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龙图腾网获悉深圳市富临通电子科技有限公司申请的专利基于物联网的智能温度传感器数据融合方法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：CN120781292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510943765.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于物联网的智能温度传感器数据融合方法是由唐文军设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的智能温度传感器数据融合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及物联网技术领域，公开了基于物联网的智能温度传感器数据融合方法。该方法包括：感知节点向云端平台上传含实时温度值、温度变化速率、环境湿度、环境光照强度等状态数据及温度波动范围标签、传感器工作状态标签、温度异常与否等感知侧初步判别数据类型的感知数据，云端平台接收当前传感器网络拓扑数据后，对感知数据特征提取，得到状态特征向量和初步判别特征向量，基于拓扑数据优化状态特征向量，融合两类特征向量得到多源融合特征表示，确定融合类型标签，从融合策略库匹配预设策略下发至感知节点。该方法实现温度数据高效融合，提升数据利用价值。

本发明授权基于物联网的智能温度传感器数据融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的智能温度传感器数据融合方法，其特征在于，包括： 感知节点上传感知数据至云端平台，感知数据包括感知节点状态数据和感知侧初步判别数据类型；云端平台接收来自物联网定位系统的当前传感器网络拓扑数据；云端平台对所述感知节点状态数据和感知侧初步判别数据类型进行特征提取以得到感知节点状态特征向量和数据类型初步判别特征向量；云端平台基于所述当前传感器网络拓扑数据，对所述感知节点状态特征向量进行空间拓扑关联优化以得到优化的感知节点状态特征向量，包括：对所述当前传感器网络拓扑数据进行基于邻接矩阵的拓扑特征提取器以得到传感器网络拓扑特征编码矩阵；将所述感知节点状态特征向量通过向量拼接映射到所述传感器网络拓扑特征编码矩阵的拓扑空间以得到所述优化的感知节点状态特征向量；云端平台融合所述数据类型初步判别特征向量和所述优化的感知节点状态特征向量以得到温度数据多源融合特征表示；云端平台基于所述温度数据多源融合特征表示，确定温度数据融合类型标签；云端平台基于所述温度数据融合类型标签从融合策略库匹配预设融合策略，并将所述预设融合策略下发至相应的感知节点； 所述云端平台融合所述数据类型初步判别特征向量和所述优化的感知节点状态特征向量以得到温度数据多源融合特征表示，包括：将所述数据类型初步判别特征向量和所述优化的感知节点状态特征向量进行拼接以得到所述温度数据多源融合特征表示，利用异构空间结构下的矩阵范数一致性，对所述数据类型初步判别特征向量和所述优化的感知节点状态特征向量进行跨维度对齐以得到优化的数据类型初步判别特征向量；将所述优化的数据类型初步判别特征向量和所述优化的感知节点状态特征向量进行拼接以得到所述温度数据多源融合特征表示。

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