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龙图腾网恭喜浙江优纳特科学仪器有限公司申请的专利智慧化实验室人机交互控制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：CN119596826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510142815.1，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权智慧化实验室人机交互控制方法及系统是由邱智豪;邱耀彰设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本智慧化实验室人机交互控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供智慧化实验室人机交互控制方法及系统，涉及控制技术领域，包括通过视觉采集装置采集实验人员、设备图像，由处理服务器基于深度学习模型识别设备运行状态参数，包括开关状态、指示灯状态、显示屏状态和故障指示状态，并将识别结果与预设参数比对生成评估结果。处理服务器接收用户语音指令，提取控制指令内容，确定目标设备及控制动作。校验指令合法性并结合设备状态评估结果判断是否满足执行条件。根据控制指令和评估结果生成协同控制策略，包括控制时序、参数和数据交互方式，通过现场总线网络发送控制指令实现多设备协同控制。本发明实现了实验室设备的智能化管理和控制，提高了实验效率和安全性。

本发明授权智慧化实验室人机交互控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.智慧化实验室人机交互控制方法，其特征在于，包括：通过设置于实验室内的多个视觉采集装置采集实验室内多个实验设备的图像信息，并将所述图像信息传输至处理服务器；所述处理服务器基于预设的设备状态深度学习模型对所述图像信息进行分析处理，识别所述多个实验设备的运行状态参数，所述运行状态参数包括设备开关状态、设备运行指示灯状态、设备显示屏状态、设备故障指示状态；所述处理服务器将识别得到的所述运行状态参数与预设的设备正常运行参数进行比对，生成设备状态评估结果；通过设置于实验室内的语音采集装置采集用户的语音指令信息，并将所述语音指令信息传输至所述处理服务器；所述处理服务器对所述语音指令信息进行语义解析，提取控制指令内容，根据所述控制指令内容确定待控制的目标实验设备以及对应的控制动作，其中所述控制动作包括设备开关机、设备参数调节、设备数据采集；所述处理服务器在确定所述控制指令内容的合法性后，结合设备状态评估结果，判断所述目标实验设备是否满足执行所述控制动作的条件；所述处理服务器根据所述控制指令内容以及设备状态评估结果，生成实验设备的协同控制策略，所述协同控制策略包括多个实验设备的控制时序、控制参数、数据交互方式；所述处理服务器通过实验室现场总线网络向所述多个实验设备发送控制指令，实现对所述多个实验设备的协同控制；所述处理服务器基于预设的设备状态深度学习模型对所述图像信息进行分析处理，识别所述多个实验设备的运行状态参数包括：将所述图像信息输入至设备状态深度学习模型的YOLOv5目标检测网络，所述YOLOv5目标检测网络中设置有空间注意力机制模块，通过所述空间注意力机制模块对所述图像信息中的设备区域进行特征增强，其中所述空间注意力机制模块对输入的图像信息进行平均池化处理与最大池化处理得到池化特征，将所述池化特征输入至七乘七卷积层进行卷积运算，并通过sigmoid激活函数生成空间注意力权重矩阵；将所述空间注意力权重矩阵与所述图像信息对应的特征图进行融合处理，得到融合特征，将所述融合特征输入至设置有特征金字塔网络的ResNet骨干网络，通过所述特征金字塔网络对所述融合特征进行多尺度特征提取，其中所述特征金字塔网络对所述融合特征进行上采样处理，并与同层的侧向连接特征进行特征拼接，通过卷积层输出多尺度特征图；将所述多尺度特征图输入至多任务学习框架，所述多任务学习框架包括设备开关状态识别分支、运行指示灯状态识别分支、显示屏状态识别分支，通过加权损失函数对三个识别分支的损失进行联合优化；将优化后的状态识别结果输入至双向长短期记忆网络，建立时序状态模型，所述双向长短期记忆网络基于历史状态序列特征预测当前时刻的设备状态；将所述双向长短期记忆网络输出的状态特征向量输入至高斯混合模型，所述高斯混合模型包括多个高斯分量，每个高斯分量具有对应的混合系数、均值向量和协方差矩阵，通过计算所述状态特征向量的概率密度分布，判断设备是否处于异常状态，识别所述多个实验设备的运行状态参数。

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