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龙图腾网获悉深圳空间感控医疗科技有限公司申请的专利基于深度学习的病原体识别与分类方法及处理装置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：CN119961736B 。

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：202510438391.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于深度学习的病原体识别与分类方法及处理装置是由孙亮;张雨;蒋莉设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的病原体识别与分类方法及处理装置在说明书摘要公布了：本申请公开了基于深度学习的病原体识别与分类方法及处理装置。该处理装置包括空气消毒处理装置和相关子系统，病原体识别与分类方法包括：接收关于目标空间的多模态传感器数据；其中，多模态传感器数据包括环境数据、化学数据、生物数据和光学数据中至少一种；对多模态传感器数据进行分析，得到病原体类型和浓度；根据病原体类型和浓度调整空气消毒处理装置以及相关子系统的工作参数，对目标空间进行针对性消毒。通过上述方式，实现对不同病原体和化学污染物的快速识别与响应，提高系统能源使用效率。

本发明授权基于深度学习的病原体识别与分类方法及处理装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的病原体识别与分类方法，其特征在于，所述病原体识别与分类方法包括： 接收关于目标空间的多模态传感器数据；其中，所述多模态传感器数据包括环境数据、化学数据、生物数据； 对所述多模态传感器数据进行分析，得到病原体类型和浓度； 根据所述病原体类型和浓度调整空气消毒处理装置以及相关子系统的工作参数，对所述目标空间进行针对性消毒； 所述对所述多模态传感器数据进行分析，还包括： 从所述多模态传感器数据中提取出环境特征、病原体特征和化学污染物特征； 依据所述病原体特征进行病原体检测，以及依据所述化学污染物特征进行化学污染物检测； 依据所述环境特征进行环境状态监测，以及依据病原体检测结果进行病原体状态监测，依据化学污染物检测结果进行化学污染物状态监测； 以及依据环境数据和所述病原体检测结果进行病原体源定位，依据环境数据和所述化学污染物检测结果进行化学污染物源定位； 依据环境状态监测信息、病原体状态监测信息、化学污染物状态监测信息、病原体源定位信息、化学污染物源定位信息进行总体风险评估； 依据总体风险评估结果制定消毒策略； 利用深度学习模型对所述多模态传感器数据进行分析； 其中，所述深度学习模型采用分布式联邦学习进行训练； 所述深度学习模型采用分布式联邦学习进行训练过程如下： 利用强化学习动态调整与边缘计算之间的通信频率、优化边缘计算集群、以及调整深度学习模型的分割策略； 针对调整后的分割策略进行边缘前向计算，生成中间表示，并上传所述中间表示至区域节点中； 依据优化后的边缘计算集群和所述中间表示进行区域聚合计算，融合多节点数据，并将融合结果上传至服务器； 在服务器中进行中心联合建模训练； 根据调整后的通信频率，计算全局梯度并下发至区域节点，在完成一轮训练后，判断是否达到边缘模型推理与融合需求，若是，则进行多模态模型融合； 结合节点的本地数据进行区域梯度更新； 下发梯度至边缘设备，以使边缘设备更新本地模型； 多模态传感器在所述目标空间内分布式部署，形成分布式传感网络； 所述接收关于目标空间的多模态传感器数据之后，包括： 对所述多模态传感器数据进行数据预处理并进行数据传输协议选择； 依据预处理后的多模态传感器数据进行任务分发，选择相应的边缘计算节点处理任务。

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