四川鹏鹞环保设备有限公司李飞获国家专利权
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龙图腾网获悉四川鹏鹞环保设备有限公司申请的专利基于大数据的环境检测数据采集处理方法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：CN120850234B 。
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：202511360434.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于大数据的环境检测数据采集处理方法及系统是由李飞;侯峥;厉昌余;陈文寿;刘丽芬设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大数据的环境检测数据采集处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的环境检测数据采集处理方法及系统，通过采集卫星遥感数据、无人机热成像数据和地面物联网设备数据，对采集的数据进行预处理，得到初始多模态数据；利用TCN时序卷积网络提取所述初始多模态数据中的时空特征，并通过注意力机制加权关键特征，得到特征多模态数据；基于LSTM长短期记忆网络和XGBoost梯度下降算法建立混合预测模型，利用改进的IWOA鲸鱼优化算法优化混合预测模型的超参数，得到目标混合预测模型；将所述特征多模态数据输入至目标混合预测模型中进行预测，输出环境质量评估结果。提高数据分析的准确率和效率。
本发明授权基于大数据的环境检测数据采集处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的环境检测数据采集处理方法，其特征在于，所述环境检测数据采集处理方法包括以下步骤： 通过多模态传感器采集卫星遥感数据、无人机热成像数据和地面物联网设备数据，卫星遥感数据包括植被覆盖度、地表温度和气溶胶光学厚度，地面物联网设备数据包括大气监测站数据、水质传感器数据和土壤墒情仪数据；无人机热成像数据包括工业区与河道的热红外图像数据，对采集的数据进行预处理，得到初始多模态数据； 利用TCN时序卷积网络提取所述初始多模态数据中的时空特征，并通过Attention注意力机制加权关键特征，得到特征多模态数据； 基于LSTM长短期记忆网络和XGBoost梯度下降算法建立混合预测模型，利用改进的IWOA鲸鱼优化算法优化混合预测模型的超参数，得到目标混合预测模型； 将所述特征多模态数据输入至目标混合预测模型中进行预测，输出环境质量评估结果。
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