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申请/专利权人：浙江大维高新技术股份有限公司

摘要：一种基于5G便携式有害气体传感探头的监测系统，公开了在时间轴上，根据多个便携式有害气体检测探头提供的有害气体浓度、采样坐标计算形成动态的可回放的有害气体浓度等值线图，使用机器学习识别有害气体的类别，通过有害气体浓度、计算时间轴上有害气体浓度一阶、二阶导数分别比对预先配置相应的阈值自动触发预警，直观展示全面有害气体区域的浓度情况，预判有害气体变化的趋势，自动化预警人群逃离有害气体浓度较大的区域，自动化预警为有害气体灾情提供管理决策的精准辅助。

主权项：1.一种基于5G便携式有害气体传感探头的监测系统，由便携式有害气体检测探头、基于云端的数据处理和分析平台、预警通讯模块组成；便携式有害气体检测探头包括：有害气体传感器阵列、微控制器单元MCU和5G通信模块；其特征在于,所述基于5G便携式有害气体传感探头的监测系统包括以下步骤:Step1、基于云端的数据处理和分析平台负责接收来自多个便携式有害气体检测探头的气体浓度数据、采样的位置、便携式有害气体检测探头设备ID，使用机器学习技术来分析数据识别有害气体，基于机器学习的有害气体识别算法使用支持向量机SVM模型，将气体浓度数据分类到不同的有害气体类别中，专注于有害气体的智能识别，将收集到的气体浓度数据分配至各个预定义的有害气体分类中，该算法依赖于以下数学表达式实施分类任务： 其中：fx表示针对输入样本x的预测分类结果；αi是与支持向量相关的拉格朗日乘子，决定着支持向量在决策边界形成中的贡献度；yi指示相应样本的类别标签，取值为+1或-1，分别代表不同类别；Kxi,x为核函数，实现从原始特征空间到高维特征空间的映射，在核函数中选择使用高斯核；b代表偏置项，影响决策边界的定位；SVM模型利用上述公式，通过对训练集中的气体样本进行高效学习，构建出最优分类超平面，精准区分和识别各类有害气体；Step2、基于云端的数据处理和分析平台计算生成可视化动态有害气体浓度等值线的平面分布图，使用克里金插值方法来估算整个区域的有害气体浓度平均值、标准差的统计值，将每个样本点数据与其周围的样本点数据进行比较，然后根据距离和权重因素，对每个样本点数据进行加权平均，从而得到整个区域的平均值、标准差的统计量；具体的数学公式如下：fx,y=sumw_i*z_isumw_i其中，fx,y表示在坐标（x,y）处的估计值，w_i表示样本点数据的权重，z_i表示样本点数据的数值数据，权重w_i根据样本点数据之间的距离和相关性因素进行计算，权重函数使用高斯权重函数；Step3、在可视化动态有害气体浓度等值线的平面分布图上，根据有害气体浓度数值数据的大小，将整个区域划分为若干个等值线区域，每个区域内的数值数据大小相等，然后将这些等值线区域连接起来，形成一个有害气体浓度等值线图，step4、基于云端的数据处理和分析平台计算每个便携式有害气体检测探头的数据，根据有害气体浓度在时间轴上的一阶导数变化率来判断是否超过阈值并触发初步预警，根据有害气体浓度在时间轴上的二阶导数，来判断是否超过阈值并触发紧急预警；step5、基于云端的数据处理和分析平台循环比对获得有害气体浓度的最大值B，B大于设定的一个群体警报有害气体浓度阈值时，按照有害气体浓度等值线图，计算有害气体浓度低的方位，通过预警通讯模块，高音广播自动播报提醒一般人员逃向的有害气体浓度较低的方位、通知持有便携式有害气体检测探头专业处置人员响应预案：计算持有便携式有害气体检测探头专业处置人员当前位置及历史位置，根据位置对应的时间计算该专业处置人员的速度V，V大于预先设置的速度阈值时，自动通知该专业处置人员原路撤退。

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