专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [实用新型]一种基于单片机的智能家居控制系统-CN202221339031.6有效
  • 顾冬霞;郦丽;李云 - 泰州学院
  • 2022-05-31 - 2022-09-23 - G05B15/02
  • 本实用新型公开了一种基于单片机的智能家居控制系统,包括墙体、控制系统和电闸开关,所述控制系统还包括单片机、外接电源、温度传感器、短信发送模块、摄像头、可燃气体传感器、火灾烟雾传感、PC机和移动设备,所述外接电源、温度传感器、短信发送模块、摄像头、光照传感器、可燃气体传感器、火灾烟雾传感和电机均与所述单片机电性连接;本实用新型通过将单片机与控制阀电性连接,当发生火灾时能够将燃气阀关闭,避免进一步扩大危险的发生,通过设置有驱动机构,当检测到危险信号时,能够通过驱动机构将电闸开关关闭,能够进一步避免危险扩大,当发生险情时,能够进一步的去除危险,降低了安全风险。
  • 一种基于单片机智能家居控制系统
  • [发明专利]化工厂防火防爆早期预警及灭火防爆方法-CN201610423660.X在审
  • 杜建华;皇甫趁心;何建行;黄晴晴;王倩倩;段文洹 - 华侨大学
  • 2016-06-15 - 2016-12-07 - G01D21/02
  • 本发明公开了化工厂防火防爆早期预警及灭火防爆方法,其特征在于:包括:步骤1,在各火爆易发位置装设传感器,基于各火爆易发位置产生火灾或爆炸的因素选择温度传感器、湿度传感器、油气传感器、气体传感器和粉尘传感器中的至少两种传感器;步骤2,获取传感器采集的数据,分别对各火爆易发位置采集的数据进行模糊化推理处理,通过模糊化推理判断各火爆易发位置发生火灾、爆炸的危险等级,输出危险等级且为预定危险等级时发出预警;步骤3,对所有火爆易发位置采集的数据进行综合法模糊化推理处理,通过综合法模糊化推理判断各火爆易发位置发生火爆炸危险等级,输出危险等级且为预定危险等级时发出预警并启动灭火防爆装置进行灭火防爆。
  • 化工厂防火防爆早期预警灭火方法
  • [发明专利]带有电气火灾保护功能的安全火闸配电柜-CN202111600315.6在审
  • 金旭 - 苏州海云涂层技术有限公司
  • 2021-12-24 - 2022-03-11 - H02B1/32
  • 本发明公开了带有电气火灾保护功能的安全火闸配电柜,是结合全新材料技术、将具有智能感知和自主灭火的新型灭火材料,集成安装到一种火闸型安全装置中,并通过其机械结构设计使火灾信号转化为触发信号以联动切断电气电路在不借助任何额外监测装置和消防设备的基础上,在无人、特别是对难以监控的密闭狭小等隐蔽空间起到对火灾的有效监控和对电气的多重保护,达到对初期火灾治理的有效解决。做到隐患和危险的早期发现和初期治理,把危险遏制于根源和初始,把事故防范于未然。
  • 带有电气火灾保护功能安全配电柜
  • [发明专利]L型旋杆式火灾探测设备-CN202010190709.8在审
  • 邵心元;徐娟;郑庆梦;吴力飚;彭声海;雷强;陈学友;巫伟南;戴昊;薛志成;崔志文 - 深圳供电局有限公司
  • 2020-03-18 - 2020-06-12 - G08B17/06
  • 本申请属于消防设备技术领域,涉及一种L型旋杆式火灾探测设备,包括:火灾探测器;悬杆;包括竖直杆和水平杆的L型连杆,所述竖直杆的一端与所述水平杆连接形成连接点,所述竖直杆的另一端用于固定,所述火灾探测器设置于所述水平杆靠近所述竖直杆表面且远离所述连接点的一侧,所述水平杆背离所述火灾探测器的表面经由可旋转结构与所述悬杆的一端可旋转连接,所述悬杆的另一端用于固定。本申请通过旋转L型连杆的竖直杆以带动火灾探测器移出或移入空间狭小及/或危险区域,降低了用户对该火灾探测器进行安装、维修或更换处理的难度及危险性,相对于采用驱动电机旋转以带动连杆自动旋转的方式来移动火灾探测器
  • 型旋杆式火灾探测设备
  • [发明专利]一种基于深度学习的火灾及烟雾实时检测方法-CN202110028029.0在审
  • 李晖晖;袁翔;刘航;郭雷 - 西北工业大学
  • 2021-01-11 - 2021-05-28 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种基于深度学习的火灾及烟雾实时检测方法,利用网络爬取得到的多场景的火灾和烟雾图像,然后搭建特征提取网络,最后利用特征提取网络得到的单一尺度特征图进行上采样和拼接、跳跃连接等操作构造出多尺度特征图,最后进行检测后处理操作,完成对于火灾和烟雾的实时检测。本发明结合实时监控视频,对危险区域如易燃易爆物品存放车间等区域做到24小时不间断实时检测,并可将检测结果可作为辅助的报警信息及时通知相关人员,实现了危险环境下对于火灾和烟雾的实时检测,降低了以往需要人员常态化巡逻的经济成本和时间成本,将突发火灾带来的危害大大降低,对人类社会生产生活具有非常重要的意义。
  • 一种基于深度学习火灾烟雾实时检测方法

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