宁波机场集团有限公司陆忠梁获国家专利权
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龙图腾网获悉宁波机场集团有限公司申请的专利多源数据融合结合深度学习的航站楼环境智能监测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：CN120180046B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510653705.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权多源数据融合结合深度学习的航站楼环境智能监测方法是由陆忠梁;孙霞峰;毛科杰;王蓉飞;徐继亮;刘波杰;刘星;李曙辉;陈洋;李可煜设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本多源数据融合结合深度学习的航站楼环境智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种多源数据融合结合深度学习的航站楼环境智能监测方法，涉及建筑监测技术领域，包括：采集多源感知数据并预处理，输入双流神经认知计算框架提取特征，经环境状态评估模型生成环境评估结果，利用时空动态解耦器和多目标优化模型生成环境调控策略并执行，实现了对航站楼环境的智能监测与优化调控，提高了环境舒适度和安全性，降低了能源消耗，增强了应急事件处理能力。
本发明授权多源数据融合结合深度学习的航站楼环境智能监测方法在权利要求书中公布了：1.多源数据融合结合深度学习的航站楼环境智能监测方法，其特征在于，包括： 采集航站楼内的多源感知数据并进行时序对齐和空间配准预处理，生成标准化的感知数据矩阵，对所述感知数据矩阵进行分段； 将所述感知数据矩阵输入双流神经认知计算框架，通过自适应动态卷积模块提取多尺度时空特征，结合可变形注意力机制确定不同类型之间的长短期依赖关系得到感知流特征，基于记忆增强神经网络构建环境知识推理模块，结合历史经验知识和递归神经推理单元挖掘环境变化的因果关系得到认知流特征，将感知流特征和认知流特征进行融合得到融合特征表示； 将所述融合特征表示输入航站楼环境状态评估模型，生成包含航站楼环境舒适度指数、安全风险等级和应急事件预警信息的环境评估结果； 将所述环境评估结果输入时空动态解耦器，结合注意力机制在时间维度和空间维度上解耦得到动态环境特征，基于所述动态环境特征构建多目标优化模型，通过粒子群优化算法构建约束优化问题，结合自适应惯性权重和动态收敛因子求解预先设置的优化目标，生成多目标求解结果并通过模糊映射算法生成环境调控策略； 将所述环境调控策略发送至航站楼环境控制系统进行执行。
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