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龙图腾网获悉北京金晟云医药科技有限公司申请的专利一种基于嗅觉芯片的室外环境健康监测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：CN119985864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510288730.4，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种基于嗅觉芯片的室外环境健康监测方法是由鲁燕霞设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于嗅觉芯片的室外环境健康监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于嗅觉芯片的室外环境健康监测方法，涉及环境健康监测技术领域，本发明在监测节点同时采用传统传感器与嗅觉芯片，实现了对温度、湿度、气体浓度以及复杂气味指纹的同步采集，从根本上弥补了单一数据源在工业区复杂环境中识别多组分污染物时的局限；传统方法难以区分各类气体交叉干扰，而本发明利用深层神经网络结合注意力机制，提取传感数据的隐含特征，并通过时空关联分析实现数据交叉校正，显著提升了污染物辨识的准确性；进一步引入图神经网络对各监测节点的时空数据进行建模，捕捉整个监测网络的空间结构信息，形成具有较高区分能力的融合特征向量；有效解决了工业区中多种恶臭气体混合存在时信号交叉干扰的问题。

本发明授权一种基于嗅觉芯片的室外环境健康监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于嗅觉芯片的室外环境健康监测方法，其特征在于：包括，步骤S1，在待监测区域内，按照预设网格进行区域划分，在各区域均布设监测节点，每个监测节点均包括传感器单元及嗅觉芯片传感模块； 步骤S2，对各监测节点所采集的原始数据进行滤波、标准化及去噪处理，生成预处理数据； 步骤S3，将步骤S2中所述预处理数据采用多模态数据融合算法进行整合，生成融合特征向量； 步骤S4，依据历史监测数据，利用监督学习方法对步骤S3的所述融合特征向量进行模型训练，建立多组分气体识别模型； 步骤S5，将训练后的识别模型部署于边缘计算平台上，对实时采集的融合特征向量进行分析： 当识别结果显示某监测节点的污染指标超过预设阈值时，立即启动本地报警装置； 步骤S6，本地报警装置启动后，通过无线网络将各监测节点的实时数据和报警信息传输至控制台，由控制台对实时数据和报警信息进行存储、展示和历史数据比对； 步骤S3中，所述多模态数据融合算法包括深度神经网络结构，用于提取各传感模块数据的特征，并利用时空关联分析实现数据交叉校正，分离多组分气体间相互干扰信息； 步骤S3的数据融合步骤中，还利用图神经网络对各监测节点的时空数据进行建模分析，辨识多组分交叉干扰信号； 所述识别模型用于自动判定各类恶臭气体及其他有害组分的浓度水平； 所述识别模型采用反向传播及梯度下降算法进行训练，并根据实际监测环境进行动态参数调整。

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