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[发明专利]基于sequence Transformer的多维时序污染因子预测模型-CN202310202357.7在审
发明人：黄欣逸;张伟;揭小丽;刘卫杰;付瑶;曾旭明 -专利权人： 成都之维安科技股份有限公司
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于sequenceTransformer的多维时序污染因子预测模型，将Encoder模型与Decoder模型集合，重构Transformer；在Decoder模型中还采用多头注意力机制进行处理；多维注意力机制中还引入有一维分组卷积+特征通道洗牌的处理方式。本发明达到的有益效果是：本方案的模型，验证集与训练集的误差迭代趋势一致，误差量级小，模型能在低迭代量下快速收敛误差；本方案的模型，建立各污染因子间的关联性，通过实验表明预测表现良好，并且未出现过拟合现象，实现了对多维长时序污染因子的预测，有效预警因污染因子超标引发的环境环保问题。
基于 sequence transformer 多维时序污染因子预测模型

[发明专利]一种用于实时污染数据预测的训练模型-CN202310202365.1在审
发明人：黄欣逸;张伟;揭小丽;刘卫杰;付瑶;曾旭明 -专利权人： 成都之维安科技股份有限公司
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：发明涉及一种用于实时污染数据预测的训练模型，其以LSTM作为基础模型，通过MAML加快LSTM收敛速度，减少LSTM模型数据集方面的限制。本发明达到的有益效果是：突破污染因子数据集数据量不够的限制，同时能够实现单一因子预测目标与多目标预测的平衡；该模型能够实现在保持预测准确度不降低的情况下，加速预测模型训练的作用；模型体量轻，在小样本数据集训练上的训练结果泛化性强。
一种用于实时污染数据预测训练模型

[发明专利]基于时间序列的多维污染物排放强度预测方法-CN202110642414.4在审
发明人：黄欣逸;李扬;赵勐;刘卫杰;张伟;宋俊男 -专利权人： 成都之维安科技股份有限公司
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及基于时间序列的多维污染物排放强度预测方法，包括数据预处理步骤和GS‑RF预测模型构建及预测步骤；包括：设置搜索空间以及更新步长，初始化RF模型的参数组合和最小误差；循环遍历参数组合，将经过数据预处理得到的数据集和参数组合作为RF模型的输入，通过交叉验证法训练RF模型，得到RF模型的MSE误差；根据得到的MSE误差更新RF模型的参数组合；达到终止条件，输出最佳参数组合时；得到的最佳参数组合建立GS‑RF预测模型，并进行预测。本发明实现了断层数据的恢复，提高了连续时间序列的数据预测效果；利用网格搜索算法优化随机森林参数，并结合交叉验证法综合评估各参数，提升模型的优化效果。
基于时间序列多维污染物排放强度预测方法

[发明专利]基于污染源排口的图像目标分割与颜色异常检测方法-CN202110642415.9在审
发明人：赵勐;黄欣逸;李扬;张伟;刘卫杰;宋俊男 -专利权人： 成都之维安科技股份有限公司
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于污染源排口的图像目标分割与颜色异常检测方法，包括图像目标检测分割步骤和颜色异常检测步骤；图像目标检测分割步骤包括：对采集的污染源排口的实时视频流进行一系列处理后得到视频图像中完成排口的像素坐标，分割出排口区域；颜色异常检测步骤包括：设置颜色检测的时间周期并创建特征向量组，抽取实时视频流图像，根据图像目标检测分割步骤的像素坐标分割出的排口区域图像，判断泡沫是否超标和/或进行颜色检测步骤判断颜色是否异常。本发明利用基于像素级的图像直方图特征，通过关联时间维度，连续周期式地判定流体颜色异常；利用K‑means算法，实现流体目标的像素聚类，并根据HSV像素阈值，判定流体泡沫异常。
基于污染源图像目标分割颜色异常检测方法

[发明专利]一种基于特征污染因子源解析的环境污染溯源系统及方法-CN201910341774.3有效
发明人：黄福建;彭瑞辉;尹章;蒋颖;李小强;杨益忠 -专利权人： 成都之维安科技股份有限公司
申请日： 2019-04-26 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G16B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特征污染因子源解析的环境污染溯源系统及方法，获取污染因子数据构建污染源DNA库并实时更新，建立扩散模型，对监测点的数据进行全面数据采集的存储、管理、查询分析，并形成长效的数据积累，实现环境监测数据的基础数据库，与水质、空气自动监测站完成对接，实时或定期收集相关监测数据，将污染物分为一次污染物和二次污染物，将二次污染物以逆向反应的原理推导得到相应的一次污染物；基于因子分析法、聚类分析法、层次分析法对一次污染物进行分析，并与污染源DNA库进行匹配结合扩散模型与GIS地图确定污染源，为环境应急事件决策者快速发现污染源头提供技术分析的支持。
一种基于特征污染因子解析环境污染溯源系统方法

[发明专利]一种基于多维数据应用的企业环境管理评估系统-CN202010243372.2在审
发明人：黄福建;巫杨;袁园;徐文龙;刘倩 -专利权人： 成都之维安科技股份有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多维数据应用的企业环境管理评估系统，所述企业环境管理评估系统至少包括监测分析单元和视频监控单元，其中，所述监测分析单元被配置为基于采集的企业污染源排放的动态监测数据与设定的报警阈值信息完成数据预警；所述视频监控单元被配置为基于图像智能识别完成若干废水废气排放图像样本的识别学习，并在完成识别学习的基础上实现对待监控企业的废水颜色液位异常、废气颜色黑度异常、固定空间人员闯入、固定设备位置移动现象进行识别，并在识别结果出现异常时进行报警动作。通过本系统实现了污染物排放数据的在线统计、分析及预警，提高了超标响应效率，为追溯超标排放原因提供统计加工后的参考数据。
一种基于多维数据应用企业环境管理评估系统

[发明专利]一种基于深度学习技术的污染源废水排放实时视频分析系统-CN201911288393.X在审
发明人：黄福建;宋雪松;袁园 -专利权人： 成都之维安科技股份有限公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习技术的污染源废水排放实时视频分析系统，视频分析系统至少包括图像采集单元和数据处理单元，图像采集单元设置于待监测区域各监测点，用于完成各监测点废水图像采集；数据处理单元基于图像采集单元采集的若干图像信息数据和包含二维空间域和一维时间域的3D CNNs，完成对各监测点废水中违法排污情况的识别。本系统通过图像提取模块能够完成整个图像全场景分析，并通过目标检测算法定位排放口位置，无需人为勾选特定区域。同时，在目标监测模块中通过3D卷积神经网络，完成了分析视频图像时间域上的连续多帧图像，可分析排口污染物的流动性特征，从而提高了废水违法排污识别的准确性。
一种基于深度学习技术污染源废水排放实时视频分析系统

[发明专利]一种去模块化的环境应急风险源管理与指挥调度系统-CN201910286997.4在审
发明人：黄福建;彭瑞辉;尹章;蒋颖;李小强;杨益忠;蒋林 -专利权人： 成都之维安科技股份有限公司
申请日： 2019-04-11 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种去模块化的环境应急风险源管理与指挥调度系统，包括：数据架构、应用架构，所述数据架构包括：数据平台、数据服务子系统、数据交换平台、数据总线子系统、抽取分发子系统、动态数据仓库子系统、主数据管理子系统、元数据管理子系统、数据生命周期管理子系统、平台管理子系统、安全管理子系统。本发明通过设置数据架构和应用架构实现了实现环境应急管理指挥管理一体化、风险管控科学化、处置救援专业化、应急保障规范化的效果。
指挥调度系统数据架构应用架构风险源模块化安全管理子系统平台管理子系统数据服务子系统动态数据仓库数据交换平台数据生命周期应急分发子系统管理子系统元数据管理主数据管理设置数据数据平台数据总线应急保障应急管理指挥管理管控抽取架构救援一体化规范化管理

[发明专利]不同型号的视频监控设备同步控制的方法-CN201610597537.X有效
发明人：李百凌;黄小莉;岳波;黄福建;王馨梅 -专利权人： 成都之维安科技股份有限公司
申请日： 2016-07-27 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种不同型号的视频监控设备同步控制的方法，涉及视频同步控制技术领域，包括以下步骤:S1.获取单位时间内各子视频源的历史帧率；S2.获取各子视频源当前的实时帧率；S3.获取每一个子视频源的实时帧率后，依据提前预设的基础帧率对每一个子视频源进行帧间处理，为了适应实时帧率的动态变化，采用正负逼近补偿的方法；S4.通过正负逼近补充的方法，得到各子视频源在基础帧率下的输出，将每一路子视频源的输出进行比例变换，使其为同样的尺寸，进而将变换后的同步帧拼接成业务需求要的形式。本发明具有如下有益效果：本发明可以满足用户对多路不同规格的视频监控设备进行同步控制与集中显示。
不同型号视频监控设备同步控制方法

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