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一种用于负压病房的负压检测方法及系统

申请号: CN202311861052.3
申请人: 武汉华康世纪医疗股份有限公司
申请日期: 2023/12/31

摘要文本

本发明涉及一种用于负压病房的负压检测方法及系统,其方法包括:获取负压病房的空间布局和空调风口的分布,并基于Cebeci‑Smith模型确定用于测量负压病房的分布式微差压传感器的最佳安装位置;基于每个微差压传感器在预设时间内的相对位置关系、所属功能区域和压力测量值,构建图关系网络;通过纳维‑斯托克斯方程优化所述图关系网络;实时获取每个分布式微差压传感器的测量值;基于训练完成的transformer模型提取每个分布式微差压传感器的优化后的图关系网络的特征,并根据所述特征对所述测量值进行校正。本发明通过传统的空气流动模型与深度学习的结合,通过传感器之间的关联特征,达到提高负压检测的精度和准确性。 来自马克数据网

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种用于负压病房的负压检测方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311861052.3
申请日 2023/12/31
公告号 CN117490908A
公开日 2024/2/2
IPC主分类号 G01L13/00
权利人 武汉华康世纪医疗股份有限公司
发明人 王志; 陈志; 刘军; 孙浩; 刘鹏程
地址 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷大道77号光谷金融港B4栋8-9层1号房

专利主权项内容

1.一种用于负压病房的负压检测方法,其特征在于,包括:获取负压病房的空间布局和空调风口的分布,并基于Cebeci-Smith模型确定用于测量负压病房的分布式微差压传感器的最佳安装位置;基于每个微差压传感器在预设时间内的相对位置关系、所属功能区域和压力测量值,构建图关系网络;通过纳维-斯托克斯方程优化所述图关系网络;实时获取每个分布式微差压传感器的测量值;基于训练完成的transformer模型提取每个分布式微差压传感器的优化后的图关系网络的特征,并根据所述特征对所述测量值进行校正。。微信公众号马克数据网