山东大学;济南致业电子有限公司周风余获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学;济南致业电子有限公司申请的专利基于深度视觉的电梯门系统与井道关键部件巡检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：CN121757699B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610240995.1，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权基于深度视觉的电梯门系统与井道关键部件巡检系统是由周风余;于治国;李铭;曹永军;杨全岳设计研发完成，并于2026-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度视觉的电梯门系统与井道关键部件巡检系统在说明书摘要公布了：本申请涉及电梯安全监测技术领域，具体公开了一种基于深度视觉的电梯门系统与井道关键部件巡检系统，旨在解决现有视觉巡检技术因环境干扰、缺乏时序分析及决策脱离物理机制导致的识别准确率低和泛化能力弱的问题。该系统包括多模态数据采集与同步模块、时序特征融合与物理约束嵌入模块、物理机制驱动的自适应决策模块及机器人运动与数据关联控制模块。通过同步采集多模态时序数据，融合时序注意力与物理先验提取鲁棒特征，并基于物理磨损模型动态生成自适应决策阈值，最终输出量化检测报告，从而实现对电梯关键部件状态的高精度、自适应智能巡检与评估。
本发明授权基于深度视觉的电梯门系统与井道关键部件巡检系统在权利要求书中公布了：1.基于深度视觉的电梯门系统与井道关键部件巡检系统，其特征在于，包括： 多模态数据采集与同步模块，用于同步采集目标部件的可见光图像、红外热成像图像与三维点云数据，并绑定时间戳与空间位姿索引； 机器人运动与数据关联控制模块，用于驱动机器人移动和定位，并在检测点记录位姿信息，与所述多模态数据采集与同步模块进行数据关联； 时序特征融合与物理约束嵌入模块，用于接收经时间同步和位姿关联的多模态时序数据流，通过包含时序特征提取分支和物理先验编码分支的双分支深度神经网络，提取时序特征与物理先验特征并融合，输出融合特征向量； 物理机制驱动的自适应决策模块，内置物理磨损知识库，用于根据所述融合特征向量识别部件类型并解析出物理参数，基于物理模型计算自适应阈值并进行缺陷判定； 云端协同分析与模型迭代模块，用于存储报告与数据、提供人工审核平台，并基于审核结果对双分支深度神经网络进行迭代更新。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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