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龙图腾网获悉重庆科技大学申请的专利空调净化机组过滤组件积尘量识别及更换预警系统和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：CN119532893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411714469.1，技术领域涉及：F24F11/39；该发明授权空调净化机组过滤组件积尘量识别及更换预警系统和方法是由蔡姣;章宇;刘炜;赖旺进;李枝;杜金泽;杨雅帏设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本空调净化机组过滤组件积尘量识别及更换预警系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了空调净化机组过滤组件积尘量识别及更换预警系统和方法，涉及智能识别和预警技术领域。本发明包括图像采集模块，图像采集模块至少包括4K自动对焦高清网络摄像头、高分辨率黑白摄像头和CCD针孔型高清网络摄像头，还包括图像数据传输模块、数据存储处理平台、积尘量智能识别系统、积尘数据传输模块和预警控制模块，预警控制模块在预警过程中至少包括三种提示，三种提示为短信通知包括、显示屏显示报警和指示灯报警。本发明基于机器学习，建立一种高效快速、成本低廉的空调过滤组件积尘量智能识别的方法，大幅度提升空调组件积尘量识别的效率，过滤组件更换预警系统可以通过自行设定相应的阈值，从而进行不同程度积尘量的预警。

本发明授权空调净化机组过滤组件积尘量识别及更换预警系统和方法在权利要求书中公布了：1.空调净化机组过滤组件积尘量识别及更换预警方法，用于空调净化机组过滤组件积尘量识别及更换预警系统，所述空调净化机组过滤组件积尘量识别及更换预警系统包括图像采集模块，所述图像采集模块至少包括4K自动对焦高清网络摄像头、高分辨率黑白摄像头和CCD针孔型高清网络摄像头，还包括图像数据传输模块、数据存储处理平台、积尘量智能识别系统、积尘数据传输模块和预警控制模块，所述预警控制模块在预警过程中至少包括三种提示，所述三种提示为短信通知报警、显示屏显示报警和指示灯报警；所述图像采集模块将采集的图像通过图像数据传输模块传输至数据存储处理平台，通过数据存储处理平台中的积尘量智能识别系统进行的积尘量智能识别，并将具体识别的数据传输至预警控制模块，根据是否达到报警阈值进行报警处理，其特征在于：至少包括以下步骤： S1：基于实验或相关方法获取过滤组件积尘量的图像信息和过滤组件积尘量的形态特征信息，将其结合并处理，从而建立空调过滤组件积尘量的典型特征数据库； S2：通过引入集成机器视觉与学习算法，建立基础图像的识别模型，基础图像识别模型的参数根据设备配置和图像尺寸进行设定，所述基础图像的识别模型用于处理空调过滤组件的图像信息，所述图像信息至少包括对图像中积尘量和形态的初步识别和分类； S3：处理后的过滤组件积尘的形态特征信息和图像信息，输入基础图像识别模型进行有针对性的训练，形成能够准确识别过滤组件积尘典型特征数据库中图像的过滤组件积尘的自动识别基础模型，并对新的图像具有一定的识别能力，通过过滤组件积尘的自动识别基础模型执行图像识别任务并生成识别结果； S4：搭建过滤组件积尘自动识别模型，基于过滤组件积尘自动识别基础模型和机器视觉学习算法的训练结果达到足够的置信度时，获取待处理过滤组件积尘量图像并将其输入过滤组件积尘自动识别模型识别，获得待处理过滤组件积尘量图像识别结果； S5：在获取结果的同时随机抽取识别结果进行验证分析，排除不确定因素的影响，提高组件积尘自动识别结果的准确性、验证模型的可靠性，完成迭代； 所述在获取结果的同时随机抽取识别结果进行验证分析至少包括以下步骤： 通过光学显微镜对过滤组件积尘量进行分析； 对比所述光学显微镜分析结果与待处理过滤组件积尘量图像识别结果； 验证自动识别模型可靠性并对模型进行完善； 模型进行完善并添加进过滤组件积尘量典型特征数据库； S6：所述过滤组件积尘自动识别模型结合深度学习算法卷积神经网络，对组件积尘污染的变化特征进行建模；使用随机森林集成学习方法构建组件积尘污染风险预测模型； S7：基于组件积尘污染风险预测模型和预警控制模块搭建智能更换预警系统，实时监测和分析组件积尘污染风险，当空调系统组件积尘污染状况达到一定阈值时，通过指示灯或短信通知的形式进行预警，提醒用户应该采取措施清洗空调过滤组件。

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