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龍圖騰網獲悉浙江優納特科學儀器有限公司申請的專利智慧化實驗室人機交互控制方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119596826B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510142815.1，技術領域涉及：G05B19/042；該發明授權智慧化實驗室人機交互控制方法及系統是由邱智豪;邱耀彰設計研發完成，并于2025-02-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本智慧化實驗室人機交互控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供智慧化實驗室人機交互控制方法及系統，涉及控制技術領域，包括通過視覺采集裝置采集實驗人員、設備圖像，由處理服務器基于深度學習模型識別設備運行狀態參數，包括開關狀態、指示燈狀態、顯示屏狀態和故障指示狀態，并將識別結果與預設參數比對生成評估結果。處理服務器接收用戶語音指令，提取控制指令內容，確定目標設備及控制動作。校驗指令合法性并結合設備狀態評估結果判斷是否滿足執行條件。根據控制指令和評估結果生成協同控制策略，包括控制時序、參數和數據交互方式，通過現場總線網絡發送控制指令實現多設備協同控制。本發明實現了實驗室設備的智能化管理和控制，提高了實驗效率和安全性。

本發明授權智慧化實驗室人機交互控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.智慧化實驗室人機交互控制方法，其特征在于，包括：通過設置于實驗室內的多個視覺采集裝置采集實驗室內多個實驗設備的圖像信息，并將所述圖像信息傳輸至處理服務器；所述處理服務器基于預設的設備狀態深度學習模型對所述圖像信息進行分析處理，識別所述多個實驗設備的運行狀態參數，所述運行狀態參數包括設備開關狀態、設備運行指示燈狀態、設備顯示屏狀態、設備故障指示狀態；所述處理服務器將識別得到的所述運行狀態參數與預設的設備正常運行參數進行比對，生成設備狀態評估結果；通過設置于實驗室內的語音采集裝置采集用戶的語音指令信息，并將所述語音指令信息傳輸至所述處理服務器；所述處理服務器對所述語音指令信息進行語義解析，提取控制指令內容，根據所述控制指令內容確定待控制的目標實驗設備以及對應的控制動作，其中所述控制動作包括設備開關機、設備參數調節、設備數據采集；所述處理服務器在確定所述控制指令內容的合法性后，結合設備狀態評估結果，判斷所述目標實驗設備是否滿足執行所述控制動作的條件；所述處理服務器根據所述控制指令內容以及設備狀態評估結果，生成實驗設備的協同控制策略，所述協同控制策略包括多個實驗設備的控制時序、控制參數、數據交互方式；所述處理服務器通過實驗室現場總線網絡向所述多個實驗設備發送控制指令，實現對所述多個實驗設備的協同控制；所述處理服務器基于預設的設備狀態深度學習模型對所述圖像信息進行分析處理，識別所述多個實驗設備的運行狀態參數包括：將所述圖像信息輸入至設備狀態深度學習模型的YOLOv5目標檢測網絡，所述YOLOv5目標檢測網絡中設置有空間注意力機制模塊，通過所述空間注意力機制模塊對所述圖像信息中的設備區域進行特征增強，其中所述空間注意力機制模塊對輸入的圖像信息進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行卷積運算，并通過sigmoid激活函數生成空間注意力權重矩陣；將所述空間注意力權重矩陣與所述圖像信息對應的特征圖進行融合處理，得到融合特征，將所述融合特征輸入至設置有特征金字塔網絡的ResNet骨干網絡，通過所述特征金字塔網絡對所述融合特征進行多尺度特征提取，其中所述特征金字塔網絡對所述融合特征進行上采樣處理，并與同層的側向連接特征進行特征拼接，通過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學習框架，所述多任務學習框架包括設備開關狀態識別分支、運行指示燈狀態識別分支、顯示屏狀態識別分支，通過加權損失函數對三個識別分支的損失進行聯合優化；將優化后的狀態識別結果輸入至雙向長短期記憶網絡，建立時序狀態模型，所述雙向長短期記憶網絡基于歷史狀態序列特征預測當前時刻的設備狀態；將所述雙向長短期記憶網絡輸出的狀態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高斯分量，每個高斯分量具有對應的混合系數、均值向量和協方差矩陣，通過計算所述狀態特征向量的概率密度分布，判斷設備是否處于異常狀態，識別所述多個實驗設備的運行狀態參數。

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