一种基于传感器融合的智能酒精检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于传感器融合的智能酒精检测方法及系统，涉及智能酒精检测安全技术领域，包括采集酒精浓度数据，采用自适应滤波算法对酒精浓度数据进行处理；对优化后的酒精浓度数据传输至检测云端；将多用户检测的酒精浓度数据实施共享，完成酒精检测结果的监督。本发明专利技术实现了高精度、低噪声的酒精浓度检测，提升了系统的智能化水平，保证数据的准确性，提升了系统的整体效能和管理效率，使得酒精检测系统在精度、稳定性和数据管理方面有显著提升，满足了现代社会对高效、智能酒精检测的需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能酒精检测安全，特别是一种基于传感器融合的智能酒精检测方法及系统。

技术介绍

1、当前社会对于驾驶员、工人等特殊群体的酒精检测要求越来越高，以确保安全生产和公共安全。然而，传统的酒精检测方法大多依赖于单一传感器，易受环境干扰和传感器精度限制，导致检测结果的不准确性和不稳定性。基于本专利技术的传感器融合技术，结合深度学习模型和自适应滤波算法，可以更精确地采集和处理酒精浓度数据，从而大大提高检测结果的准确性和可靠性。

2、目前，现有技术在酒精检测过程中存在检测精度低、抗干扰能力弱、数据共享以及管理困难等缺陷，通过本专利技术的多传感器融合、自适应滤波以及智能分析模型，有效解决这些问题，实现多用户协同管理和数据共享，确保检测过程的高效性和检测结果的可靠性。

技术实现思路

1、鉴于现有的基于传感器融合的智能酒精检测方法及系统中存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术针对现有技术在酒精检测过程中存在的检测精度低、抗干扰能力弱以及数据共享管理困难等缺陷问题，本专利技术采用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于传感器融合的智能酒精检测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于传感器融合的智能酒精检测方法，其特征在于：所述传感器的融合技术包括基于智能检测系统建立N个传感器，对各传感器进行分解，基于分解结果Si(i＝1，2，...，N)，对各传感器提供独立的酒精浓度读数Ai，所述结合深度学习模型包括将所述酒精浓度读数Ai作为所述传感器的输入，计算传感器的权重向量作为输出，具体计算公式为：

3.如权利要求2所述的基于传感器融合的智能酒精检测方法，其特征在于：所述采集酒精浓度数据包括在采集之前判断所述传感器的读数情况；

4.如权利要求3所述的基...

【技术特征摘要】

1.一种基于传感器融合的智能酒精检测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于传感器融合的智能酒精检测方法，其特征在于：所述传感器的融合技术包括基于智能检测系统建立n个传感器，对各传感器进行分解，基于分解结果si(i＝1，2，...，n)，对各传感器提供独立的酒精浓度读数ai，所述结合深度学习模型包括将所述酒精浓度读数ai作为所述传感器的输入，计算传感器的权重向量作为输出，具体计算公式为：

3.如权利要求2所述的基于传感器融合的智能酒精检测方法，其特征在于：所述采集酒精浓度数据包括在采集之前判断所述传感器的读数情况；

4.如权利要求3所述的基于传感器融合的智能酒精检测方法，其特征在于：所述对酒精浓度数据进行处理包括对历史检测数据矩阵进行分解，所述分解包括传感器状态估计矩阵和传感器状态观测矩阵，所述传感器状态估计矩阵的具体计算公式为：

5.如权利要求4所述的基于传感器融合的智能酒精检测方法，其特征在于：所述对处理后的酒精浓度数据进行优化包括利用高斯分布对矩阵进行调整；

6.如权利要求5所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐胜，刘娉宏，肖勇，卜光苹，邹墨翰，敖芳芳，王磊，司林雄，邓水安，丁力，方金海，唐玉祥，姜达，高丹，汤安贵，谢恒，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：