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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种居民建筑碳排放监测系统及其核算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：CN116499986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310452281.3，技术领域涉及：G01N21/3504；该发明授权一种居民建筑碳排放监测系统及其核算方法是由陈红;马万祺;吴继安;龙如银;孙青青;李倩文设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种居民建筑碳排放监测系统及其核算方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种居民建筑碳排放监测系统及其核算方法，以实现结构的自清理，减少人工维护的频率，在使所述居民建筑碳排放监测系统的核算方法中，通过设置壳体、升降机构、监测机构、动力机构、防尘机构和控制机构；将居民建筑周围的空气通过所述壳体与所述监测机构接触，所述监测机构对当前周边空气进行数据采集，随后所述监测机构将监测值进行信息传输并存入所述控制机构内，通过使用机器学习算法和多种卫星监测的数据进行数据融合和特征反演，并通过深度学习算法以及地面监测数据对原始数据进行修正，最后对监测区域进行数据反演，直到得到小尺度区域的碳排放详细情况数据。

本发明授权一种居民建筑碳排放监测系统及其核算方法在权利要求书中公布了：1.一种居民建筑碳排放监测核算方法，其特征在于：所述居民建筑碳排放监测核算方法包括以下步骤： S1：监测机构3在动力机构4非工作状态下位于壳体1内，建筑物周边的空气与固定监测器32接触；动力机构4转动，螺旋叶21在导向槽13的作用下，所述螺旋叶21从壳体1内升起，随后移动监测器31从所述螺旋叶21的镂空处离开，通过固定监测器32通过红外光学传感器对周边排放源进行数据采集，移动监测器31通过红外光学传感器收集多视域建筑数据，并通过RS485协议对监测值进行信息传输并存入上位机数据库，然后通过机器学习算法建立高斯反演模型，以此来对监测区域碳排放进行初步估算并建立数据集； S2：通过使用LabelImg工具标记出数据集中的建筑物目标物体，包括在图像上绘制边界框，标识出目标物体的位置和大小，然后将标记结果保存到相应的标注文件中，为后续的机器学习算法提供有用的训练数据； S3：将不同卫星监测数据加权平均或者主成分分析方法进行融合，以获得最佳的融合效果；随后通过使用持向量机、神经网络来进行特征反演，对融合后的数据进行特征提取和分析，反演出目标物体的一些特征；最后使用已标注的数据集进行算法的测试和优化，以获得最佳的反演效果； S4：使用卷积神经网络或循环神经网络进行插值，通过将缺失值周围的有效数据作为输入，训练深度学习模型，预测缺失值的取值，进行信息补全；然后使用监测机构3的数据来调整卫星监测的气象数据； S5：使用反距离权重插值法对多视域全维动态卷积YOLO-ODConv建筑检测算法的检测结果进行数据反演，并融合测度建筑碳排放沉没和运行阶段的碳排放，从而得到小尺度区域的碳排放详细情况数据。

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