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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于中红外相机的气体泄漏危险等级评级模型及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：CN120635614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511142040.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于中红外相机的气体泄漏危险等级评级模型及系统是由孙锋;陈壮;陈晨;李施瑜;汪睿设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于中红外相机的气体泄漏危险等级评级模型及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于工业安全检测技术领域，提供了一种基于中红外相机的气体泄漏危险等级评级模型及系统。所述模型以多源异构数据为输入，通过四层逻辑实现风险量化：多参数输入层接收物理参数、环境参数、介质特性参数及空间参数；数据预处理层通过归一化函数将异构参数映射至[0,1]区间；动态权重融合层基于层次分析法AHP确定初始权重，并结合深度Q学习DQN算法实现实时权重更新，适配风速突变、高毒性介质等场景；风险等级划分层基于融合后的风险指数将风险分为四级，对应不同预警策略。所述系统集成中红外相机、多传感器单元、云台装置及PC处理单元，形成从数据感知到风险响应的闭环处理流程。

本发明授权一种基于中红外相机的气体泄漏危险等级评级模型及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于中红外相机的气体泄漏危险等级评级系统，其特征在于，所述系统包括中红外相机的气体泄漏危险等级评级模型，所述中红外相机的气体泄漏危险等级评级模型包括： 多参数输入层：用于接收物理参数、环境参数、介质特性参数、空间参数； 数据预处理层：通过归一化函数，将异构参数映射至[0,1]区间，具体为： 浓度采用饱和映射：，其中为爆炸极限； 泄漏量采用线性归一化：，其中、为历史泄漏量极值； 温度差以20℃为阈值：； 风速以10ms为临界值：； 湿度反向映射：； 距离以50m为安全阈值：； 动态权重融合层：基于AHP确定初始权重，并通过深度Q学习算法动态调整实时权重，生成风险指数； 风险等级划分层：根据风险指数值划分四级风险，包括：I级：＜0.3；II级：0.3≤＜0.6；III级：0.6≤＜0.8；IV级：≥0.8，并触发对应预警策略； 其中，所述物理参数、环境参数、介质特性参数、空间参数分别包括： 物理参数：温度差、泄漏量、浓度、扩散速率v； 环境参数：湿度、风速、环境温度； 介质特性参数：爆炸极限、毒性系数、密度比； 空间参数：检测距离、泄漏源与人员设备距离； 其中： ； 其中，为介质特性系数，为扩散系数，为泄漏时间，为基于所述湿度和风速计算的环境修正因子； 所述动态权重融合层中，实时权重通过深度Q学习算法动态更新，更新公式为： ； 其中表示权重更新的迭代次数，为学习率，为基于预测风险与实际后果偏差的奖励函数，中，为深度Q学习中的动作价值函数，为该动作价值函数对第个权重参数的偏导数，用于量化权重调整对动作价值的影响程度； 所述动态权重融合层的动态规则为： 风速3ms时，将扩散速率相关权重系数提升20%； 毒性系数0.5时，强制设定=0.4。

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