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龙图腾网获悉重庆大学;蒙丽申请的专利一种土壤环境检测样品筛分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：CN115909154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211451002.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种土壤环境检测样品筛分装置是由蒙丽;李伟;杨永川;曾国机;宁墨奂;段佳辉;田和明;毛玲玲;栾进华;张瑞刚;张雄设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种土壤环境检测样品筛分装置在说明书摘要公布了：公开了一种土壤环境检测样品筛分装置，其采用基于深度学习的人工智能控制算法来对于所监控和采集的数据进行分析和处理，以进行第一至第三小型振动器的工作模式调整。在此过程中，以所述第一和第三小型振动器的振动协同特征以及所述土壤环境样品的筛分状态的时序动态特征之间的响应性估计来表示这两者之间的关联性特征信息，以此得到用于表示第一至第三小型振动器的工作模式组合是否需调整的分类结果，进而基于所述分类结果来对于所述第一至第三小型振动器的工作模式组合进行配置。

本发明授权一种土壤环境检测样品筛分装置在权利要求书中公布了：1.一种土壤环境检测样品筛分装置，其特征在于，包括： 工作监控单元，用于获取第一至第三筛分盒在预定时间段的第一至第三振动信号，以及，所述预定时间段的土壤环境样品产出监控视频； 筛出视频编码单元，用于将所述土壤环境样品产出监控视频通过使用三维卷积核的第一卷积神经网络模型以得到监控特征图； 降维单元，用于对所述监控特征图的沿通道维度的特征矩阵进行全局均值池化以得到监控特征向量； 振动特征提取单元，用于将所述第一至第三振动信号的波形图分别通过作为过滤器的第二卷积神经网络以得到第一至第三振动特征向量； 振动关联模式特征提取单元，用于将所述第一至第三振动特征向量排列为向量的序列后通过双向长短期记忆神经网络以得到振动语义关联特征向量； 响应性估计单元，用于计算所述监控特征向量相对于所述振动语义关联特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵；以及 筛分控制单元，用于将所述分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示第一至第三小型振动器的工作模式组合是否需调整； 其中，所述响应性估计单元，包括： 高斯密度图构造子单元，用于构造所述监控特征向量和所述振动语义关联特征向量的高斯密度图以得到第一高斯密度图和第二高斯密度图； 响应性计算子单元，用于以如下公式计算所述第一高斯密度图相对于所述第二高斯密度图的响应性估计以得到响应性高斯密度图； 其中，所述公式为： ， 其中，和的每个位置的值分别是所述第一高斯密度图、所述第二高斯密度图和所述响应性高斯密度图的相应位置的特征值的均值，且、和的每个位置的值是所述第一高斯密度图、所述第二高斯密度图和所述响应性高斯密度图的相应位置的特征值的方差，表示向量点乘，表示对向量的每个位置的值取倒数，且表示矩阵乘法；以及 高斯离散化子单元，用于对所述响应性高斯密度图的各个位置的高斯分布进行高斯离散化以得到所述分类特征矩阵。

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