中用科技有限公司胡增获国家专利权
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龙图腾网获悉中用科技有限公司申请的专利基于深度学习的AMC传感器阵列空间特征识别与泄漏点检测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：CN120951145B 。
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：202511472095.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于深度学习的AMC传感器阵列空间特征识别与泄漏点检测方法是由胡增;江大白;汪刚;叶双箫设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的AMC传感器阵列空间特征识别与泄漏点检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的AMC传感器阵列空间特征识别与泄漏点检测方法，涉及传感器技术领域，该方法包括：对预处理结果进行空间相关性分析，提取反映气体空间分布特性的空间特征信号；运用经验模态分解算法对去噪后的空间特征进行分解，得到若干个固有模态分量，基于各固有模态分量生成重建信号；运用分帧加窗技术对重建信号进行分帧处理，并基于分帧处理结果计算对应帧的能量值与过零率，结合提取的空间特征信号，构建泄漏感知模型，生成泄漏概率分布序列；将时序窗口序列输入至自编码器，结合知识蒸馏机制与对比分析技术，执行气体泄漏点检测。本发明实现了空间特征信号的精准提取与去噪处理，提升信号质量，进一步提高了检测精度。
本发明授权基于深度学习的AMC传感器阵列空间特征识别与泄漏点检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的AMC传感器阵列空间特征识别与泄漏点检测方法，其特征在于，该方法包括： S1、对传感器阵列同步采集的多通道气体浓度信号进行预处理，并结合传感器的空间拓扑结构，对预处理结果进行空间相关性分析，提取反映气体空间分布特性的空间特征信号； S2、利用小波变换对提取的空间特征信号进行去噪，并运用经验模态分解算法对去噪后的空间特征进行分解，得到若干个固有模态分量，基于各固有模态分量生成重建信号； S3、运用分帧加窗技术对重建信号进行分帧处理，并基于分帧处理结果计算对应帧的能量值与过零率，结合提取的空间特征信号，构建泄漏感知模型，生成泄漏概率分布序列； S4、基于生成的泄漏概率分布序列，建立时序窗口序列，并将时序窗口序列输入至双自编码器，结合知识蒸馏机制与对比分析技术，执行气体泄漏点检测。
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