一种公园专用环境智能监测巡检小车
- 主导开发基于双向LSTM模型与多头注意力耦合机构的动态预测引擎，实现对公园温湿度、光照及降雨等级的高频时序分析。通过优化核心控制器的参数迭代逻辑（每秒100次迭代），将环境参数预测误差稳定控制在1.8%-4.2%区间，并成功将季节性预测误差从31%显著降低至6.5%，为公园的灌溉、遮阳及极端天气预警提供了前瞻性的决策依据。
- 负责搭建巡检小车的跨网协同控制体系及主动安全防护逻辑。开发基于PyQt5的图形化上位机与云端加密通信模块，设计内置“3秒自动重连”机制的指令转发逻辑，确保了复杂户外环境下远程操控的稳定性。通过集成高精度行人识别算法（准确率99.3%）并部署紧急制动触发机制，实现障碍物1.5米内0.5秒即时响应，填补了公园专用智能巡检设备的感知与安全性空白。
本实用新型公开一种公园专用环境智能监测巡检小车，以核心控制器为中枢，集成环境传感、行人感知、运动执行、状态交互模块，搭载双向 LSTM 动态预测引擎；支持温湿度、光照、雨量实时采集与环境参数高精度预测，具备行人识别避障、1.5 米障碍物紧急制动、声光报警功能；搭配图形化上位机与 PC、手机、网页多终端远程操控，依托云端加密传输和模型自动微调，解决传统人工巡检效率低、覆盖差、响应慢的问题，低成本实现公园环境智能巡检、预测预警与多端协同管控。