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申请/专利权人：深圳市金地楼宇科技有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于AIoT技术的空间可视化巡更方法及系统。所述方法包括以下步骤：对巡更大楼进行空间可视化模拟处理，以得到巡更可视化数字大楼模型；通过IoT技术将数字化AI巡更眼镜连接接入巡更管理云平台进行巡更路线调整，以生成大楼巡更调整轨迹路线并推送至数字化AI巡更眼镜进行实时巡更监控，得到大楼实时巡更监控视频信息；通过将大楼实时巡更监控视频信息回传至巡更管理云平台进行AI分析与异常划分处理，以得到大楼巡更过程异常划分结果数据；利用巡更管理云平台对大楼巡更过程异常划分结果数据进行异常上报与录制处理，以执行相应的异常处理作业。本发明能够确保巡更工作的有效性和安全性。

主权项：1.一种基于AIoT技术的空间可视化巡更方法，其特征在于，作用于基于AIoT技术的空间可视化巡更系统，其中AIoT技术包括数字化AI巡更眼镜以及IoT技术，基于AIoT技术的空间可视化巡更方法包括以下步骤：步骤S1：对巡更大楼进行空间可视化模拟处理，以得到巡更可视化数字大楼模型；通过IoT技术将数字化AI巡更眼镜连接接入巡更管理云平台，并通过巡更管理云平台对巡更可视化数字大楼模型进行巡更路线调整，以生成大楼巡更调整轨迹路线；通过巡更管理云平台将大楼巡更调整轨迹路线推送至数字化AI巡更眼镜；其中，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：对巡更大楼进行空间可视化处理，得到巡更大楼可视化结构空间；步骤S12：对巡更大楼可视化结构空间进行数字孪生建模处理，以得到巡更可视化数字大楼模型；步骤S13：通过IoT技术将数字化AI巡更眼镜转化为物模型设备，并通过IoT技术利用物联网接口将物模型设备连接至物联网关；通过物联网关利用物联网协议对物模型设备进行数据网络联通，以构建AI巡更眼镜网络连接通道连接接入巡更管理云平台；步骤S14：通过巡更管理云平台对巡更可视化数字大楼模型进行巡更路线调整，以生成大楼巡更调整轨迹路线；其中，步骤S14包括以下步骤：步骤S141：通过巡更管理云平台对巡更可视化数字大楼模型进行巡更路线预置处理，以得到大楼巡更预置路线；步骤S142：对大楼巡更预置路线进行无线实时定位，以得到大楼巡更实时位置数据；其中，步骤S142包括以下步骤：步骤S1421：对大楼巡更预置路线进行无线WiFi信号传输，得到巡更路线无线传输过程数据；步骤S1422：对巡更路线无线传输过程数据进行信号差异分析，得到巡更路线信号强弱差异数据；步骤S1423：对巡更路线无线传输过程数据进行传播时间测量，得到巡更路线信号传播时间；步骤S1424：利用巡更距离差异计算公式对巡更路线信号强弱差异数据以及巡更路线信号传播时间进行距离计算，以得到巡更无线传输距离差异值；其中，巡更距离差异计算公式具体为： 式中，ΔE为巡更无线传输距离差异值，t0为巡更路线信号传播的初始时间，t1为巡更路线信号传播的终止时间，t为巡更路线信号传播的积分时间变量参数，τ为巡更路线信号传播的时间延迟，λ为巡更路线信号的传播波长，x为巡更路线信号传播的空间横坐标参数，y为巡更路线信号传播的空间纵坐标参数，Sx,y为巡更路线信号传播在空间坐标位置x和y处的信号强度函数，S0为巡更路线信号传播的初始信号强度，h为巡更路线信号传播的传播路径损耗指数，D为巡更路线信号传播的传播距离参数，D0为巡更路线信号传播的参考距离参数，x0为巡更路线信号传播的中心横坐标参数，σx为巡更路线信号传播横坐标的空间分布标准差，A为巡更路线信号传播横坐标的空间径向衰减系数，y0为巡更路线信号传播的中心纵坐标参数，σy为巡更路线信号传播纵坐标的空间分布标准差，B为巡更路线信号传播纵坐标的空间径向衰减系数，n为巡更路线信号强弱差异数据中巡更路线信号的数量，αi为第i个巡更路线信号的信号强弱差异增益参数，βi为第i个巡更路线信号的信号强弱差异影响因子，Li为第i个巡更路线信号的信号传播范围上限，s为信号传播范围参数，γi为第i个巡更路线信号的信号传播范围指数衰减参数，ε为巡更无线传输距离差异值的修正值；步骤S1425：根据巡更无线传输距离差异值对大楼巡更预置路线进行差异实时定位，以得到大楼巡更实时位置数据；步骤S143：根据大楼巡更实时位置数据对大楼巡更预置路线进行路线偏差检测，得到大楼巡更路线偏差数据；步骤S144：根据大楼巡更路线偏差数据对大楼巡更预置路线进行巡更路线调整，以生成大楼巡更调整轨迹路线；步骤S15：通过巡更管理云平台将大楼巡更调整轨迹路线推送至数字化AI巡更眼镜；步骤S2：利用数字化AI巡更眼镜按照大楼巡更调整轨迹路线对巡更大楼进行实时巡更监控，得到大楼实时巡更监控视频信息；通过数字化AI巡更眼镜将大楼实时巡更监控视频信息回传至巡更管理云平台进行AI分析与异常划分处理，以得到大楼巡更过程异常划分结果数据，其中大楼巡更过程异常划分结果数据包括大楼巡更过程异常数据以及大楼巡更过程无异常数据；其中，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：利用数字化AI巡更眼镜将大楼巡更调整轨迹路线展示在三棱镜上，并通过数字化AI巡更眼镜的骨传导对大楼巡更调整轨迹路线进行语音通知，得到大楼巡更路线语音信息；步骤S22：按照大楼巡更路线语音信息利用数字化AI巡更眼镜对巡更大楼进行实时巡更监控，得到大楼实时巡更监控视频信息；步骤S23：通过数字化AI巡更眼镜将大楼实时巡更监控视频信息回传至巡更管理云平台，并根据预设的视频截取频率对大楼实时巡更监控视频信息进行截取处理，以得到大楼实时巡更监控图像集；其中，预设的视频截取频率具体为8次每秒；步骤S24：通过巡更管理云平台对大楼实时巡更监控图像集进行AI分析，得到大楼实时巡更过程虚拟场景状况数据；步骤S25：利用巡更异常程度计算公式对大楼实时巡更过程虚拟场景状况数据进行异常计算，得到大楼巡更过程异常程度值；其中，巡更异常程度计算公式具体为： 式中，C为大楼巡更过程异常程度值，T为异常计算的总时长，t′为大楼巡更过程的时间变量参数，ξ为异常计算的积分变量参数，ρ1为大楼实时巡更过程虚拟场景状况数据的异常波动振幅参数，ρ2为大楼实时巡更过程虚拟场景状况数据的异常波动衰减参数，ω为大楼实时巡更过程虚拟场景状况数据的异常波动频率参数，φ为大楼实时巡更过程虚拟场景状况数据的异常波动相位参数，ρ3为大楼实时巡更过程虚拟场景状况数据的异常波动影响权重，θ为大楼实时巡更过程虚拟场景状况数据的异常波动影响因子，η为大楼实时巡更过程虚拟场景状况数据的异常波动影响调节参数，∈为大楼巡更过程异常程度值的修正值；步骤S26：根据预设的异常程度阈值对大楼巡更过程异常程度值进行判断划分处理，当大楼巡更过程异常程度值大于或等于预设的异常程度阈值时，则将大楼巡更过程异常程度值对应的大楼实时巡更过程虚拟场景状况数据判断划分为大楼巡更过程异常数据；当大楼巡更过程异常程度值小于预设的异常程度阈值时，则将大楼巡更过程异常程度值对应的大楼实时巡更过程虚拟场景状况数据判断划分为大楼巡更过程无异常数据；步骤S3：确定大楼巡更过程异常划分结果数据为大楼巡更过程异常数据时，根据预设的异常状态场景判断标准对大楼巡更过程异常数据进行异常判断，以得到大楼巡更常规异常状态和大楼巡更非常规异常状态；利用巡更管理云平台分别对大楼巡更常规异常状态和大楼巡更非常规异常状态进行异常告警记录与上报调度处理，得到常规异常快速处理策略以及非常规异常调度支援处理策略，以执行相应的异常状态处理作业；步骤S4：确定大楼巡更过程异常划分结果数据为大楼巡更过程无异常数据时，通过数字化AI巡更眼镜对大楼巡更调整轨迹路线进行关键巡更录制，以得到大楼巡更关键节点记录数据，并上传至巡更管理云平台。

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