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龙图腾网获悉上海阿波罗机械股份有限公司申请的专利集成AI算法的冷源致灾物智能识别与预警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：CN120125967B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510197665.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权集成AI算法的冷源致灾物智能识别与预警方法及装置是由陆金琪;徐德耀;姚学良;何文斌设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本集成AI算法的冷源致灾物智能识别与预警方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及冷源致灾物检测技术领域，公开集成AI算法的冷源致灾物智能识别与预警方法及装置。该该集成AI算法的冷源致灾物智能识别与预警方法及装置，通过基于不同温度区间对冷源致灾物特征参数进行动态调控，有效降低了误识别情况，提高了冷源致灾物识别的准确性，通过，将采集的数据按预设格式和预处理方式转换为适用于AI算法的输入格式，确保AI算法能够高效处理数据，为后续准确的分析和预测奠定基础，且利用预处理后的数据训练深度学习模型，并基于设定的置信度阈值输出预测结果，使得预测具有一定的可靠性和科学性，最后能够根据预测结果中的置信度动态调整报警阈值，避免过度敏感报警，提升了预警的合理性和有效性，减少不必要的警报干扰。

本发明授权集成AI算法的冷源致灾物智能识别与预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.集成AI算法的冷源致灾物智能识别与预警方法，其特征在于，包括： S101、基于不同温度区间对冷源致灾物特征参数进行动态调控，以减少误识别情况；所述动态调控具体包括：将环境温度划分为若干个不同的区间，并为每个区间定义对应的特征参数调整策略；收集各个温区的实际温度分布情况，确定温度阈值Tk，其中，k表示第k个温区；在每一个温区内根据公式P=Pbase+ΔP确定新的特征参数，其中，Pbase为基础参数，其中，ΔP是温区特定调整值；对每个温区内采集的数据计算其方差S，基于每个区间内方差S的变化趋势，调整相应区间的参数调节幅度A=α*sqrtS，如果当前方差Sδ，其中，δ为判定门限，则增大A，否则保持不变，α表示增益系数；如果环境温度T∈[Tk−1,Tk并且误差E Tmax，其中，E表示实际测量和预设参数间的差值，Tmax为最大允许误差，则应用上述特征参数P向模型提供数据； S102、采集经过特征参数调控后的数据，按预设格式和预处理方式转换为适用于AI算法的输入格式；所述预处理方式包括应用自适应滤波技术处理传感器输出原始数据、设计特殊的去噪函数去除随机噪声成分、利用历史经验知识建立冷源致灾物预处理流程；若信噪比SNRsmin，其中，smin表示设定信噪比率最低要求，则重新调整采集方案以提升数据质量； S103、采用预处理后的数据训练深度学习模型，并基于设定的置信度阈值输出预测结果； S104、根据预测结果中的置信度，动态调整报警阈值以防止过度敏感报警。

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