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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于视嗅觉信息融合的液体识别方法及其相关装置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：CN114544633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210199243.7，技术领域涉及：G01N21/84；该发明授权一种基于视嗅觉信息融合的液体识别方法及其相关装置是由蒋丹凤;吴黎明;温腾腾;钟扬;林耿萱;伍冠楚;贾林锋设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视嗅觉信息融合的液体识别方法及其相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于视嗅觉信息融合的液体识别方法及其相关装置，方法包括：采集被蓝绿色激光照射时的待识别液体的液体图像；获取待识别液体的嗅觉信息；通过图像识别模型对待识别液体的液体图像进行视觉特征提取，并基于视觉特征进行识别，得到待识别液体的第一识别结果；通过气味识别模型对待识别液体的嗅觉信息进行气味特征提取，并基于气味特征进行识别，得到待识别液体的第二识别结果；融合待识别液体的第一识别结果和第二识别结果，得到待识别液体的最终识别结果，改善了现有技术依靠视觉信息进行识别，由于色彩相近的液体视觉特征少以及采用单一的视觉信息进行识别，无法全面反映液体的物理化学特性，存在识别率不高的技术问题。

本发明授权一种基于视嗅觉信息融合的液体识别方法及其相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视嗅觉信息融合的液体识别方法，其特征在于，包括： 采集被蓝色激光和绿色激光照射时的待识别液体的液体图像； 获取所述待识别液体的嗅觉信息； 通过图像识别模型对所述待识别液体的液体图像进行视觉特征提取，并基于所述视觉特征进行识别，得到所述待识别液体的第一识别结果； 通过气味识别模型对所述待识别液体的嗅觉信息进行气味特征提取，并基于所述气味特征进行识别，得到所述待识别液体的第二识别结果； 融合所述待识别液体的第一识别结果和第二识别结果，得到所述待识别液体的最终识别结果； 所述图像识别模型和所述气味识别模型的训练过程为： 获取若干已知类别和浓度的液体样本在被蓝色激光和绿色激光照射时的液体图像和嗅觉信息； 将所述液体样本的液体图像输入到图像识别网络中进行识别，将所述液体样本的嗅觉信息输入到气味识别网络中进行识别； 融合所述图像识别网络的识别结果和所述气味识别网络的识别结果，得到所述液体样本的最终识别结果； 根据所述液体样本的最终识别结果与所述液体样本的真实标签计算损失值，并通过所述损失值更新所述图像识别网络的参数和所述气味识别网络的参数，直至所述图像识别网络和所述气味识别网络收敛，得到训练好的图像识别模型和训练好的气味识别模型。

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