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龙图腾网恭喜湖南至简复印机再制造有限公司申请的专利一种基于深度学习的打印机耗材余量智能预测方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119806449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510300512.8，技术领域涉及：G06F3/12；该发明授权一种基于深度学习的打印机耗材余量智能预测方法与系统是由韩明;向汨江;李博文设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的打印机耗材余量智能预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的打印机耗材余量智能预测方法与系统，包括：S1：采集打印耗材数据，并得到待处理打印耗材数据；S2：对待处理打印耗材数据进行完整性验证与异常值检测，输出清洗后的打印耗材数据；S3：基于清洗后的打印耗材数据，提取短时特征、长时特征、长短时融合特征；S4：根据长短时融合特征，提取稳态特征与瞬态特征，再计算喷墨消耗量特征与喷墨消耗量预测值；S5：根据喷墨消耗量预测值，计算剩余墨量、墨量消耗速率预测值，再构建墨量预警分类器，并根据概率分布输出墨量告警级别。本发明可传统打印机耗材预测方法在多材质混合打印场景下的耗材余量预测精度不足的问题。

本发明授权一种基于深度学习的打印机耗材余量智能预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的打印机耗材余量智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集打印耗材数据，所述打印耗材数据包括每次打印任务的时间戳、持续时间、介质类型、打印页数、喷墨消耗量；将除时间戳、介质类型以外的打印耗材数据进行预处理，然后将时间戳、介质类型与经预处理后的打印耗材数据合并得到待处理打印耗材数据；S2：对待处理打印耗材数据进行完整性验证与异常值检测，输出清洗后的打印耗材数据；S3：将清洗后的打印耗材数据按时间戳排序，构建时序特征序列；对每条打印耗材时序数据进行拼接，得到多模态输入向量；将介质类型映射为介质类型嵌入向量，并计算卷积核偏移量矩阵、卷积核偏移量权重矩阵；根据多模态输入向量、卷积核偏移量矩阵、卷积核偏移量权重矩阵，得到打印任务的短时特征、长时特征；基于短时特征、长时特征以及本次打印任务与上一次打印任务的介质类型差异，进行特征融合，得到打印任务的长短时融合特征；S4：根据打印任务的长短时融合特征，提取稳态特征与瞬态特征；基于稳态特征与瞬态特征计算喷墨消耗量特征，并计算喷墨消耗量预测值；S5：根据喷墨消耗量预测值，计算剩余墨量、墨量消耗速率预测值，再构建墨量预警分类器，并根据概率分布输出墨量告警级别。

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