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龙图腾网恭喜北京网藤科技有限公司申请的专利基于目标检测算法及云平台的机器人告警处理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：CN119418174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510019961.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于目标检测算法及云平台的机器人告警处理方法及系统是由李赫设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标检测算法及云平台的机器人告警处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于目标检测算法及云平台的机器人告警处理方法及系统，涉及机器人告警处理技术领域，包括：基于云平台的卷积神经网络目标检测模型，结合残差结构、通道注意力机制和改进的无锚框目标检测算法进行异常目标检测，并通过深度信息引导的特征融合网络进行特征融合，得到精确三维表征数据，利用改进的时序图神经网络构建动态异常关联图，并结合改进的分层强化学习算法生成多层次决策序列，最终通过任务分解网络进行协同任务规划得到任务分配方案，机器人根据最优运动轨迹、避障轨迹数据、实时位姿数据、关键操作序列数据和接触力反馈数据进行异常处理。

本发明授权基于目标检测算法及云平台的机器人告警处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于目标检测算法及云平台的机器人告警处理方法，其特征在于，包括：基于预先设置的传感器阵列采集工业现场对应的图像信息和深度信息并上传至云平台，通过自适应图像分割算法对所述图像信息和所述深度信息进行划分，得到多维特征图像块，基于小波变换操作和拉普拉斯边缘增强对所述多维特征图像块进行预处理，得到标准图像块，所述云平台基于所述标准图像块的图像特征调用预先训练完成的目标检测模型库中的卷积神经网络目标检测模型，结合残差结构和通道注意力机制确定所述标准图像块对应的多尺度深层特征和关键区域特征，结合改进的无锚框目标检测算法进行异常目标检测，得到异常检测结果并通过基于深度信息引导的特征融合网络进行特征融合，得到精确三维表征数据；基于所述精确三维表征数据和所述异常检测结果，通过改进的时序图神经网络构建动态异常关联图，通过在图注意力层中添加时间编码建模长程时序依赖得到异常演变规律并生成异常发展预测序列，基于所述异常发展预测序列和改进的分层强化学习算法，结合分层选项框架分解得到层次化子目标并结合奖励机制生成多层次决策序列，对于所述多层次决策序列，通过改进的深度确定性策略梯度算法结合对抗训练和经验回放构建动作价值评估模型并优化任务执行策略，通过任务分解网络对优化后的任务执行策略通过双向注意力机制和图卷积层进行协同任务规划，得到任务分配方案，通过轨迹优化算法中的自适应采样和动态约束处理生成最优运动轨迹，其中，所述异常发展预测序列包含发生时间、三维空间位置、姿态角度、几何尺寸和异常程度值；接收所述最优运动轨迹，执行改进的动态路径规划算法并结合拓扑图与采样树进行实时避障导航，得到机器人避障轨迹数据，通过改进的视觉伺服算法融合深度信息和实时采集的图像特征进行精确定位，得到实时位姿数据，通过改进的模仿学习算法和预先构建的动作价值评估模型提取关键动作特征，结合在线适应模块进行动态技能迁移，得到关键操作序列数据并添加至阻抗自适应控制算法，通过神经网络补偿器自适应调节阻抗参数得到接触力反馈数据，结合改进的异常预测算法进行状态监测，得到异常处理结果，其中，所述实时位姿数据包含机器人位置和姿态的六自由度位姿数据，所述接触力反馈数据包含三维力向量和力矩向量的数据。

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