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公开(公告)号：CN118843107A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411029280.9
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04W12/06 , H04W12/03 , H04W4/44 , H04W12/61 , H04W12/041
Abstract: 本发明提供一种基于信号认证技术的车辆碳排放数据安全传输系统，其中，系统包括：数据采集系统：用于实时读取车辆设备和传感器的数据，并储存在车载单元内部网络中，预备数据传输；信号认证系统：用于车辆用户和路侧单元在信息传输过程中的双向身份认证；信息通信系统：在信号认证系统完成双向身份认证后，负责车辆用户和路侧单元的安全加密通信；审计监控系统：用于接收数据并记录各个系统的行为日志，以便进行审计和追溯。本发明的车辆碳排放数据安全传输系统，可以实现车辆碳排放数据从车辆传感器传输到监控中心的安全通信，保护数据在传输过程中的安全性和完整性。
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公开(公告)号：CN119026793A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411022520.2
申请日：2024-07-29
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06Q50/26 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度位置信息与车辆参数的机动车碳排放实时评估系统，属于碳排放评估领域。其中，系统包括碳排放量实时计算系统，用于获取高精度位置信息与车辆参数，并评估车辆碳排放量；模型参数自学习系统，用于收集数据与评估数据，优化碳排放评估模型参数；模型云端更新系统，用于向云端反馈评估情况，并接收云端的模型更新；反馈显示系统，用于向用户展示碳排放评估结果与驾驶建议。本发明通过集成高精度全球导航卫星系统位置信息、车辆速度、加速度以及其他车辆传感器数据，可增强碳排放评估算法的鲁棒性，实现对车辆在特定驾驶条件下的实时碳排放量的精确计算，并对碳排放影响因素进行评估。
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公开(公告)号：CN118965643A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410976468.8
申请日：2024-07-20
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F113/14 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊数字孪生模型的管道裂纹检测与定位方法，属于管道健康监测技术领域。该方法首先建立了模糊数字孪生(FDT)模型，结合模糊高斯过程回归(FGR)、反步技术(BS)和模糊算法，对正常和异常状态下管道流量进行全面建模和估计，生成残差数据以提高裂纹定位的准确性。接着，借助支持向量机(SVM)和FDT模型的协同作用，对残差数据进行分析，以判断管道是否存在裂纹。最后，通过FDT模型和反步算法的协同，根据残差数据的变化，准确计算管道裂纹的位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119049016A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410926199.4
申请日：2024-07-11
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06V20/59 , B60W50/14 , B60W40/09 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种车辆碳足迹监测与驾驶员行为分析系统，属于交通运输碳排放监测与改进技术领域，本发明通过车辆碳排放监测模块实时跟踪车辆行驶过程中的碳足迹，在驾驶员行为分析模块中结合Mixup增强训练数据鲁棒性，使用3D‑CNN模型对驾驶员的驾驶习惯进行三维视频精准分析，得到碳排放足迹与驾驶员行为之间的转换关系，并将碳足迹反馈给驾驶员，使他们能够清晰地了解自身的驾驶行为对碳排放的影响，根据驾驶员的驾驶习惯，提供个性化的碳排放减少建议。相较于现有车辆碳排放改进方式，本发明实现了碳排放数据的实时监测与智能准确分析，为驾驶员提供个性化、精准的减排建议，帮助驾驶员更科学、更高效地减少碳排放。
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公开(公告)号：CN119026770A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411048244.7
申请日：2024-08-01
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G01C21/20 , G01C21/34 , G06N3/126
Abstract: 本发明是一种高度实时性的无人电动车多需求路径规划算法，考虑到了充电桩火电和绿电的比例，通过将惩罚融入优化目标函数最大化减少火电的使用以及总能源的消耗，以达到减少碳排放的目的。针对多辆有定位的无人车的最小化碳排放量和总成本的货物运输路径规划问题，方法能够根据路线的实时拥堵情况及天气状况动态调整一阶段遗传算法与二阶段路径搜索，能实时性在遇到突发情况时自动重新进行合理路径规划。
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公开(公告)号：CN118856239A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410968163.2
申请日：2024-07-18
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: F17D5/00 , F17D5/06 , G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的油气管道监控与预测系统，属于油气管道检测技术领域。本发明通过传感探测模块从部署在油气管道中的传感器和设备收集各种数据，并进行预处理，将训练好的深度学习模型部署到油气管道的监控系统中，对实时数据的进行自动分析，从而在实时监控与异常检测模块和故障预测与预警模块中实现对油气管道异常点段的监控与预测，并将结果和相关信息以图形化的方式展示给用户，帮助用户更好地理解和使用系统。本发明在传感器监控管道内油气物理状态的的基础上，通过深度学习模型实时预测潜在事故的异常点段和时间，显著提升了监控与预测工作的效率，从而保证油气管道的安全。
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公开(公告)号：CN119005034A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410919668.X
申请日：2024-07-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06F30/28 , G06F30/18 , G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种LNG管道系统的多目标优化方法，用于LNG(液化天然气)输送网络的设计。该方法考虑到了投资回报和消费者需求，为监管机构的决策提供了支持。算法的核心包括两个目标函数：最小化运输费用和最大化输送气体体积。在这些管道项目的设计中，监管机构必须提前设定设计参数，如运输费用和管道容量，以考虑到对企业家有吸引力的投资回报以及当前和未来消费者的需求。优化程序能够提供一系列最优设计方案，以满足液化天然气管道运输网络的需求，同时允许监管机构在运输量和费用之间进行权衡。这种方法特别适用于在多个目标之间需要权衡的情况，如在经济效益和环境影响之间寻找平衡。在LNG(液化天然气)输送网络设计中，这有助于制定出既经济又高效的输送方案。
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公开(公告)号：CN118964976A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410973033.8
申请日：2024-07-19
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度置信网络学习的油气管道剩余寿命预测系统，包括声发检测装置、深度置信网络(DBN)系统、剩余寿命预测系统。其中声发检测系统用于检测管道腐蚀状态，深度置信网络(DBN)系统用于检测管道腐蚀速率变化，剩余寿命预测系统根据DBN系统训练结果和管道的实际运行数据，计算管道的剩余寿命。本发明能结合管道规格厚度，有效地预测油气管道的腐蚀速率，得到更为精确的预测结果，预防管道腐蚀和泄漏事故发生。
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