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龙图腾网获悉上海幸和电子科技有限公司申请的专利基于AI光学传感器的水质监测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：CN120177390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510654945.3，技术领域涉及：G01N21/27；该发明授权基于AI光学传感器的水质监测方法及系统是由王征;刘征;徐军华;秦杏儿;汪婷;朱晶锦;王刚;刘冬梅;王炉林设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI光学传感器的水质监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于AI光学传感器的水质监测方法及系统，涉及水质监测领域，其通过监测水体参数，以追踪导致光谱信号受到干扰的随时间变化的水体环境条件。此外，通过建立光谱特征与环境时序特征的动态映射，实现干扰成分的时空解耦。也就是说，通过学习水体参数时序特征与光谱干扰之间的映射关系，以特征匹配的方式进行环境干扰分析，从而解决了环境参数对光谱的影响存在时间延迟的问题，以便更为准确地预测当前时刻的光谱干扰，并从原始光谱数据中消除或减弱水体环境因素对光谱信号的干扰，从而得到更纯净的水体成分光谱特征信息和水质类别信息。

本发明授权基于AI光学传感器的水质监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI光学传感器的水质监测方法，其特征在于，包括： 通过光学传感器采集被监测水体的光谱图数据； 通过传感器组实时监测所述被监测水体的水温数据和水体浊度数据； 基于实时监测的所述被监测水体的水温数据和水体浊度数据，获取水体温度时序特征的序列和水体浊度时序特征的序列； 基于所述被监测水体的光谱图数据，提取水体光谱语义特征； 以所述水体光谱语义特征作为基准信息匹配特征，且以水体温度时序特征的序列和水体浊度时序特征的序列组成的特征序列作为环境影响键特征的序列，将其输入基于语义匹配的环境干扰分析网络以得到环境干扰水体光谱语义响应综合表征，包括：将所述水体光谱语义特征向量进行特征增强后，将其与环境影响键特征向量的序列中的各个环境影响键特征向量分别进行单体语义匹配编码以得到水体光谱单体语义匹配得分编码向量的集合；分别计算所述水体光谱单体语义匹配得分编码向量的集合中各个水体光谱单体语义匹配得分编码向量的单体语义权重以得到水体光谱语义单体匹配语义自注意力权重的集合；基于所述水体光谱语义单体匹配语义自注意力权重的集合来聚合所述水体光谱单体语义匹配得分编码向量的集合以得到环境干扰水体光谱语义响应综合表征向量作为所述环境干扰水体光谱语义响应综合表征； 基于所述环境干扰水体光谱语义响应综合表征，确定水质监测结果，所述水质监测结果用于表示被监测水体的水质类别； 其中，将所述水体光谱语义特征向量进行特征增强后，将其与环境影响键特征向量的序列中的各个环境影响键特征向量分别进行单体语义匹配编码以得到水体光谱单体语义匹配得分编码向量的集合，包括： 对所述水体光谱语义特征向量进行基于反卷积编码的特征增强以得到强化水体光谱语义特征向量，所述强化水体光谱语义特征向量与所述环境影响键特征向量的序列中的各个环境影响键特征向量具有相同特征尺度，以反卷积编码特征增强公式表示为： ； ； 其中，为所述水体光谱语义特征向量，为反卷积编码，为反卷积权重矩阵，为向量的一范数，为强化水体光谱语义特征向量，为环境影响键特征向量的序列，分别为环境影响键特征向量的序列中的第1个、第2个、第个和第个环境影响键特征向量； 将所述强化水体光谱语义特征向量和所述环境影响键特征向量的序列中的各个环境影响键特征向量分别进行单体语义匹配编码以得到所述水体光谱单体语义匹配得分编码向量的集合，以单体语义匹配编码公式表示为： ； 其中，和分别为可训练权重矩阵和可训练偏置向量，为向量级联操作，为函数，为水体光谱单体语义匹配得分编码向量的集合中第个水体光谱单体语义匹配得分编码向量； 其中，分别计算所述水体光谱单体语义匹配得分编码向量的集合中各个水体光谱单体语义匹配得分编码向量的单体语义权重以得到水体光谱语义单体匹配语义自注意力权重的集合，包括： 基于所述水体光谱单体语义匹配得分编码向量的集合的特征集合自分布特性，确定所述水体光谱单体语义匹配得分编码向量的集合中各个水体光谱单体语义匹配得分编码向量的单体语义匹配度以得到水体光谱单体语义匹配度的集合，以水体光谱单体语义匹配度确定公式表示为： ； ； ； ； ； ； 其中，为对应的水体光谱语义匹配势向量，为对应的投影权重矩阵，为对应的水体光谱语义匹配交互编码向量，为对应的耦合常数，以与反卷积增强时相同的方式计算来保持对称性，为对应的水体光谱语义匹配协变矩阵，为对应的校准后水体光谱单体语义匹配得分编码向量，即校准后水体光谱单体语义匹配得分编码向量的集合中第个校准后水体光谱单体语义匹配得分编码向量，为校准后水体光谱单体语义匹配得分编码向量的集合中向量的个数，为第个校准后水体光谱单体语义匹配得分编码向量，为以e为底的自然指数函数，为函数，为对应的水体光谱单体语义匹配度； 将所述水体光谱单体语义匹配度的集合输入关系门控代理模块以得到所述水体光谱语义单体匹配语义自注意力权重的集合，以关系门控代理公式表示为： ； 其中，为掩码函数，为预设阈值，为对应的水体光谱语义单体匹配语义自注意力权重； 以环境干扰水体光谱语义响应综合表征公式表示为： ； 其中，为环境干扰水体光谱语义响应综合表征向量。

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