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龙图腾网获悉广州长鹏光电科技有限公司申请的专利基于人工智能的实验合规性检测方法及装置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：CN119919690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411995506.0，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于人工智能的实验合规性检测方法及装置是由吴松;韩雨;唐佐寿;林山设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的实验合规性检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于人工智能的实验合规性检测方法及装置，该方法包括响应于检测指令选取目标检测对象，获取目标检测对象所对应的目标检测区域，并采集目标检测区域的图像数据；对图像数据进行预处理，从预处理后的图像数据中提取特征区域，并识别所述特征区域，将特征区域的关键特征与预设基准特征进行比对，获取比对结果；基于比对结果评估目标检测对象的实验合规指数，当实验合规指数低于预设标准时生成告警信息；实施例通过自动化、智能化的方式实现了对实验过程的合规性检测，可以进一步提高系统的准确性和效率，有助于确保实验的合规性，降低安全风险，提高实验质量。

本发明授权基于人工智能的实验合规性检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的实验合规性检测方法，其特征在于，包括： 响应于检测指令选取目标检测对象，获取所述目标检测对象所对应的目标检测区域，并采集所述目标检测区域的图像数据；所述检测指令包括形象检测和行为检测； 对所述图像数据进行预处理，从预处理后的图像数据中提取特征区域，并识别所述特征区域，将所述特征区域的关键特征与预设基准特征进行比对，获取比对结果；所述从预处理后的图像数据中提取特征区域，并识别所述特征区域，包括： 将预处理后的图像数据从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间或LAB颜色空间，并计算该图像数据的颜色直方图或颜色均值； 基于所述颜色直方图或颜色均值获取所述图像数据的颜色分布，根据所述颜色分布从图像数据中选取与预设颜色一致的目标颜色分布区域； 计算目标颜色分布区域中的图像纹理特征；以及， 将预处理后的图像数据输入至YOLO目标检测模型提取特征区域； 基于图像分割技术生成特征区域的分割掩膜图像获取该特征区域的位置信息，所述位置信息包括中心坐标、边界和面积； 将预处理后的图像数据输入至预设的深度卷积学习模型，提取图像数据中的特征区域，并识别特征区域中的目标动作； 基于所述比对结果评估目标检测对象的实验合规指数，当所述实验合规指数低于预设标准时生成告警信息；将合规性提示和危险预警信息显示在实验室内的显示屏上；所述基于所述比对结果评估目标检测对象的实验合规指数，包括： 针对不同的比对项目生成预设的评价指数和评价权重；所述比对项目包括位置信息、目标动作和关键特征； 基于比对结果分别获取每一个比对项目对应的评价指数； 获取每一个比对项目对应的根据公式F1*A1+F2*A2+F3*A3＝S计算合规指数，其中F1为位置信息的评价指数，F2为目标动作的评价指数，F3为关键特征的评价指数，A1为位置信息对应的评价权重，A2为目标动作对应的评价指数，A3为关键特征对应的评价指数； 设定最大合规指数和最小合规指数，根据公式S-LminLmax-Lmin对所述合规指数进行标准化处理得到目标检测对象的实验合规指数，所述Lmax为最大合规指数，Lmin为最小合规指数。

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