[发明专利]基于金属加工监控的偷排预警分析方法及系统

说明书

本发明涉及数据处理领域，具体涉及基于金属加工监控的偷排预警分析方法及系统，包括：采集得到标准监控数据和实际监控数据；根据标准监控数据得到每个工艺类别的标准用电、标准用水和标准图像公共因子向量，根据实际监控数据得到实际用电、实际用水、实际图像公共因子向量，根据实际和标准用电、用水、图像公共因子向量得到每个时间段的用电异常率、用水异常率、用电可信度、用水可信度和第一相似度；根据每个时间段的用电异常率、用水异常率、用电可信度、用水可信度和第一相似度得到每个时间段的偷排概率，根据每个时间段的偷排概率进行偷排预警，从而避免企业篡改数据导致的偷排预警不准确的现象。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，具体涉及基于金属加工监控的偷排预警分析方法及系统。

背景技术

现有方法一般通过分析金属表面处理时的用电、用水数据异常情况来确定企业是否存在偷排行为，但是进行异常分析所用的两种数据一般通过水表和电表来进行采集记录，而电水表数据容易被人为修改，导致实际采集的数据与真实数据存在差距，进而导致难以进行偷排分析。基于此，本专利提出了一种基于金属加工监控的偷排预警分析方法及系统，通过引入污水排放的监控视频数据，计算实际监控视频数据所属工艺类别，结合该类别的电表和水表数据与实际数据的相似度，对可能的偷排情况进行分析预警。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供基于金属加工监控的偷排预警分析方法，所述方法包括：

获取标准用电序列、标准用水序列、标准图像序列、实际用电序列、实际用水序列和实际图像序列；

根据标准用电序列、标准用水序列、标准图像序列、实际用电序列和实际图像序列得到每个时间段的用电异常率和用电可信度，包括：

根据标准用电序列、标准用水序列和标准图像序列得到每个工艺类别的用电子序列和图像子序列；根据每个工艺类别的用电子序列和图像子序列得到每个工艺类别的标准用电公共因子向量和标准图像公共因子向量；根据实际图像序列得到每个第一实际图像段的实际图像公共因子向量和第一相似度；根据每个第一实际图像段、实际用电序列得到每个第一实际用电段的实际用电公共因子向量和所属工艺类别；根据每个第一实际用电段的实际用电公共因子向量、所属工艺类别、每个工艺类别的标准用电公共因子向量得到每个时间段的用电异常率；根据每个第一实际用电段的实际用电公共因子向量、每个第一实际图像段的实际图像公共因子向量、每个工艺类别的标准用电公共因子向量和标准图像因子向量得到每个时间段的用电可信度；

根据标准用水序列、标准用电序列、标准图像序列、实际用水序列和实际图像序列得到每个时间段的用水异常率和用水可信度；

根据每个时间段的用水异常率、用电异常率、用水可信度和用电可信度得到每个时间段的第一偷排概率；根据每个第一实际图像段的第一相似度、每个时间段的用水异常率和用电异常率得到每个时间段的第二偷排概率；

将每个时间段的第一偷排概率和第二偷排概率中的较大值作为每个时间段的偷排概率，根据每个时间段的偷排概率进行偷排预警。

优选的，所述根据标准用电序列、标准用水序列和标准图像序列得到每个工艺类别的用电子序列和图像子序列，包括的具体步骤为：

根据标准用电序列得到用电相似度序列，根据标准用水序列得到用水相似度序列；

将用电相似度序列中每个时刻的用电相似度值与用水相似度序列中同时刻的用水相似度值的比值作为每个时刻的第一指标，将每个时刻的第一指标按时序排列得到第一指标序列；根据第一指标序列得到周期曲线，获取周期曲线的频谱，根据频谱得到多个周期；