Space-time distribution prediction method for harmful gases in limited space based on multi-sensor fusion

Abstract

本发明涉及基于多传感器融合的有限空间有害气体时空分布预测方法，通过在有限空间内部署多气体传感节点并集成人员定位信息，采用滑动窗口滤波和全局时钟同步，实现气体浓度、姿态及相对位置等数据的时空对齐，生成具备趋势符号与行为标签的双轨时空事件流。基于物理拓扑关系构建时空语义图，融合环境与人员行为信息，提取局部及跨尺度风险特征，结合语义一致性约束和多特征自适应融合，输出动态风险评分及分级结果。系统具备异常识别、应急报警和自动路径规划能力，并通过在线学习优化模型，提高对复杂气体扩散与人员暴露场景的风险辨识效率，实现环境自适应的高精度安全监测和动态干预。

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