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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利一種VOC響應的大樣本二維圖像數據集構建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116630705B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310589727.7，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種VOC響應的大樣本二維圖像數據集構建方法是由孟凡利;張守文;苑振宇;付俊設計研發完成，并于2023-05-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種VOC響應的大樣本二維圖像數據集構建方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種VOC響應的大樣本二維圖像數據集構建方法，涉及VOC識別技術領域。該方法具體包括：首先通過對半導體氣體傳感器實施循環溫度調制并對VOC響應進行采樣，以獲得VOC時序響應數據。然后，在重采樣范圍內以固定的樣本長度從VOC時序響應數據中逐數據點地連續截取VOC時序響應樣本數據。最后，將VOC時序響應樣本數據由一維形式轉換為二維圖像形式。相比于傳統的VOC響應的樣本數據集構建方法，本發明可以更低的人力和時間成本獲取VOC響應的大樣本數據集，轉換后的VOC響應的二維圖像樣本數據蘊含豐富的結構信息，更符合卷積神經網絡等深度學習模型對輸入數據的要求，為卷積神經網絡等深度學習模型在VOC識別領域的應用提供了有利條件。

本發明授權一種VOC響應的大樣本二維圖像數據集構建方法在權利要求書中公布了：1.一種VOC響應的大樣本二維圖像數據集構建方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟1：確定半導體氣體傳感器的溫度調制模式，包括波形、占空比、最大電流值、最大電壓值、最小電壓值和周期Tt； 步驟2：基于步驟1所述溫度調制模式，對半導體氣體傳感器實施循環溫度調制，獲取半導體氣體傳感器的VOC時序響應，并以固定的采樣頻率f對所述VOC時序響應進行采樣，獲取VOC時序響應數據； 步驟3：設置重采樣范圍Tr和樣本長度Tc，對步驟2所述VOC時序響應數據進行重采樣，獲取VOC時序響應樣本數據； 步驟3.1：以溫度調制模式的周期Tt為基數設置重采樣范圍Tr； 所述重采樣范圍Tr與所述溫度調制模式的周期Tt的關系滿足： Tr＝nTt 其中，n為重采樣范圍所包含的溫度調制模式周期的個數； 步驟3.2：以溫度調制模式的周期Tt為基數設置樣本長度Tc； 所述樣本長度Tc與所述溫度調制模式的周期Tt的關系滿足： Tc＝mTt 其中，m為樣本長度與溫度調制模式周期的比例倍數，滿足0＜m＜n； 步驟3.3：在VOC時序響應數據的時間軸上設置一個滑動采樣窗口，采樣窗口寬度為樣本長度Tc，滑動步長為一個數據點，對VOC時序響應數據進行逐數據點地連續重采樣，該采樣窗口從VOC時序響應數據的第一個數據點開始沿時間軸方向滑動，每滑動一次，則將采樣窗口內的全部數據點截取為一條VOC時序響應樣本數據； 每條所述VOC時序響應樣本數據包含fTc個數據點，在重采樣范圍Tr內共可截取ns條VOC時序響應樣本數據，ns滿足： ns＝Tr-Tcf+1 步驟4：重新排布步驟3所述VOC時序響應樣本數據的數據點，以將其轉換為VOC響應的二維圖像樣本數據； 步驟4.1：將每條VOC時序響應樣本數據定義為一個包含fTc個元素的一維矩陣D，矩陣元素為每個數據點； 所述一維矩陣D的具體形式如下： 其中，di為VOC時序響應樣本數據的數據點，i＝1,2,3,...,fTc； 步驟4.2：將VOC響應的二維圖像樣本數據定義為一個的二維矩陣V； 步驟4.3：基于一維矩陣D中的元素，按照對應關系獲取二維矩陣V的各元素值； 所述二維矩陣V的元素值與一維矩陣D的元素值的對應關系如下： Vi,j＝D1,i+j-1, 其中，Vi,j為矩陣V中第i行第j列的元素；D1,i+j-1為矩陣D中第1行第i+j-1列的元素； 所述二維矩陣V共包含個元素，具體形式如下： 其中，di為VOC時序響應樣本數據的數據點，i＝1,2,3,...,fTc-1；舍棄第fTc個數據點； 步驟4.4：將矩陣V中的所有元素值歸一化至[0,1]，歸一化公式如下所示： 其中，Vmax和Vmin分別為所有采樣數據點的最大值和最小值； 步驟4.5：將矩陣V中的所有元素值乘以255，獲得最終的VOC響應的二維圖像樣本數據； 步驟5：將每種類型VOC下的每種濃度視為一個類別，h種類型和k種濃度的VOC識別任務共包含h×k種VOC類別，標簽分別為0、1、2、……、h×k-1，根據VOC的類型和濃度為步驟4所述VOC響應的二維圖像樣本數據賦予類別標簽，并匯總形成VOC響應的大樣本二維圖像數據集。

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