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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于边缘机器学习的压感地板室内智能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：CN114859743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210486437.5，技术领域涉及：G05B15/02；该发明授权一种基于边缘机器学习的压感地板室内智能监测方法是由赵东阳;蔡文郁;许浩天;赵彪设计研发完成，并于2022-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘机器学习的压感地板室内智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘机器学习的压感地板室内智能监测方法，搭建了包括压感模块、数据处理模块、通信模块和对外接口的监测系统。通过压感模块可以实时获取房间内的压力分布情况，对于压力的分析过程，使用数据处理模块中的边缘机器学习模型，直接进行数据处理与指令生成，并通过通信模块传输到对外接口，实现外设的控制。本方法将压感地板与边缘机器学习结合，可以提高系统响应速度，无需与服务端进行信息交互，可以节省维护服务端的消耗，整个信息处理的过程都由一个低功耗控制器完成，满足了实时、安全、隐私保护等方面的基本需求。

本发明授权一种基于边缘机器学习的压感地板室内智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘机器学习的压感地板室内智能监测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、部署监测系统，包括压感模块、数据处理模块、通信模块和对外接口；其中压感模块铺设在需要进行监测的地面上，输出压力数据；所述数据处理模块对压感模块输出的压力数据进行采集与分析，输出控制指令；通信模块将数据处理模块输出的控制指令发送到与对外接口连接的智能家居设备； 步骤2、使用者在部署了监测系统的空间中进行日常活动，压感模块采集压力值，并通过数据处理模块采样得到压力数据p和动作产生时间t，构建动作向量 其中pcd为压感模块中第c行第d列的柔性薄膜压力传感器输出的压力数据；采集不同动作对应的动作向量，构建训练数据集； 步骤3、在计算机端构建机器学习模型，将步骤2得到的训练数据集输入机器学习模型中，输出向量作为控制指令； 其中，irm为第m个智能家具设备的控制指令； 步骤4、将模型的输出向量与期望输出向量进行同或计算，计算机器学习模型的准确率A： Ti＝iri⊙iei 其中b为Ti的二进制位数下最大值，m为指令数量； 当机器学习模型的准确率大于要求准确率θ1时，将该机器学习模型移植到数据处理模块中；否则，重新训练机器学习模型； 步骤5、使用步骤2得到的训练数据集训练移植到数据处理模块上的机器学习模型，并计算其准确率，当移植后的当机器学习模型的准确率大于要求准确率θ2时，完成训练；否则返回步骤4，在计算机端重新训练机器学习模型； 步骤6、使用数据处理模块对压感模块的输出数据进行采样，得到动作向量后通过步骤5训练后的机器学习模型进行处理，将机器学习模型的输出向量通过通信电路传输到对外接口，用于对环境中其他智能家居设备进行控制，实现基于边缘机器学习的压感地板室内智能监测。

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