一种意外滑倒的监测方法及系统

    公开(公告)号:CN107633656A

    公开(公告)日:2018-01-26

    申请号:CN201710991919.5

    申请日:2017-10-17

    Abstract: 本发明通过实时采集作用于一智能鞋的压力对应的第一压力值、所述一智能鞋前方翘起的角度对应的第一角度值、所述一智能鞋的加速度对应的第一加速度值;当同时满足所述第一压力值小于预设的压力值阈值,所述第一角度值大于45度,所述第一加速度值大于预设的加速度阈值时,预设第一时间间隔采集作用于所述一智能鞋的压力对应的第二压力值、所述一智能鞋前方翘起的角度对应的第二角度值、所述一智能鞋的加速度对应的第二加速度值;若同时满足所述第二压力值等于零、所述第二角度值等于90度和所述第二加速度值等于零,则编码意外滑倒的提示信息,得到信息编码;发送所述信息编码。实现节省智能鞋的耗电量。

    基于浮动车技术的核辐射监测方法及其系统

    公开(公告)号:CN106959463A

    公开(公告)日:2017-07-18

    申请号:CN201710223405.5

    申请日:2017-04-07

    CPC classification number: G01T1/02

    Abstract: 本发明公开了一种基于浮动车技术的核辐射监测方法及其系统,方法包括:车载终端采集浮动车的行车数据,并将所述行车数据发送至数据服务中心,所述行车数据包括位置信息、时间信息和核辐射剂量;数据服务中心将预设的核辐射监测区域划分为多个子区域;根据行车数据中的位置信息,匹配得到所述行车数据对应的子区域,并将所述行车数据存储到所述对应的子区域的区域行车数据集;获取一子区域的区域行车数据集中的行车数据,并根据时间信息和核辐射剂量,分析得到所述一子区域的区域监测数据。本发明将浮动车技术应用于核辐射监测,具有可靠性高、覆盖区域广、成本低等特点,大大提高了监测效率。

    基于多维高斯分布与趋势分段的变压器异常检测方法

    公开(公告)号:CN109614576B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN201811514382.4

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 本发明涉及一种基于多维高斯分布与趋势分段的变压器异常检测方法。该方法包括对获取到的变压器在线监测历史数据进行筛选和清理,处理无效数据;分析历史数据中每个点的走势,将每个点与前N个值的指数加权移动平均进行比较,得出偏差;采用多维高斯分布来分析变压器在线监测的各气体历史数据的偏差值,从而找出异常数据;同时辅以趋势分析,采用自底向上(BU)算法对历史监测数据分段,并分析各段趋势,发现趋势异常。本发明能够精确的的实现异常数据的分析检测,还能发现趋势异常,提高了整个变压器在线监测系统的准确性和实用性。

    一种意外扭脚的监测方法及系统

    公开(公告)号:CN107753030A

    公开(公告)日:2018-03-06

    申请号:CN201710965323.8

    申请日:2017-10-17

    Abstract: 本发明通过在智能鞋端实时将作用于左智能鞋的压力对应的第一压力值、所述左智能鞋右方翘起的角度对应的第一角度值、所述左智能鞋的加速度对应的第一加速度值、作用于右智能鞋的压力对应的第二压力值、所述右智能鞋左方翘起的角度对应的第二角度值、所述右智能鞋的加速度对应的第二加速度值分别与它们对应的阈值进行比较,从而初步分析穿着智能鞋的人是否扭脚,只有当分析结果为穿着智能鞋的人扭脚时,才将提示信息发送至后台服务器,极大程度上节省了智能鞋端与服务端的通信开销,从而节省了智能鞋的耗电量。实现在满足及时获取穿着智能鞋的人扭脚的提示信息的同时,节省智能鞋的耗电量。

    一种意外绊倒的监测方法及系统

    公开(公告)号:CN107582066A

    公开(公告)日:2018-01-16

    申请号:CN201710961543.3

    申请日:2017-10-17

    Abstract: 本发明通过实时采集作用于一智能鞋的压力对应的第一压力值、所述一智能鞋后方翘起的角度对应的第一角度值、所述一智能鞋的加速度对应的第一加速度值;当同时满足所述第一压力值小于预设的压力值阈值,所述第一角度值大于30度,所述第一加速度值小于零时,预设第一时间间隔采集作用于所述一智能鞋的压力对应的第二压力值、所述一智能鞋后方翘起的角度对应的第二角度值、所述一智能鞋的加速度对应的第二加速度值;若同时满足所述第二压力值等于零、所述第二角度值大于90度和所述第二加速度值等于零,则编码意外绊倒的提示信息,得到信息编码;发送所述信息编码。实现在满足及时获取穿着智能鞋的人绊倒的提示信息的同时,节省智能鞋的耗电量。

    基于多维高斯分布与趋势分段的变压器异常检测方法

    公开(公告)号:CN109614576A

    公开(公告)日:2019-04-12

    申请号:CN201811514382.4

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 本发明涉及一种基于多维高斯分布与趋势分段的变压器异常检测方法。该方法包括对获取到的变压器在线监测历史数据进行筛选和清理,处理无效数据;分析历史数据中每个点的走势,将每个点与前N个值的指数加权移动平均进行比较,得出偏差;采用多维高斯分布来分析变压器在线监测的各气体历史数据的偏差值,从而找出异常数据;同时辅以趋势分析,采用自底向上(BU)算法对历史监测数据分段,并分析各段趋势,发现趋势异常。本发明能够精确的的实现异常数据的分析检测,还能发现趋势异常,提高了整个变压器在线监测系统的准确性和实用性。

    一种意外晕倒的监测方法及系统

    公开(公告)号:CN107705513A

    公开(公告)日:2018-02-16

    申请号:CN201710961524.0

    申请日:2017-10-17

    CPC classification number: G08B21/0446 G08B21/0492

    Abstract: 本发明涉及数据监测领域,尤其涉及一种意外晕倒的监测方法及系统。本发明通过在智能鞋端实时将作用于左智能鞋的压力、所述左智能鞋前方翘起的角度、所述左智能鞋后方翘起的角度、所述左智能鞋左方翘起的角度、所述左智能鞋右方翘起的角度、所述左智能鞋的加速度、作用于右智能鞋的压力、所述右智能鞋前方翘起的角度、所述右智能鞋后方翘起的角度、所述右智能鞋左方翘起的角度、所述右智能鞋右方翘起的角度和所述右智能鞋的加速度分别与它们对应的阈值进行比较,从而初步分析穿着智能鞋的人是否晕倒,只有当分析结果为穿着智能鞋的人晕倒时,才将提示信息发送至后台服务器,极大程度上节省了智能鞋端与服务端的通信开销,节省了智能鞋的耗电量。

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