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龙图腾网获悉北京盛博蓝自动化技术有限公司申请的专利基于手持显控终端的多传感融合生命探测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：CN119882091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510345685.1，技术领域涉及：G01V11/00；该发明授权基于手持显控终端的多传感融合生命探测系统是由赵丽丽;王远洋设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于手持显控终端的多传感融合生命探测系统在说明书摘要公布了：本申请涉及生命探测技术领域，公开了基于手持显控终端的多传感融合生命探测系统，包括：传感器组，用于采集生命体征信号及环境参数，所述传感器组包括红外热像仪、音频振动传感器、雷达波探测器和环境传感器；数据处理模块，与所述传感器组连接，用于对传感器组采集的数据进行噪声过滤与特征提取。本发明采用了多传感器协同探测与数据融合技术，达到了在复杂环境下实时、精准地探测生命体征的技术效果。相较于现有技术中单一传感器的探测方法，本发明能够在灾难现场通过多个传感器的数据互补和融合，显著提高了探测的可靠性与准确性，解决了传统方法在环境噪声和干扰下的探测盲区问题。

本发明授权基于手持显控终端的多传感融合生命探测系统在权利要求书中公布了：1.基于手持显控终端的多传感融合生命探测系统，其特征在于，包括： 传感器组，用于采集生命体征信号及环境参数，所述传感器组包括红外热像仪、音频振动传感器、雷达波探测器和环境传感器； 数据处理模块，与所述传感器组连接，用于对传感器组采集的数据进行噪声过滤与特征提取； 多源数据融合引擎，与所述数据处理模块连接，用于对预处理后的多模态数据进行融合分析； 手持显控终端，与所述多源数据融合引擎连接，用于接收融合结果并显示生命体征定位信息； 边缘协同网络，与所述手持显控终端连接，用于连接多个手持显控终端及无人机节点，实现数据共享与协同分析； 增强现实交互模块，集成于所述手持显控终端，用于在实时画面上叠加生命体征定位信息并提供触觉反馈； 所述数据处理模块包括： 噪声过滤单元，与所述传感器组连接，用于去除突发噪声并对时序数据进行平滑处理； 交叉校准单元，与所述噪声过滤单元连接，用于修正红外热像仪的深度误差并验证热源是否为生物体； 所述交叉校准单元的输出端与所述多源数据融合引擎连接，将处理后的数据传输至多源数据融合引擎； 所述多源数据融合引擎包括动态权重调整模块，其配置为： 与所述数据处理模块连接，接收预处理后的数据； 实时监测环境参数，并根据环境参数动态分配各传感器的权重； 所述动态权重调整模块的输出端与信号分析单元连接，输出权重分配结果； 所述多源数据融合引擎还包括信号分析单元，其配置为： 与动态权重调整模块连接，接收权重分配结果； 对多模态数据进行联合分析，提取空间特征和时间序列特征； 通过跨模态注意力机制关联红外热成像的温差区域与音频振动信号的心跳节律特征； 所述信号分析单元的输出端与所述手持显控终端连接，输出融合分析数据； 多源数据融合引擎首先包括动态权重调整模块；不同传感器在环境干扰下表现不同；动态权重调整模块实时采集环境参数，并构建传感器可靠性矩阵；每个传感器输出的可靠性指标定义为： ； 其中，表示传感器i的可靠性，为环境参数向量，为传感器i的信号质量指标； 随后，通过归一化方式计算传感器的权重： ； 其中，为传感器i的动态权重；表示总传感器数量； 保证在多变环境下每个传感器的数据贡献自动调整，降低噪声影响； 采用证据融合方法处理数据冲突；各传感器输出的置信度存在不一致性；每个传感器i对命题A的置信度以函数表示；结合两个传感器的输出，其证据组合公式为： ； 其中，为冲突系数，定义为： ； 在此，和分别表示传感器1与传感器2对子集B和C的置信度；能推广至多个传感器，确保当不同数据存在冲突时，融合结果更加可靠； 信号分析单元采用跨模态注意力机制，对融合数据进行联合特征提取；不同传感器捕获的特征具有互补性；采用跨模态注意力机制后，系统能够聚焦关键特征区域； 设查询矩阵、键矩阵及数值矩阵，注意力计算公式为： ； 其中，为键向量的维度；该机制使得系统在联合分析时能够自动聚焦于红外、雷达、音频等多模态数据中具有生物特征的信息，从而提升整体特征提取的准确性； 所述边缘协同网络配置为： 与所述手持显控终端连接，接收融合分析数据； 连接多个手持显控终端及无人机节点，并对多终端探测结果进行交叉验证； 所述边缘协同网络的输出端与所述手持显控终端连接，输出协同探测结果； 所述增强现实交互模块配置为： 与所述手持显控终端连接，接收协同探测结果； 在终端摄像头实时画面上叠加生命体征定位信息； 根据生命体征信号强度生成触觉反馈； 所述增强现实交互模块的输出端与所述手持显控终端的显示单元连接，显示生命体征定位信息； 所述增强现实交互模块采用投影变换公式： ； 其中，表示目标在世界坐标系中的位置；为模型视图矩阵；为投影矩阵；为目标在显示屏上的投影坐标；该公式确保数字信息与现场环境实现准确对齐； 还采用分层叠加技术实现图形显示；显示层次分为背景、目标标识和警示图标；经过处理后的数据以彩色区域或图标形式叠加在实时视频中；红色标记用于高置信度目标，黄色标识用于待确认目标；此方式便于现场操作人员快速识别关键信息； 所述动态权重调整模块采用证据理论对多传感器数据进行融合，具体包括： 与所述数据处理模块连接，接收预处理后的数据； 根据环境参数构建传感器可靠性矩阵，并通过证据冲突检测算法修正融合结果； 所述动态权重调整模块的输出端与所述信号分析单元连接，输出修正后的融合结果； 所述信号分析单元通过联邦学习进行增量更新，其配置为： 与所述多源数据融合引擎连接，接收融合分析数据； 多个终端共享匿名化数据并上传至云端训练平台； 采用隐私保护技术确保数据安全，并通过本地模型微调适配不同灾害场景； 所述信号分析单元的输出端与所述多源数据融合引擎连接，输出更新后的特征提取结果； 所述雷达波探测器配置为： 与所述数据处理模块连接，输出探测数据； 检测生命体胸腔起伏信号； 所述雷达波探测器的输出端与所述数据处理模块的噪声过滤单元连接； 所述联邦学习的模型更新过程包括： 与所述信号分析单元连接，接收特征提取结果； 保留全局模型参数中与生命体征识别相关的特征提取权重； 通过参数更新限制技术确保模型泛化性能； 联邦学习模块的输出端与所述信号分析单元连接，输出更新后的模型参数。

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