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龙图腾网获悉郑州维谊生物科技有限公司申请的专利用于膏药制作的低温加药方法及系统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：CN116434116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310405132.1，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权用于膏药制作的低温加药方法及系统是由李志增;董婷婷设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于膏药制作的低温加药方法及系统在说明书摘要公布了：一种用于膏药制作的低温加药方法及系统，其获取由摄像头采集的预定时间段的丹油混合物的状态监控视频；采用基于深度学习的人工智能技术，挖掘丹油混合物的状态监控视频中关于丹油混合物的状态时序动态变化特征信息，以此来进行丹油滴入水中的时机判断评估，从而实现对滴入油丹时机的精准把控，提高膏药的生产效率和产品质量。

本发明授权用于膏药制作的低温加药方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于膏药制作的低温加药方法，其特征在于，包括： 获取由摄像头采集的预定时间段的丹油混合物的状态监控视频； 从所述丹油混合物的状态监控视频提取多个状态监控关键帧； 将所述多个状态监控关键帧通过包含深浅特征融合模块的卷积神经网络模型以得到多个丹油混合物状态特征矩阵； 计算所述多个丹油混合物状态特征矩阵中每相邻两个丹油混合物状态特征矩阵之间的转移矩阵以得到多个转移矩阵； 将所述多个转移矩阵聚合为三维输入张量后通过使用三维卷积核的卷积神经网络模型以得到分类特征图；以及 将所述分类特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点是否可将丹油滴入水中； 将所述多个状态监控关键帧通过包含深浅特征融合模块的卷积神经网络模型以得到多个丹油混合物状态特征矩阵，包括： 从所述包含深浅特征融合模块的卷积神经网络模型的浅层提取浅层特征图； 从所述包含深浅特征融合模块的卷积神经网络模型的深层提取深层特征图； 使用所述包含深浅特征融合模块的卷积神经网络模型的深浅特征融合模块来融合所述浅层特征图和所述深层特征图以得到融合特征图；以及 将所述融合特征图沿着通道维度进行全局均值池化以得到所述多个丹油混合物状态特征矩阵； 计算所述多个丹油混合物状态特征矩阵中每相邻两个丹油混合物状态特征矩阵之间的转移矩阵以得到多个转移矩阵，包括： 以如下转移公式计算所述多个丹油混合物状态特征矩阵中每相邻两个丹油混合物状态特征矩阵之间的转移矩阵以得到多个转移矩阵； 其中，所述转移公式为： 其中，和表示所述多个丹油混合物状态特征矩阵中每相邻两个丹油混合物状态特征矩阵，表示所述多个转移矩阵，表示矩阵相乘。

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