公开(公告)号：CN117490908A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311861052.3

申请日：2023-12-31

申请人： 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

IPC分类号： G01L13/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/098 ,  G06F17/11

摘要： 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。

公开(公告)号：CN117490908B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311861052.3

申请日：2023-12-31

申请人： 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

IPC分类号： G01L13/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/098 ,  G06F17/11

摘要： 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。