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公开(公告)号：CN118824532B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410709742.5
申请日：2024-06-03
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 矿业大学(北京)内蒙古研究院
IPC: G16H50/30 , G06Q10/0635 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及冷风险预测技术领域，提供了一种基于深度学习的个性化冷风险预测评估方法及系统。该方法包括：对接收的目标个体的特征参数及目标个体所处位置的环境参数依次进行数据清洗、格式化；基于预先构建的热调节模型，对目标个体的皮肤温度进行初步预测，并根据初步预测结果和格式化后的特征参数，确定热调节模型中需进行关键参数调整的目标区段；其中，关键参数包括：代谢率、调定点温度、热容中的一个或多个；基于深度学习算法，根据格式化后的数据对目标区段的关键参数进行循环调整；基于关键参数调整后的热调节模型，对目标个体的皮肤温度进行二次预测，并根据二次预测结果确定目标个体的冷应激风险，并反馈至目标个体。
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公开(公告)号：CN119129436B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411604916.8
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F30/27 , G06F30/25 , G06F30/28 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06F113/08
Abstract: 本申请涉及应急处理技术领域，提供了一种基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法及系统。该方法通过对输气管道泄漏进行泄漏模拟得到的流场模拟数据，对流场预测模型进行训练；并根据输气管道泄漏时甲烷浓度时序矩阵对泄漏时的甲烷浓度场进行预测。籍以，通过改进的格子玻尔兹曼方法对输气管道泄漏进行泄漏模拟，高效生成输气管道泄漏场景的三维流场数据对流场预测模型进行训练，提高计算效率的同时，极大的降低在模型训练数据集的生成上所消耗的时间；并通过流场预测模型实现输气管道泄漏场景的实时正向预测，大幅提高泄漏预测的效率和准确性，为迅速应对、管理输气管道泄漏等突发事故提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN116405651B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310679888.5
申请日：2023-06-09
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: H04N13/111 , H04N5/265 , H04N7/18 , G06T17/00 , G06T7/246 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10
Abstract: 本申请提供了一种多路摄像机跨视域行人数据生成方法和系统，属于图像通信领域。该方法包括：基于构建的目标建筑的建筑模拟仿真场景，对目标对象在目标建筑内的运动过程进行模拟，在建筑模拟仿真场景中获取目标对象的实时运动轨迹，以建立行人时空轨迹库；将行人时空轨迹库中的实时运动轨迹随机分配给构建的多个3D行人模型；基于构建的目标建筑的建筑虚拟现实场景中设定的多路无重叠摄像机，根据3D行人模型在不同时刻按照分配的实时运动轨迹在建筑虚拟现实场景中的运动，生成3D行人模型在建筑虚拟现实场景中运动的跨视域多路视频数据；根据跨视域多路视频数据，对3D行人模型进行自动标注，获取3D行人模型的源域数据。
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公开(公告)号：CN116405651A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310679888.5
申请日：2023-06-09
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: H04N13/111 , H04N5/265 , H04N7/18 , G06T17/00 , G06T7/246 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10
Abstract: 本申请提供了一种多路摄像机跨视域行人数据生成方法和系统，属于图像通信领域。该方法包括：基于构建的目标建筑的建筑模拟仿真场景，对目标对象在目标建筑内的运动过程进行模拟，在建筑模拟仿真场景中获取目标对象的实时运动轨迹，以建立行人时空轨迹库；将行人时空轨迹库中的实时运动轨迹随机分配给构建的多个3D行人模型；基于构建的目标建筑的建筑虚拟现实场景中设定的多路无重叠摄像机，根据3D行人模型在不同时刻按照分配的实时运动轨迹在建筑虚拟现实场景中的运动，生成3D行人模型在建筑虚拟现实场景中运动的跨视域多路视频数据；根据跨视域多路视频数据，对3D行人模型进行自动标注，获取3D行人模型的源域数据。
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公开(公告)号：CN116124737A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310383836.3
申请日：2023-04-12
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本申请提供一种基于TDLAS的锂电池热失控多组分在线分析系统和方法。该系统中，燃烧实验舱为腔体结构，且设置有连通腔体的进气口和抽气口，舱壁上对称布置有两个光学窗口，光学窗口安装有玻璃实验窗；燃烧实验舱的舱体内设置有加热装置，加热装置中放置待测试锂电池，并能够对待测试锂电池进行自动加热；TDLAS测试仪位于燃烧实验舱的外侧，包括：激光发射端和激光接收端，激光发射端和激光接收端分别正对燃烧实验舱的舱壁上对称布置的两个光学窗口；抽气单元与抽气口连通，用于将燃烧实验舱内抽真空至预设压强；进气单元与进气口连通，用于在燃烧实验舱内抽真空至预设压强后，向燃烧实验舱内充入惰性气体至标准大气压。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115375201A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211301517.5
申请日：2022-10-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本申请涉及管廊风险评估技术领域，具体提供了一种城市地下综合管廊多灾种演化动态风险评估方法和系统，包括：构建城市地下综合管廊多灾种演化的静态结构模型；建立静态结构模型中的第一规则和第二规则；基于第一规则和第二规则，对静态结构模型进行多灾种事故演化，生成城市地下综合管廊的多灾种演化动态结果；根据城市地下综合管廊多灾种演化动态结果，生成城市地下综合管廊的多灾种动态风险地图，进而，为城市地下管廊关键风险源的精准管控提供支撑，为城市地下管廊规划设计、日常运维与应急决策提供定量化参考，对保障城市生命线系统的良好运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114838973B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210785331.5
申请日：2022-07-06
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01M99/00
Abstract: 本申请涉及城市公共安全技术领域，特别涉及综合管廊燃气舱用应急响应系统的效用检验平台。综合管廊燃气舱用应急响应系统的效用检验平台，包括综合管廊燃气舱、风机、点火装置、传感器组件、数采仪和控制模块、待检验应急响应系统，应急响应系统接收输出执行组件发出的指令后响应，对发生燃气泄漏的综合管廊燃气舱进行应急处理；数据分析装置，数据分析装置内设防护等级评定模型，防护等级评定模型结合数采仪采集到的数据对待检验应急响应系统进行防护等级评定。
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公开(公告)号：CN114840584A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210786553.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及适用于特定应用的数据处理方法技术领域，提供了一种事故灾情信息实时监测与区域重建方法及系统，该方法包括：获取的事故灾情的实时数据，然后基于预先构建的事故灾情信息预测模型，对事故灾情的时空演化规律进行预测，得到事故灾情的预测结果，如此，能够根据实时监测的数据对事故灾情的演化进行快速预判；最后根据事故灾情的预测结果，通过预先构建的事故灾情风险评估模型进行区域风险重建。如此，通过深度学习模型预先构建事故所在地的三维细节流场，大幅度降低事故的流场计算负担；通过事故灾情风险评估模型实现对事故突发时初始信息不足的情况下的区域重建，实现风险预警和应急决策。
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公开(公告)号：CN111798112B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202010599689.X
申请日：2020-06-28
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 中国人民公安大学
Abstract: 本发明提供了一种城市社区社会公共安全综合风险评估方法，属于应用信息技术领域。方法为对评估区域空间离散化处理并建立信息集，从可能性、严重性、耦合性三个维度评估社会安全事件风险，建立社会安全事件风险地图；分析构建社会安全事件的次生事故及其演化情况；从可能性、严重性、耦合性三个维度评估次生事故风险，建立次生事故风险地图；运用风险矩阵，评估社会安全事件和次生事故的综合风险，建立城市社区社会公共安全综合风险地图。本发明通过量化分析社会安全事件及其次生事故综合风险，以全面认知社会安全事件潜在风险，实现对城市社区社会公共安全风险的系统化、可视化管控。
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公开(公告)号：CN111797572B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202010640242.2
申请日：2020-07-06
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 中国人民公安大学
Abstract: 本发明公开了一种城市事故灾害演化模拟及风险预测预警方法，属于机器学习技术领域。通过建立融合多类数据的城市事故灾害数据仓库，利用机器学习方法构建城市事故灾害演化模拟及风险预测预警机器学习预测模型，实现对事故灾害演化的快速精确预测以及对事故灾害风险的快速预测预警。数据仓库融合了城市事故灾害历史数据、城市事故灾害实验数据、各类传感器实时监测数据以及高置信度的城市事故灾害演化数值模拟数据。其中，高置信度的城市事故灾害演化数值模拟数据由经过事故灾害历史数据或实验数据验证的数值模拟模型产生或由基于数据同化技术融合数值模拟模型与事故历史数据或实验数据的数值模拟模型产生，解决数据仓库数据量不足的问题。
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