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申请/专利权人：深圳芯闻智慧科技有限公司

摘要：本发明涉及气体检测的技术领域，提供了一种基于气味识别的巡检监测预警方法及系统，包括：获取环境中的气体样本，根据传感器阵列获取气体样本的多个电信号；对每个电信号进行预处理；将预处理后的多个电信号输入预设的机器学习模型中，输出样本气味组合，并判断样本气味组合是否存在异常；若样本气味组合存在异常，则对样本气味组合进行多维时间序列分析，得到气味变化趋势，根据气味变化趋势对样本气味组合进行异常分析，得到异常发展趋势和异常发展源头；将异常发展趋势和异常发展源头作为异常电信号，根据异常电信号触发相对应的预警。改善传统方法存在无法提供气味变化趋势、异常发展的预测以及源头信息，导致预警不及时性和不准确的问题。

主权项：1.一种基于气味识别的巡检监测预警方法，其特征在于，应用于巡查监测设备，所述巡查监测设备配置了传感器阵列，所述传感器阵列中的每种传感器对特定气体敏感；所述方法包括：获取环境中的气体样本，根据所述传感器阵列获取所述气体样本的多个电信号；对每个电信号进行预处理，所述预处理包括信号放大、滤波、去噪声、修正和归一化；初始化机器学习模型并加载预训练的参数配置，以使机器学习模型处于待接收数据的状态；将经过预处理的电信号作为集合，将所述集合作为特征输入至机器学习模型，所述机器学习模型根据输入的特征，通过计算得出环境中的样本气味组合；其中，每种样本气味组合由机器学习模型中的一组特征权重表示，表示特定的气体混合物质；将所述机器学习模型输出的样本气味组合与预设的气味数据库中已知的正常气体样本组合进行对比，得到样本气体组合与气味数据库中的预存储气味组合的相似度；根据预先定义的异常判定阈值，评估所述相似度，若所述相似度低于阈值，则判定为样本气味组合异常；当确认所述样本气味组合存在异常时，对所述气味组合进行多维时间序列分析，以获取连续时间点上的气味组合数据，并分析连续时间点上的气味组合数据的动态变化，根据所述动态变化分析出气味变化趋势；将所述气味变化趋势与预设的正常气味变化趋势进行对比，确定偏离正常气味变化趋势的异常数据点，根据所述异常数据点构建所述样本气味组合的异常轨迹；将所述气味变化趋势输入预设的时间序列数据库，获取所述气味变化趋势随时间的变化的异常趋势，根据所述异常趋势分析出异常发展趋势；根据所述异常发展趋势和所述气味变化趋势识分析出气味异常发展的起点；根据所述气味异常发展的起点和所述异常轨迹的起点，定位出异常气味组合发展源头的位置，根据异常气味组合发展源头的位置获取异常发展源头；将所述异常发展趋势和异常发展源头作为异常电信号，根据所述异常电信号触发相对应的预警。

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