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申请/专利权人：深圳芯闻智慧科技有限公司

摘要：本申请涉及深度学习技术领域，公开了一种基于气味识别的加油站巡检监测方法及系统。所述方法包括：对多个空气样本数据进行可燃和有毒气体检测和环境因素提取，得到多个第一气味分类标签和第一环境因素数据；通过忆阻器模型和Transformer模型进行模型训练，得到气味识别模型；对目标加油站的多个气味采样点进行空气和环境监测，得到空气监测数据和第二环境因素数据；通过气味识别模型进行可燃和有毒气体识别和含量分析，得到每个气味采样点的可燃和有毒气体识别结果和可燃和有毒气体含量数据；进行含量异常分析和泄露源定位，得到泄漏源定位信息，本申请提高了加油站的可燃和有毒气体气味识别准确率进而提高了加油站巡检和异常监测准确率。

主权项：1.一种基于气味识别的加油站巡检监测方法，其特征在于，所述基于气味识别的加油站巡检监测方法包括：对多个空气样本数据进行可燃和有毒气体检测和环境因素提取，得到每个空气样本数据中可燃和有毒气体的多个第一气味分类标签和第一环境因素数据；具体包括：获取多个空气样本数据，并采用多频率光谱分析技术对所述多个空气样本数据中的可燃和有毒气体进行特征频率识别，生成每个空气样本数据的特征频率集合；对每个空气样本数据的特征频率集合进行傅里叶变换处理，得到每个空气样本数据的频域特征数据；对每个空气样本数据的频域特征数据进行可燃和有毒气体类型识别，得到每个空气样本数据中可燃和有毒气体的多个第一气味分类标签；对所述多个空气样本数据进行环境因素提取，得到每个空气样本数据对应的温度、湿度和风速；对每个空气样本数据对应的温度、湿度和风速进行特征映射，得到每个空气样本数据的环境特征；对每个空气样本数据的环境特征进行主成分分析，得到每个空气样本数据的第一环境因素数据；将所述多个空气样本数据、所述多个第一气味分类标签和所述第一环境因素数据输入预置的忆阻器模型和Transformer模型进行模型训练，得到气味识别模型；具体包括：创建一个融合层，并通过所述融合层对预置的忆阻器模型和Transformer模型进行混合网络构建，得到初始混合网络架构；对所述初始混合网络架构进行模型参数初始化，得到所述忆阻器模型的忆阻单元的配置和初始权重以及所述Transformer模型的Transformer网络的层数、头数、隐藏层维度和自注意力机制的参数配置；将所述多个空气样本数据和所述第一环境因素数据输入所述初始混合网络架构进行气味识别，得到每个空气样本数据的第一气味分子指纹预测数据；计算所述多个第一气味分类标签与所述第一气味分子指纹预测数据之间的损失值；根据所述损失值对所述初始混合网络架构中的忆阻器模型进行权重更新，得到第一模型权重；根据所述第一模型权重对所述初始混合网络架构进行模型参数更新，得到第一混合网络架构；固定所述初始混合网络架构中忆阻器模型的第一模型权重，并根据所述损失值对所述初始混合网络架构中的Transformer模型进行权重计算，得到第二模型权重；通过所述第二模型权重对所述第一混合网络架构进行模型优化，得到第二混合网络架构；固定所述第二混合网络架构中Transformer模型的第二模型权重，并根据所述损失值对所述融合层进行特征分配参数计算，得到所述融合层的特征分配参数；根据所述特征分配参数，对所述第二混合网络架构进行融合层优化，得到目标混合网络架构；对所述目标混合网络架构进行多轮双层迭代优化和模型集成，得到气味识别模型；对目标加油站的多个气味采样点进行空气和环境监测，得到每个气味采样点的空气监测数据和第二环境因素数据；将所述空气监测数据和所述第二环境因素数据输入所述气味识别模型进行可燃和有毒气体识别和可燃和有毒气体含量分析，得到每个气味采样点的可燃和有毒气体识别结果和可燃和有毒气体含量数据；具体包括：将所述空气监测数据和所述第二环境因素数据输入所述气味识别模型，所述气味识别模型包括：忆阻器模型、融合层以及Transformer模型；通过所述忆阻器模型对所述空气监测数据进行气味特征提取，得到气味特征向量；通过所述融合层对所述气味特征向量进行特征权重分配，得到目标特征向量；通过所述Transformer模型中的自注意力机制层对所述目标特征向量和所述第二环境因素数据进行注意力机制分析，得到注意力机制向量；通过所述Transformer模型中的决策层对所述注意力机制向量进行气味分子指纹预测，得到第二气味分子指纹预测数据；对所述第二气味分子指纹预测数据进行气味分类标签匹配，得到多个第二气味分类标签；通过所述多个第二气味分类标签进行可燃和有毒气体识别，得到每个气味采样点的可燃和有毒气体识别结果；基于所述可燃和有毒气体识别结果，对所述空气监测数据和所述第二环境因素数据进行可燃和有毒气体含量分析，得到每个气味采样点的可燃和有毒气体含量数据；采用三角测量法对每个气味采样点的可燃和有毒气体识别结果和可燃和有毒气体含量数据进行含量异常分析和泄露源定位，得到泄漏源定位信息；具体包括：基于可燃和有毒气体含量安全阈值，对每个气味采样点的可燃和有毒气体识别结果和可燃和有毒气体含量数据进行含量异常分析，得到多个目标采样点；对所述多个目标采样点进行分布位置归类，得到所述多个目标采样点的空间分布图；对所述空间分布图进行空间分布几何中心计算，得到空间分布几何中心；基于所述空间分布几何中心，采用三角测量法对所述多个目标采样点进行可燃和有毒气体扩散路径模拟，得到模拟扩散数据；对所述模拟扩散数据和所述可燃和有毒气体含量数据进行比对和泄露源定位，得到泄漏源定位信息。

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百度查询： 深圳芯闻智慧科技有限公司 基于气味识别的加油站巡检监测方法及系统