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公开(公告)号:CN118230514A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410210312.9
申请日:2024-02-26
申请人: 清华大学 , 北京辰安科技股份有限公司
IPC分类号: G08B21/16
摘要: 本申请涉及安全监控系统技术领域,特别涉及一种家用燃气泄漏的报警系统、方法、电子设备及存储介质,其中,系统包括:多个家用燃气泄漏报警装置,采集对应家用燃气泄漏报警装置的所处环境的实际环境信息,并与通信模块相连以获取采集的实际环境信息,进而云端控制平台与通信模块通信以接收通信模块发送的实际环境信息,并输入至预先训练的预测模型以获取预测模型输出的燃气泄漏可能性,并在满足预设报警条件的情况下,进行报警。由此,解决了相关技术中,由于探测器易受环境因素和室内环境短时间变化的影响,可能导致探测器出现误判并触发误报,降低了报警器的准确性和可靠性,影响用户正常生活等问题。
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公开(公告)号:CN117129442A
公开(公告)日:2023-11-28
申请号:CN202311001851.3
申请日:2023-08-09
申请人: 北京辰安科技股份有限公司 , 合肥清芯传感科技有限公司
IPC分类号: G01N21/39
摘要: 本申请提出了一种激光气体传感器的谐波信号处理方法及系统,该方法包括:获取激光气体传感器进行气体检测时采集到的探测信号,对探测信号进行数字锁相解调,获得一次谐波信号和二次谐波信号;通过分析激光器的输出频率随驱动电流的变化获得输出频率表达式,并基于输出频率表达式中的参数对气体吸收系数进行傅里叶级数展开,通过傅里叶展开系数表示对应的谐波信号;对二次谐波信号在解调过程中得到的正弦分量和余弦分量分别进行归零处理后再进行正交处理,并结合傅里叶展开系数获得单极正交的二次谐波信号,对单极正交的二次谐波信号进行归一化处理。该方法可以获得无边模信号分量的单模谐波信号,提高了气体检测的准确性。
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公开(公告)号:CN116151435A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202310003027.5
申请日:2023-01-03
申请人: 北京辰安科技股份有限公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/10 , G06V20/52 , G06V10/774
摘要: 本公开提出一种景区人群密度预测方法、装置、电子设备及介质,方法包括:获取景区中多个景区单元在初始时刻的真实人群数量;根据各景区单元在初始时刻的真实人群数量,采用人群数量预测模型预测各景区单元在初始时刻之后的目标时刻的预测人群数量;获取多个景区单元在目标时刻的图像信息;根据图像信息,获取各景区单元在目标时刻的观测人群数量和观测人群密度;针对任一景区单元,基于预测人群数量、观测人群数量和观测人群密度,确定景区单元在目标时刻的真实人群密度。由此,同时基于人群数量预测模型预测的预测人群数量,和从图像信息获取的观测人群数量和观测人群密度,可以有效获取景区各景区单元在目标时刻的真实人群密度。
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公开(公告)号:CN116092002A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310003207.3
申请日:2023-01-03
申请人: 北京辰安科技股份有限公司
IPC分类号: G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要: 本发明提出一种人群密度检测方法、装置、电子设备及介质,其中,方法包括:获取摄像设备采集到的目标画面;对目标画面进行识别,以从目标画面中确定属于地面的第一像素单元和确定属于人头中心位置的第二像素单元;根据目标画面的画面坐标系与地面坐标系之间的目标转换关系,对第一像素单元在画面坐标系中的位置进行转换得到地面坐标系中的第一位置;根据目标转换关系,对第二像素单元在画面坐标系中的位置进行转换得到相对地面坐标系的第二位置,以基于第二位置,确定人在地面的站立位置;根据第一位置和站立位置,确定人群密度。由此,基于人的站立位置和目标画面中属于地面的第一像素单元在地面坐标系的第一位置,有效确定人群密度。
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公开(公告)号:CN115392689A
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202211012233.4
申请日:2022-08-23
申请人: 清华大学 , 北京辰安科技股份有限公司
摘要: 本发明公开了一种古建筑安全风险动态检测方法及装置,其中,该方法包括:获取待检测古建筑风险的多种因素的第一影响指标,根据第一影响指标构建致灾因素集和评估因素集;根据致灾因素集和评估因素集确定待检测古建筑的影响因素和待检测古建筑影响因素的第二影响指标,并确定第二影响指标的条件概率;基于第二影响指标的条件概率和第二影响指标的观测值,计算第二影响指标的概率分布结果;更新概率分布结果,根据更新后的概率分布结果对待检测古建筑风险进行检测,得到待检测古建筑的风险检测结果。本发明能够预测评估区域未来的安全性。
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