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龙图腾网获悉苏州市伏泰信息科技股份有限公司申请的专利一种多约束的智慧环卫全场景作业智能规划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：CN121599425B 。

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：202610121692.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种多约束的智慧环卫全场景作业智能规划方法是由程倬;范延军;王超设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多约束的智慧环卫全场景作业智能规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多约束的智慧环卫全场景作业智能规划方法，应用于数据处理技术领域。本申请围绕智慧环卫全场景作业规划，先采集GIS地理、任务需求、设备状态等多源数据及约束配置参数，经标准化处理生成结构化数据集；再通过分层构建三元关联节点、滑动时间窗口聚合特征，生成多约束有向关联图；借助协同优化图神经网络建模提取约束特征嵌入向量，导入分层规划引擎，经动态权重调节、场景适配校准及冲突处理，形成规划基础模型；最终结合实时数据动态推演与多目标优化，输出适配全场景的动态作业规划方案及执行细则。

本发明授权一种多约束的智慧环卫全场景作业智能规划方法在权利要求书中公布了：1.一种多约束的智慧环卫全场景作业智能规划方法，其特征在于，包括： 获取环卫作业全场景多源核心数据，其中包括作业区域GIS地理数据、动态任务需求清单、环卫设备物联网状态数据、人员技能配置档案、实时环境气象数据，以及约束优先级矩阵、动态权重系数； 基于地理空间映射算法对GIS地理数据进行区域网格化处理，结合设备物联网数据解析设备负载状态，通过人员技能-任务适配模型量化配置匹配度，将环境气象数据转化为作业难度系数，生成多维度约束对齐的结构化规划数据集，包括基于地理空间映射算法对作业区域GIS地理数据进行道路层级化+网格精细化双重处理，划分作业单元与路径边界；结合设备物联网实时数据流，通过负载状态解析模型提取包括设备续航、作业效率、故障预警的核心指标；借助人员技能-任务适配模型，基于技能熟练度、作业经验、在岗状态量化人员与任务的匹配度；采用气象因子加权算法将包括风速、降雨、温度的环境气象数据转化为作业难度系数，区分不同场景作业复杂度；联动约束优先级矩阵与动态权重系数完成多源数据校准，最终生成地理边界清晰、资源状态明确、任务匹配精准、难度量化合理的多维度约束对齐结构化规划数据集； 对结构化规划数据集按作业紧急度、区域复杂度分层，每层构建包括区域-资源-任务的三元关联节点，通过滑动时间窗口聚合实时动态特征，生成面向全场景的多约束有向关联图，包括对结构化规划数据集进行处理，按作业紧急度、区域复杂度分层，每层图包含区域节点、资源节点、任务节点，通过滑动时间窗口聚合实时路况、设备状态、气象变化动态特征，提取各层级区域边界、资源供给、任务需求数据生成对应子集；以区域为核心节点，资源配置为供给节点、任务需求为目标节点，结合GIS地理坐标映射与任务类型识别生成节点属性信息，按资源适配度及任务执行时序关系生成边关联信息；构建包含全量作业区域节点、多类型资源节点、差异化任务节点的有向图，按地理约束、资源约束、任务约束划分为3个视图，通过约束协同注意力机制优化跨视图边关联强度，生成目标多约束有向关联图； 基于协同优化图神经网络对多约束有向关联图进行建模，挖掘约束间潜在关联关系，生成约束特征嵌入向量，包括基于约束关联挖掘需求与特征提取目标，对多约束有向关联图的节点属性、边关联强度、动态特征时序变化数据进行结构化采集与标准化处理，生成包含约束类型、关联权重、时序趋势的图结构基础数据；基于环卫作业约束协同特性对图数据的建模规则进行设计，明确区域-资源-任务的关联阈值、动态特征衰减系数，生成多约束图建模规范；结合协同优化图神经网络架构及特征嵌入需求，设定节点特征增强、边关联强化、跨视图特征融合的多级建模机制；对图结构基础数据、多约束图建模规范及多级建模机制进行整合执行，通过神经网络迭代训练优化特征映射，生成包含约束核心特征、关联语义信息、时序动态属性的约束特征嵌入向量； 将约束特征嵌入向量导入分层规划引擎，采用动态权重自适应调节机制进行优化，引入场景适配校准模块，同时通过约束冲突可视化生成调整决策链，形成融合地理、资源、任务协同逻辑的规划基础模型； 基于规划基础模型结合实时路况数据流、突发任务触发信号进行动态推演，通过多目标优化算法平衡作业效率、资源利用率、成本控制指标，生成适配全场景的智慧环卫作业动态规划方案及执行细则。

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