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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江優(yōu)納特科學(xué)儀器有限公司申請(qǐng)的專利智慧化實(shí)驗(yàn)室人機(jī)交互控制方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119596826B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510142815.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B19/042；該發(fā)明授權(quán)智慧化實(shí)驗(yàn)室人機(jī)交互控制方法及系統(tǒng)是由邱智豪;邱耀彰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本智慧化實(shí)驗(yàn)室人機(jī)交互控制方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供智慧化實(shí)驗(yàn)室人機(jī)交互控制方法及系統(tǒng)，涉及控制技術(shù)領(lǐng)域，包括通過(guò)視覺(jué)采集裝置采集實(shí)驗(yàn)人員、設(shè)備圖像，由處理服務(wù)器基于深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，包括開(kāi)關(guān)狀態(tài)、指示燈狀態(tài)、顯示屏狀態(tài)和故障指示狀態(tài)，并將識(shí)別結(jié)果與預(yù)設(shè)參數(shù)比對(duì)生成評(píng)估結(jié)果。處理服務(wù)器接收用戶語(yǔ)音指令，提取控制指令內(nèi)容，確定目標(biāo)設(shè)備及控制動(dòng)作。校驗(yàn)指令合法性并結(jié)合設(shè)備狀態(tài)評(píng)估結(jié)果判斷是否滿足執(zhí)行條件。根據(jù)控制指令和評(píng)估結(jié)果生成協(xié)同控制策略，包括控制時(shí)序、參數(shù)和數(shù)據(jù)交互方式，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送控制指令實(shí)現(xiàn)多設(shè)備協(xié)同控制。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的智能化管理和控制，提高了實(shí)驗(yàn)效率和安全性。

本發(fā)明授權(quán)智慧化實(shí)驗(yàn)室人機(jī)交互控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.智慧化實(shí)驗(yàn)室人機(jī)交互控制方法，其特征在于，包括：通過(guò)設(shè)置于實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的多個(gè)視覺(jué)采集裝置采集實(shí)驗(yàn)室內(nèi)多個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)備的圖像信息，并將所述圖像信息傳輸至處理服務(wù)器；所述處理服務(wù)器基于預(yù)設(shè)的設(shè)備狀態(tài)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)所述圖像信息進(jìn)行分析處理，識(shí)別所述多個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，所述運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)包括設(shè)備開(kāi)關(guān)狀態(tài)、設(shè)備運(yùn)行指示燈狀態(tài)、設(shè)備顯示屏狀態(tài)、設(shè)備故障指示狀態(tài)；所述處理服務(wù)器將識(shí)別得到的所述運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)與預(yù)設(shè)的設(shè)備正常運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行比對(duì)，生成設(shè)備狀態(tài)評(píng)估結(jié)果；通過(guò)設(shè)置于實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的語(yǔ)音采集裝置采集用戶的語(yǔ)音指令信息，并將所述語(yǔ)音指令信息傳輸至所述處理服務(wù)器；所述處理服務(wù)器對(duì)所述語(yǔ)音指令信息進(jìn)行語(yǔ)義解析，提取控制指令內(nèi)容，根據(jù)所述控制指令內(nèi)容確定待控制的目標(biāo)實(shí)驗(yàn)設(shè)備以及對(duì)應(yīng)的控制動(dòng)作，其中所述控制動(dòng)作包括設(shè)備開(kāi)關(guān)機(jī)、設(shè)備參數(shù)調(diào)節(jié)、設(shè)備數(shù)據(jù)采集；所述處理服務(wù)器在確定所述控制指令內(nèi)容的合法性后，結(jié)合設(shè)備狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，判斷所述目標(biāo)實(shí)驗(yàn)設(shè)備是否滿足執(zhí)行所述控制動(dòng)作的條件；所述處理服務(wù)器根據(jù)所述控制指令內(nèi)容以及設(shè)備狀態(tài)評(píng)估結(jié)果，生成實(shí)驗(yàn)設(shè)備的協(xié)同控制策略，所述協(xié)同控制策略包括多個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)備的控制時(shí)序、控制參數(shù)、數(shù)據(jù)交互方式；所述處理服務(wù)器通過(guò)實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)場(chǎng)總線網(wǎng)絡(luò)向所述多個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)備發(fā)送控制指令，實(shí)現(xiàn)對(duì)所述多個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)備的協(xié)同控制；所述處理服務(wù)器基于預(yù)設(shè)的設(shè)備狀態(tài)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)所述圖像信息進(jìn)行分析處理，識(shí)別所述多個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)包括：將所述圖像信息輸入至設(shè)備狀態(tài)深度學(xué)習(xí)模型的YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，所述YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置有空間注意力機(jī)制模塊，通過(guò)所述空間注意力機(jī)制模塊對(duì)所述圖像信息中的設(shè)備區(qū)域進(jìn)行特征增強(qiáng)，其中所述空間注意力機(jī)制模塊對(duì)輸入的圖像信息進(jìn)行平均池化處理與最大池化處理得到池化特征，將所述池化特征輸入至七乘七卷積層進(jìn)行卷積運(yùn)算，并通過(guò)sigmoid激活函數(shù)生成空間注意力權(quán)重矩陣；將所述空間注意力權(quán)重矩陣與所述圖像信息對(duì)應(yīng)的特征圖進(jìn)行融合處理，得到融合特征，將所述融合特征輸入至設(shè)置有特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的ResNet骨干網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)所述特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述融合特征進(jìn)行多尺度特征提取，其中所述特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述融合特征進(jìn)行上采樣處理，并與同層的側(cè)向連接特征進(jìn)行特征拼接，通過(guò)卷積層輸出多尺度特征圖；將所述多尺度特征圖輸入至多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，所述多任務(wù)學(xué)習(xí)框架包括設(shè)備開(kāi)關(guān)狀態(tài)識(shí)別分支、運(yùn)行指示燈狀態(tài)識(shí)別分支、顯示屏狀態(tài)識(shí)別分支，通過(guò)加權(quán)損失函數(shù)對(duì)三個(gè)識(shí)別分支的損失進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化；將優(yōu)化后的狀態(tài)識(shí)別結(jié)果輸入至雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)，建立時(shí)序狀態(tài)模型，所述雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)基于歷史狀態(tài)序列特征預(yù)測(cè)當(dāng)前時(shí)刻的設(shè)備狀態(tài)；將所述雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)輸出的狀態(tài)特征向量輸入至高斯混合模型，所述高斯混合模型包括多個(gè)高斯分量，每個(gè)高斯分量具有對(duì)應(yīng)的混合系數(shù)、均值向量和協(xié)方差矩陣，通過(guò)計(jì)算所述狀態(tài)特征向量的概率密度分布，判斷設(shè)備是否處于異常狀態(tài)，識(shí)別所述多個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)。

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