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公开(公告)号：CN112101790B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010973031.0
申请日：2020-09-16
Applicant: 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开一种水体监测视频及数据联动预警方法，包括S01.根据历史水质监测数据，制作每个入河排口节点的风险评分表；S02.根据历史视频数据，训练获得目标神经网络模型；S03.水质监测预警，根据入河排口节点当前时间段的各项监测因子，代入该节点的风险评分表，获得预警等级；S04.视频监测预警，根据当前时间段获得的监测视频经过处理后输入目标神经网络模型，输出预警值，当预警值超过阈值时，发出预警信号；S05.根据水质监测预警等级和视频监测预警值，综合判断，输出报警信号。本发明利用人工智能图像识别及将水质监测与视频监测结合进行甄别诊断，降低因设备异常等其他因素导致的误报率，提高预警精度；实现基于视频及数据的水体联动监测报警体系。
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公开(公告)号：CN115329514A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210816536.5
申请日：2022-07-12
Applicant: 清华大学合肥公共安全研究院
Abstract: 本发明提供一种基于改进K‑means的排水管网监测点优化布置方法及系统，所述方法包括：S1、搜集监测点数据作为原始数据；S2、原始数据预处理；S3、BIRCH预聚类；S4、确定预聚类最佳参数组合；S5、将预聚类聚类结果及参数代入K‑means；S6、K‑means聚类获得聚类结果；S7、结合实际验证聚类结果是否合理；S8、若是，则根据所述聚类结果输出排水管网监测点优化布置方案，否则循环执行前述步骤S4至步骤S7。本发明解决了K‑means聚类中K值随机选择且对初始聚类中心样本点敏感影响优化效果以及优化方案不合理的技术问题。
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公开(公告)号：CN114674793A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210264033.1
申请日：2022-03-17
Applicant: 清华大学合肥公共安全研究院
Abstract: 本发明公开一种基于光谱电化学的水污染源解析方法、装置及设备，属于水处理技术领域，方法包括采集水样；获取水样在常规状态下的本底数据，本底数据包括第一三维荧光光谱数据和第一紫外吸收光谱信息；对水样进行电化学扰动，并获取水样在扰动状态下的扰动数据，扰动数据包括第二三维荧光光谱数据和第二紫外吸收光谱数据；对本底数据和扰动数据进行解析，确定污染源。本发明通过利用电化学扰动对水质中的活性成分进行了增强，使得水样所表现出激发光谱特征峰及其强度得到了增强，为基于光谱电化学的水污染源解析提供了更多信息挖掘隐藏的水质光谱信息，增加水质检测溯源的辨识度。
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公开(公告)号：CN112508249A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011359904.5
申请日：2020-11-27
Applicant: 清华大学 , 北京辰安科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种突发事件推演图结构的构建及突发事件推演的方法和装置。构建方法包括：获取突发事件案例，并获取突发事件案例的多个关键过程事件；提取多个关键过程事件的情景要素；获取情景要素的属性关系，根据情景要素和情景要素的属性关系构建推演图结构。构建装置包括：第一获取模块、提取模块和构建模块，用于实现构建方法。推演方法包括：获取当前突发事件并构建初始情景；选取初始情景中必要的情景要素，通过上述推演图结构进行情景推演直至情景推演完成。推演装置包括：第二获取模块和生成模块，用于实现推演方法。本发明能够避免提取情景要素不够全面的问题，可以对突发事件进行决策分析，为真实的应急处置提供参考。
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公开(公告)号：CN112163481A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010973000.5
申请日：2020-09-16
Applicant: 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于视频识别的水环境污染分析方法，基于水环境现场传回的高清视频数据，通过视频综合风险识别模型、图像识别opencv模块颜色识别算法及RBG颜色空间三维球距离算法；快速、准确输出当前水环境现场是否存在异常排污行为及排污行为的风险等级，解决了水环境水质水量判断水环境综合风险的滞后性及效率低；解决人工监控视频判断污染排放的随机性，漏报等缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109444944A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811574945.9
申请日：2018-12-21
Applicant: 清华大学 , 北京辰安科技股份有限公司
CPC classification number: G01T1/167 , G01T1/2047 , G01T1/208 , G01T1/362
Abstract: 本发明公开了一种水中氚的快速自动分析方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取待测水样，通过反渗透膜净化提纯得到后段滤出液；分别向计数瓶中注入第一预设容积的后段滤出液和第二预设容积的闪烁液，并充分震荡计数瓶使得后段滤出液和闪烁液的混合均匀，以得到待测样品；通过液闪谱仪对待测样品进行计数测量，以得到待测水样中氚的分析结果。该方法利用反渗透膜分离技术对待测水样进行快速的分离提纯使其达到符合液闪测量的条件要求，从而可以有效缩短分析的时间，提高分析的效率；采用大容量计数瓶测量模式，有效降低探测下限，以适用于多种环境水中氚的分析，有效提高分析的适用性，实现氚的自动化分析，简单易实现。
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公开(公告)号：CN101907582A
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN201010217198.0
申请日：2010-06-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种全断面扫描的在线检测装置，包括：位于皮带一侧的放射源；容纳所述放射源的屏蔽罐，其中，所述屏蔽罐的射线输出开口为扇形，所述放射源的射线以扇形向外发射；位于所述皮带另一侧及所述射线的扇形范围内的多个探测器，所述探测器沿所述皮带横向并列放置，接收衰减的射线并将其转化为电测量信号；和与所述多个探测器相连的控制器，所述控制器根据所述多个探测器测量的电测量信号计算煤流当前的灰分。本发明采取全断面扫描煤流，采样更具代表性，提高灰分测量精度，与现有设备的中心点采样比较，对测量混合不均匀的煤、粒度大的煤或原煤更有利。
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公开(公告)号：CN1844902A
公开(公告)日：2006-10-11
申请号：CN200610011808.5
申请日：2006-04-28
Applicant: 清华大学
IPC: G01N23/08
Abstract: 一种煤炭灰分检测装置测量探头，特别涉及一种插入式煤炭灰分检测装置的测量探头，属于煤灰分快速检测设备技术领域。测量探头(13)为一“门”型装置，包括测量杆Ⅰ(1)、测量杆Ⅱ(2)和横梁(3)；测量杆Ⅰ(1)中空下部为源室(4)放有放射源(5)；测量杆Ⅱ(2)中空放有探测器(8)；探测器缆线(12)连接到外部控制装置(17)上。测量时，测量探头插入煤车，放射源(5)射线通过煤衰减被探测器(8)接收到信号送给外部控制装置(17)，分析、计算灰分得到灰份检测结果。使用本发明的检测装置能够独立测量，无需取样、送样过程，缩短总的检测时间，提高单台设备的日检测数量，降低操作人员的工作强度和减少操作人员数量。
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公开(公告)号：CN114755711B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210204813.7
申请日：2022-03-03
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的α、β脉冲甄别方法和装置，其中，该方法包括：获取粒子脉冲数据；其中，粒子脉冲数据包括α、β脉冲；将粒子脉冲数据输入训练好的自编码模型进行脉冲数据重建，得到脉冲数据的重建误差；比较重建误差大小，基于重建误差大小甄别输入粒子脉冲为α或β脉冲；其中，训练好的自编码模型对α脉冲数据的重建误差小于β脉冲数据重建误差。本发明实现α和β脉冲数据甄别，能够在猝灭水平变化条件下获得较低的α和β甄别错误率，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112101796B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010984385.5
申请日：2020-09-16
Applicant: 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种水环境污染风险综合感知识别系统，包括水质水量监测模块和水环境视频监控模块；所述水质水量监测模块的基于内置的水污染等级识别模型输出水质水量数据对应的水污染等级，所述水环境视频监控模型采集目标区域的视频画面，并通过内置的视频识别模型识别视频画面是否存在异常排放。本发明的优点在于：通过水环境视频监控模块实时监控水环境的画面，并基于画面识别与分析发现异常排污事件，能够实时监控，提高异常响应的时效性，防止排污事件的影响扩大，同时通过水质水量监测模块检测水环境的水质水量数据，能够在水体颜色、浊度等物理性质无明显变化时，及时发现水质的异常，提高识别精度，防止漏报。
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