周围环境数据并进行预处理； 利用深度学习模型将预处理后的环境数据进行融合，并通过搜索算法计算从当前位置到目的地的最佳路径,具体步骤为： 选择卷积神经网络模型； 从预处理后的环境数据中提取障碍物的位置、形状以及目标对象的距离、速度和方向的环境特征，通过加权的方式对提取的环境特征进行融合； 使用贪婪最佳优先搜索算法计算出从当前位置到目的地的每条路径的综合评分并进行编号，从中选择综合评分最高的路径作为最佳路径； 基于最佳路径，利用深度学习技术计算出最佳路径上的安全隐患，具体步骤为： 基于综合评分最高的最佳路径，利用深度学习技术构建决策树模型，同时使用集成开发环境将决策树模型部署到实际环境中； 将地理位置输入到决策树模型中，计算出最佳路径上安全隐患的输出预测值； 计算出安全隐患的输出预测值的均值以及标准差，根据均值和标准差设置低阈值与高阈值来对安全隐患的程度进行划分； 当安全隐患的输出预测值小于等于低阈值时，则判断最佳路径上的安全隐患程度为低风险； 当安全隐患的输出预测值大于高阈值时，则判断最佳路径上的安全隐患程度为高风险； 当安全隐患的输出预测值大于低阈值，且小于等于高阈值时，则判断最佳路径上的安全隐患的程度为中等风险； 将计算出的安全隐患提示给操作员，操作员检查运行状态，并提供应对措施，从而收集装运机械的响应数据，具体步骤为： 设置低风险的安全隐患程度的显示信息为绿色，中等风险的为黄色，高风险的为红色，同时设置三种扬声器的语音提示，分别为当前路径处于低风险状态、请注意，当前路径存在中等风险，请谨慎操作、警告，当前路径存在高风险，请立即采取措施，并将所有的显示信息提示给操作员； 当安全隐患程度为低风险时，监听周围环境的声音，并使用高清摄像头设定周期来扫描装运机械周围的环境变化并使用仪表盘来监控环境，同时将监控数据保存在日志中； 当安全隐患程度为中等风险时，装运机械切换至手动模式并降低运行速度，使用磁力计和振动传感器进行辅助监测，记录传感器的读数以及图像资料的监测数据并向相关部门报告中等风险的情况； 当安全隐患程度为高风险时，停止所有装运机械的运行，并安排所有工作人员撤离至安全区域，同时立刻联系团队成员规划出可替代的行动路径； 依据不同风险下的应对措施，收集装运机械的响应数据； 根据装运机械的响应数据调整装运机械的运行状态。

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