基于智慧环境的环保监测系统

    公开(公告)号:CN117262540A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311434212.6

    申请日:2023-11-01

    IPC分类号: B65F1/14 B65F1/00

    摘要: 本发明公开了基于智慧环境的环保监测系统,涉及环保监测技术领域,本发明通过设置垃圾监测终端,对小区内所有垃圾站点内智能垃圾桶中垃圾高度和倾斜角度进行监测采集,数据分析模块生成小区内所有垃圾站点的垃圾时刻填充表,环保判定单元基于当前时刻小区内各个垃圾站点当前时刻对应的分属时间段和下一个时间段的填充量,对当前时刻小区内所有垃圾站点是否需要清理进行整体判定,一方面避免因为大多数垃圾站点的未达到清理标准而忽略了少部分垃圾站点在下个时段存在垃圾溢出导致小区内环境污染情况的发生,另一方面以小区内所有垃圾站点的角度来进行判定,避免单一垃圾站点判定导致的小区内环保人员人力、物力和时间资源上的浪费情况的发生。

    一种cems智能化监测系统
    2.
    发明授权

    公开(公告)号:CN116992244B

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311248226.9

    申请日:2023-09-26

    摘要: 本发明公开了一种cems智能化监测系统,本发明涉及cems监测技术领域,解决了排放烟位点还存在断续排放的情况,其原始的监测方式,会导致其监测数值不精准,影响监测精准度的问题,本发明通过对监测过程中所产生的监测参数进行分类,将正常监测的参数进行均值处理,再判定对应的均值是否达标,针对于间隙过程产生的监测参数,依次确认对应的参数包,后续,将每组参数包一一进行方差处理,将每组参数包内差异较大的参数进行剔除,再确认后续的均值,此种处理方式,便可将监测过程中所产生的异常值进行剔除,便可确保监测数据的监测准确度,后续,再对参数剔除过多的点位进行水分占比监测。

    一种监测系统用数据管理系统

    公开(公告)号:CN118018439B

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410423851.0

    申请日:2024-04-10

    摘要: 本发明公开了一种监测系统用数据管理系统,本发明涉及数据管理技术领域,解决了其数据在传输时,不同周期所采集的相关数据容易出现混乱,因数据未设置对应的加密方式,导致其数据安全性无法得到保障的问题,本发明通过对不同格式的数据进行分类,再基于对应的传输带宽来确定传输容参,再采用对应传输值对所匹配的采样数据进行传输,此处对不同采样数据进行同频传输的方式,来保障不同采样数据可同时传输至云数据库内,优先对不同格式的数据进行分类,再对所分类后的数据进行同频传输,来保障其数据在传输过程中不会出现混乱,基于不同分空间的位置来确定其对应的排序值,基于此排序值确定其加密线段,对分空间内部所存数据的安全性进行保障。

    一种监测系统用数据管理系统

    公开(公告)号:CN118018439A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410423851.0

    申请日:2024-04-10

    摘要: 本发明公开了一种监测系统用数据管理系统,本发明涉及数据管理技术领域,解决了其数据在传输时,不同周期所采集的相关数据容易出现混乱,因数据未设置对应的加密方式,导致其数据安全性无法得到保障的问题,本发明通过对不同格式的数据进行分类,再基于对应的传输带宽来确定传输容参,再采用对应传输值对所匹配的采样数据进行传输,此处对不同采样数据进行同频传输的方式,来保障不同采样数据可同时传输至云数据库内,优先对不同格式的数据进行分类,再对所分类后的数据进行同频传输,来保障其数据在传输过程中不会出现混乱,基于不同分空间的位置来确定其对应的排序值,基于此排序值确定其加密线段,对分空间内部所存数据的安全性进行保障。

    一种cems智能化监测系统
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116992244A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202311248226.9

    申请日:2023-09-26

    摘要: 本发明公开了一种cems智能化监测系统,本发明涉及cems监测技术领域,解决了排放烟位点还存在断续排放的情况,其原始的监测方式,会导致其监测数值不精准,影响监测精准度的问题,本发明通过对监测过程中所产生的监测参数进行分类,将正常监测的参数进行均值处理,再判定对应的均值是否达标,针对于间隙过程产生的监测参数,依次确认对应的参数包,后续,将每组参数包一一进行方差处理,将每组参数包内差异较大的参数进行剔除,再确认后续的均值,此种处理方式,便可将监测过程中所产生的异常值进行剔除,便可确保监测数据的监测准确度,后续,再对参数剔除过多的点位进行水分占比监测。