南方科技大学汪飞获国家专利权
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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利气体浓度检测方法及装置、系统、模型训练方法及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：CN116429835B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310537591.5，技术领域涉及：G01N27/00；该发明授权气体浓度检测方法及装置、系统、模型训练方法及装置是由汪飞;吴浪;庄议设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本气体浓度检测方法及装置、系统、模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种气体浓度检测方法及装置、系统、模型训练方法及装置。该气体浓度检测方法应用于基于FPGA开发板的气体浓度检测装置，包括对位于密闭腔中的气敏传感器进行加热，以使气敏传感器生成模拟信号形式的第一检测信号，密闭腔中通入有待测气体；将模拟信号形式的第一检测信号转换为数字信号形式的第二检测信号；根据气体浓度检测装置中的深度学习模型对第二检测信号进行运算以获取待测气体在密闭腔中的浓度检测结果。所述气体浓度检测方法可以通过存于基于FPGA开发板的气体浓度检测装置中的深度学习模型实时对待测气体进行气体浓度检测，相对于现有技术而言，检测过程不需要计算机设备，在保证检测精度的同时有利于提高气体浓度检测的灵活性。
本发明授权气体浓度检测方法及装置、系统、模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种气体浓度检测方法，其特征在于，应用于基于FPGA开发板的气体浓度检测装置；所述方法包括： 对位于密闭腔中的气敏传感器进行加热，以使所述气敏传感器生成模拟信号形式的第一检测信号，所述密闭腔中通入有待测气体；所述第一检测信号为电压信号； 将所述第一检测信号转换为数字信号形式的第二检测信号；所述第二检测信号为与所述电压信号对应的浓度检测值； 接收模型训练装置发送的深度学习模型的参数信息；所述参数信息包括所述深度学习模型中每个神经元的权重和偏置； 根据所述参数信息获取计算电路； 基于所述计算电路获取所述深度学习模型； 根据所述气体浓度检测装置中的所述深度学习模型对所述第二检测信号进行运算以获取待测气体在所述密闭腔中的浓度检测结果； 其中，所述深度学习模型包括输入层、压平层、三层全连接层和输出层；所述深度学习模型用于对所述第二检测信号进行数据转换和压平处理。
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