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龙图腾网获悉合肥观池科技股份有限公司申请的专利一种基于RFID技术的医疗废弃物管理平台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：CN119785997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510279178.2，技术领域涉及：G16H40/20；该发明授权一种基于RFID技术的医疗废弃物管理平台是由何勇;张涛;秦子淳;汪磊;张方超;于雪雪设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RFID技术的医疗废弃物管理平台在说明书摘要公布了：本发明具体为一种基于RFID技术的医疗废弃物管理平台，包括：RFID标签应用模块；追踪模块；监测模块：收集暂存间的地面图像，并对其进行分析得到泄漏系数，收集暂存间的空气参数信息，并对其进行分析得到空气系数；将泄漏系数与空气系数结合处理得到风险系数；风险管理模块。本发明中，监测模块通过对暂存间地面图像和空气参数的综合分析，得出泄漏系数和空气系数，进而计算风险系数，依据风险等级及时发出预警，这使得医疗废弃物从产生科室到暂存间的全流程处于严密监控之下，能够在第一时间发现并处理潜在风险，极大提升了医疗废弃物管理的安全性与可靠性。

本发明授权一种基于RFID技术的医疗废弃物管理平台在权利要求书中公布了：1.一种基于RFID技术的医疗废弃物管理平台，其特征在于，包括以下部分： RFID标签应用模块：废弃物密封包装之后，将废弃物的信息录入到RFID标签内，并将RFID标签粘贴在废弃物上； 追踪模块：在废弃物固定收集点到医院暂存间的路线上，设置若干检测点，各检测点安装RFID读写器与称重器；废弃物运至暂存间门口，由RFID读写器读取信息并称重无误后，放置在暂存间的压力传感器上； 监测模块：收集暂存间的地面图像，并对其进行分析得到泄漏系数，收集暂存间的空气参数信息，并对其进行分析得到空气系数；将泄漏系数与空气系数结合处理得到风险系数； 收集暂存间的地面图像，并对其进行分析得到泄漏系数，具体包括对暂存间的液体泄漏进行分析，得到液体系数；对固体泄漏进行分析，得到固体系数，并将液体系数和固体系数进行综合处理后得到泄漏系数，其中对液体泄漏进行分析包括以下部分： 以预设的时间间隔获取暂存间内的视频数据，并从视频中按照预设的帧数间隔选取预设数量的图像信息； 通过图像编辑软件对图像进行预处理后，使用图像分析软件，获取暂存间地面的痕迹颜色值；通过颜色差值公式判断地面泄漏的液体所对应的类型； 通过图像分析软件获取地面液体痕迹的轮廓，基于像素点的边界追踪算法，通过对轮廓上的像素点进行逐个遍历和计数，来计算出轮廓的面积，并依据图像的比例尺信息，通过比例换算得到实际的轮廓面积； 获取时间序列上相邻的图像内所获取的泄漏液体的轮廓面积；并将相邻图像内的泄漏液体的轮廓面积进行差值计算后，取绝对值得到相邻面积差； 预设轮廓面积和相邻面积差的权重因子，分别将轮廓面积和相邻面积差与其对应的权重因子进行乘积计算后求和，得到轮廓面差系数； 获取暂存间地面所有泄漏液体的轮廓数量，以及各个轮廓所对应的泄漏液体类型，并依据泄漏液体的类型赋予相应的权重；将所有的轮廓的轮廓面差系数进行综合处理后得到液体系数； 对固体泄漏进行分析，得到固体系数，对固体泄漏进行分析，包括以下部分： 暂存间的各处的传感器发射超声波信号，信号遇到固体顶部和四周时会发生反射，传感器接收到顶部和四周的反射信号；依据传感器接收到固体顶部和四周的反射信号的时间差，以及超声波在空气中的传播速度，将各个时间差与传播速度进行乘积计算后，得到该固体的形状； 在该固体的表面布设预设个数的端点，并依次将每个端点与其他端点以直线连接，将尺寸最大的直线作为球体的直径，构建球体，并计算该球体的体积，将该球体的体积作为该固体泄漏物的体积； 以预设的区域尺寸将暂存间均匀划分成若干个子区域，并为每个子区域赋予相应的权重因子； 获取暂存间所有固体泄漏物所对应的球体体积，以及各个固体泄漏物所对应的子区域；将各个球体的体积与其对应的子区域的权重因子进行乘积计算后求和，得到固体系数； 将液体系数和固体系数进行综合处理后得到泄漏系数，具体包括： 将液体系数和固体系数进行归一化处理后，将液体系数作为半径构建圆形，并将固体系数作为高，从而构建圆锥模型，并将该圆锥模型的体积作为泄漏系数； 收集暂存间的空气参数信息，并对其进行分析得到空气系数，具体包括以下部分： 依据暂存间内的传感器的位置，将暂存间内空间划分为预设个数的子空间； 以预设的时间间隔获取暂存间传感器所检测到的空气参数信息； 预设暂存间空气参数标准值，将在各个时间间隔获取的空气参数值与其对应的参数标准值进行差值计算后得到标准差值，并将各个标准差值进行均值计算得到标准均差值； 将获取的各个标准差值按照时间序列进行从左往右排列，并计算相邻两个标准差值的差值，取绝对值后得到相邻标准差值；预设相邻标准差值的允许范围，将不处于相邻标准差值的允许范围内的相邻标准差值记作异常相邻值；并将所有的异常相邻值进行求和计算得到异常邻差总值； 从各个标准差值中提取出最大标准差值和最小标准差值，并将最大标准差值与最小标准差值进行差值计算后得到标准差极值； 将标准均差值、异常邻差总值、标准差极值进行归一化处理后，将标准均差值、异常邻差总值分别作为直角三角形的两条直角边，并连接剩余的三角形边，从而构成完整的直角三角形，并以标准差极值作为高，建立三棱锥模型，计算该三棱锥模型的体积，并将三棱锥模型的体积作为该传感器所对应的区域的空气子系数； 依次获取各类传感器所分别对应的各个子空间的空气子系数；并将每一类传感器所对应的空气子系数进行均值计算，得到各类传感器所对应的空气子系数总值； 并依据各类传感器所检测的空气参数赋予相应的权重因子，将各类传感器所对应的空气子系数总值与其对应的权重因子进行乘积计算后，求和得到空气系数； 将泄漏系数与空气系数结合处理得到风险系数，具体包括以下部分： 预设泄漏系数和空气系数的权重因子后，分别将泄漏系数和空气系数与其对应的权重因子进行乘积计算后求和，得到风险系数； 风险管理模块：基于风险系数匹配风险等级，依据风险等级进行相应的管理。

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