长三角集成电路工业应用技术创新中心;江苏集萃集成电路应用技术管理有限公司;江苏集萃集成电路应用技术创新中心有限公司孙伟芳获国家专利权
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龙图腾网获悉长三角集成电路工业应用技术创新中心;江苏集萃集成电路应用技术管理有限公司;江苏集萃集成电路应用技术创新中心有限公司申请的专利嵌入式人工智能声振检测系统和模型构建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:CN115907035B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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:202211579383.3,技术领域涉及:G06N20/00;该发明授权嵌入式人工智能声振检测系统和模型构建方法是由孙伟芳;曹笈;许盛;胡义东设计研发完成,并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本嵌入式人工智能声振检测系统和模型构建方法在说明书摘要公布了:本申请公开嵌入式人工智能声振检测系统和模型构建方法,涉及AI技术领域,系统配置中心配置有处理器类型及架构信息、传感器类型信息、特征提取库、检测算法库以及应用场景信息;AI模型验证及训练模块用于根据选定的特征提取方法、检测算法及其输入的电动机声振数据进行模型训练和验证;嵌入式应用导出模块用于根据训练好的AI模型及其模型参数进行自动编译,生成对应目标AI模型的模型静态库;嵌入式应用验证模块用于导入编译生成的模型静态库,根据输入的嵌入式验证数据进行模型精度验证。通过设置系统配置中心,根据实例和权重分数从特征提取库和检测算法库提取最适用的特征提取方法和检测算法构建AI模型,提高检测精度和检测效率。
本发明授权嵌入式人工智能声振检测系统和模型构建方法在权利要求书中公布了:1.一种嵌入式电动机声振检测系统,其特征在于,所述系统包括系统配置中心、AI模型验证及训练模块、嵌入式应用导出模块和嵌入式应用验证模块; 所述系统配置中心配置有处理器类型及架构信息、传感器类型信息、特征提取库、检测算法库以及应用场景信息;其中,特征提取库中存储有若干用于提取电动机声振数据特征的特征提取方法,所述检测算法库中存储有用于模型训练的特征检测算法;所述AI模型验证及训练模块用于根据选定的特征提取方法、检测算法及其输入的电动机声振数据进行模型训练和验证;其中,特征提取方法和检测算法根据模型运行环境配置参数和所述电动机声振数据确定; 所述嵌入式应用导出模块用于根据训练好的AI模型及其模型参数进行自动编译,生成对应目标AI模型的模型静态库; 所述嵌入式应用验证模块用于导入编译生成的所述模型静态库,以及根据输入的嵌入式验证数据进行模型精度验证; 其中,当电动机声振数据的样本数据量小于最低数据量阈值,或处理器资源和计算能力小于最低阈值时,确定采用信号处理的特征提取方法提取样本数据特征,以及根据权值得分确定目标检测算法,组合构建生成第一目标AI模型;所述权值得分基于样本数据量、传感器数据类型及数量、处理器资源和计算能力确定; 当样本数据量大于最高数据量阈值,且处理器资源和计算能力大于最高阈值时,将深度异常检测算法确定为所述目标检测算法,并根据所述权值得分确定目标特征提取方法,组合构建生成第二目标AI模型; 当样本数据量位于最低和最高数据量阈值之间,或处理器资源和计算能力位于最低和最高阈值之间时,根据样本数据集的标签类型和所述权值得分确定所述目标检测算法和所述目标特征提取方法,组合构建生成第三目标AI模型。
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