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龙图腾网获悉中船海神医疗科技有限公司申请的专利一种基于ATP荧光检测与物联网的远程监控与数据分析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：CN119940699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411869676.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于ATP荧光检测与物联网的远程监控与数据分析方法及系统是由黄余红;李靖;任文;栾晨藜;郑伊林;毛志坚设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ATP荧光检测与物联网的远程监控与数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于ATP荧光检测与物联网的远程监控与数据分析方法及系统。其中，收集ATP荧光检测传感器产生的原始检测数据，得到稳定且信噪比较高的处理后检测数据；经由物联网技术将其高效传输至云端数据中心，生成安全传输后的综合检测数据；对检测数据进行综合分析，识别生物污染水平的变化模式，生成警报通知记录；构建生物污染预测模型，生成生物污染预测报告；调整各监控点的ATP荧光检测频率设置，对预测显示为高风险区域的监控点增加检测频率，对低风险区域则降低检测频率，生成优化后的监控策略，以此提高监控系统的响应速度和资源利用效率。本申请提供的技术方案提高了生物污染监测的实时性、准确性和响应效率。

本发明授权一种基于ATP荧光检测与物联网的远程监控与数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ATP荧光检测与物联网的远程监控与数据分析方法，其特征在于，包括： 收集ATP荧光检测传感器产生的原始检测数据，所述原始检测数据包含荧光强度值及其伴随的环境参数，并对所述原始检测数据进行实时去噪处理，得到处理后检测数据； 根据所述处理后检测数据，经由物联网技术将其高效传输至云端数据中心，与存储的历史检测数据一起，生成安全传输后的综合检测数据； 利用时间序列分析算法结合所述安全传输后的综合检测数据中的环境参数对检测数据进行综合分析，识别生物污染水平的变化模式，当检测数据超过基于历史检测数据动态调整的预设阈值时，激活多级警报响应系统，所述多级警报响应系统能够根据不同级别的警报类型选择合适的通信渠道向指定的管理人员发送定制化的警报信息，生成警报通知记录； 其中，所述利用时间序列分析算法结合所述安全传输后的综合检测数据中的环境参数对检测数据进行综合分析，识别生物污染水平的变化模式的过程包括：利用时间序列分析算法对所述安全传输后的综合检测数据中的荧光强度值及其伴随的环境参数进行分析，提取反映生物污染水平的关键指标及其随时间的变化趋势，得到生物污染水平的时间序列分析结果，包括： 利用时间序列分解技术，对所述安全传输后的综合检测数据中的荧光强度值Ft及其伴随的环境参数进行分解处理，分离出长期趋势Tt、季节性波动St和随机波动Rt三个组成部分，得到初步的分解结果，即Ft＝Tt+St+Rt，其中，t表示时间，Ft表示荧光强度值，表示在时间t时的荧光强度；Tt表示长期趋势，表示荧光强度值的长期变化趋势；St表示季节性波动，表示荧光强度值的周期性变化；Rt表示随机波动，表示荧光强度值的随机变化部分； 基于所述初步的分解结果，应用统计回归分析方法，识别影响荧光强度值变化的主要环境因素Eit，建立荧光强度值Ft与环境参数Eit之间的非线性数学模型，以下是环境因素影响模型： 其中；Eit表示环境参数，表示在时间t时的第i个环境参数；β0是截距项，βi、γi和δi分别是第i个环境参数的一次项、二次项和三次项回归系数，α1和α2分别是长期趋势和季节性波动的回归系数，n是环境参数的数量，∈是误差项，得到环境因素影响模型； 利用所述环境因素影响模型，结合所述初步的分解结果中的长期趋势Tt和季节性波动St，对生物污染水平进行预测，提取反映生物污染水平的关键指标，生成关键指标集合； 通过以下公式，计算平均荧光强度 通过以下公式，计算荧光强度变化率ΔFt： 其中，Δt表示时间间隔，表示计算荧光强度变化率的时间间隔； 加权移动平均荧光强度WMAFt： 其中，wi是权重，k是时间窗口长度；i表示时间窗口内的索引； 通过以下公式，计算指数平滑荧光强度ESFt： ESFt＝αFt+1-αESFt-1 其中，α是平滑因子，取值在0到1之间； 根据所述关键指标集合，分析生物污染水平随时间的变化趋势，识别出生物污染水平的上升、下降或稳定状态，生成生物污染水平的时间序列分析结果； 基于所述警报通知记录、历史检测数据及所述安全传输后的综合检测数据中的环境参数，结合实时检测数据，采用机器学习算法构建生物污染预测模型，生成生物污染预测报告； 利用所述生物污染预测报告，结合所述警报通知记录中反映的问题区域信息，调整各监控点的ATP荧光检测频率设置，对预测显示为高风险区域的监控点增加检测频率，对低风险区域则降低检测频率，生成优化后的监控策略。

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