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公开(公告)号：CN113376209A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110803195.3
申请日：2021-07-15
Applicant: 应急管理部四川消防研究所 , 东莞市中诺质检仪器设备有限公司
Abstract: 本发明公开了电线电缆水平燃烧试验装置及其试验方法，包括燃烧炉，燃烧炉另一端设置有排气过度段，所述排气过度段一侧设置有排风管道，排风管道上设置有烟密度测量机构，排风管道一侧设置有废气管，废气管一侧设置有排烟风机，排烟风机一侧设置有废气处理机构。本发明中采用PLC编程、人机界面、计算机控制，控制试验过程中可以实时查看试验数据，可实现自动数据采集和处理、数据保存和输出测定结果，通过电脑控制整个试验流程，测试时间、试验次数、延燃时间等均可在电脑中设定和记录，实现自动检测控制、自动完成检测工作。
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公开(公告)号：CN113376209B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202110803195.3
申请日：2021-07-15
Applicant: 应急管理部四川消防研究所 , 东莞市中诺质检仪器设备有限公司
Abstract: 本发明公开了电线电缆水平燃烧试验装置及其试验方法，包括燃烧炉，燃烧炉另一端设置有排气过度段，所述排气过度段一侧设置有排风管道，排风管道上设置有烟密度测量机构，排风管道一侧设置有废气管，废气管一侧设置有排烟风机，排烟风机一侧设置有废气处理机构。本发明中采用PLC编程、人机界面、计算机控制，控制试验过程中可以实时查看试验数据，可实现自动数据采集和处理、数据保存和输出测定结果，通过电脑控制整个试验流程，测试时间、试验次数、延燃时间等均可在电脑中设定和记录，实现自动检测控制、自动完成检测工作。
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公开(公告)号：CN215297213U
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202121613436.X
申请日：2021-07-15
Applicant: 应急管理部四川消防研究所 , 东莞市中诺质检仪器设备有限公司
Abstract: 本实用新型公开了电线电缆水平燃烧试验装置，包括燃烧炉，燃烧炉另一端设置有排气过度段，所述排气过度段一侧设置有排风管道，排风管道上设置有烟密度测量机构，排风管道一侧设置有废气管，废气管一侧设置有排烟风机，排烟风机一侧设置有废气处理机构。本实用新型中采用PLC编程、人机界面、计算机控制，控制试验过程中可以实时查看试验数据，可实现自动数据采集和处理、数据保存和输出测定结果，通过电脑控制整个试验流程，测试时间、试验次数、延燃时间等均可在电脑中设定和记录，实现自动检测控制、自动完成检测工作。
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公开(公告)号：CN118521872A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410582199.7
申请日：2024-05-11
Applicant: 应急管理部四川消防研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于独立视觉单元的人员状态智能识别方法及系统，该方法通过构建的轻量化神经网络模型来检测监控区域内目标的行为状态、以及识别既定目标的行为状态；将轻量化神经网络模型设置于集成式电路板中；并将电路板部署在需要监测的区域；通过集成式电路板中轻量化神经网络模型识别处理得到结果信息；输出结果信息；本发明提供的方法可以在检测过程中达到数据保密，将改进的YOLO V7模型集成在了单片机中，做成了集成式电路板，部署在保密工厂本地，确保了检测数据的保密性。同时由于模型轻量化，为了便于实现单片机上检测模型的部署，对改进的YOLO V7模型进行了轻量化处理，确保了本地部署的可实现性。
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公开(公告)号：CN118779751B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410776968.7
申请日：2024-06-17
Applicant: 重庆大学 , 应急管理部四川消防研究所
IPC: G06F18/2415 , G06N3/082 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06F18/213 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了一种面向多元热量输出的电缆耐火性能测试温度实时重构方法，包括如下步骤：步骤一：采集温度数据：11)采用灰色关联与时序响应相结合的方式确定耐火性能检测装置内的温度采集点；12)针对耐火性能检测装置内选取的温度采集点，采集各个温度采集点处的喷灯的温度数据，得到各个温度采集点的温度序列数据；步骤二：温度预测：21)将各个温度采集点的温度序列数据作为滑动时间窗的输入，得到超前m步的温度序列数据；22)将滑动时间窗输出的温度数列数据输入图神经网络GCN，采用傅立叶卷积操作，对温度数列数据进行特征提取；23)将图神经网络GCN提取的特征输入递归神经网络SRU，得到电缆燃烧温度数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118779751A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410776968.7
申请日：2024-06-17
Applicant: 重庆大学 , 应急管理部四川消防研究所
IPC: G06F18/2415 , G06N3/082 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06F18/213 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了一种面向多元热量输出的电缆耐火性能测试温度实时重构方法，包括如下步骤：步骤一：采集温度数据：11)采用灰色关联与时序响应相结合的方式确定耐火性能检测装置内的温度采集点；12)针对耐火性能检测装置内选取的温度采集点，采集各个温度采集点处的喷灯的温度数据，得到各个温度采集点的温度序列数据；步骤二：温度预测：21)将各个温度采集点的温度序列数据作为滑动时间窗的输入，得到超前m步的温度序列数据；22)将滑动时间窗输出的温度数列数据输入图神经网络GCN，采用傅立叶卷积操作，对温度数列数据进行特征提取；23)将图神经网络GCN提取的特征输入递归神经网络SRU，得到电缆燃烧温度数据。
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公开(公告)号：CN116520025A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310559565.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 重庆大学 , 应急管理部四川消防研究所
IPC: G01R27/02
Abstract: 本发明公开了一种耐火电缆在受火条件下的绝缘电阻测试方法，包括以下步骤：S1，制备待测试的电缆样品并将其安装在电缆支架上；S2，将电缆支架连同电缆样品置于加热装置中；S3，通过一条连接线将样品待测绝缘电阻的线芯与绝缘电阻测试仪的测量端相连，另一条连接线将样品其余线芯与绝缘电阻测试仪的高压端相连；第三条连接线将电缆支架与绝缘电阻测试仪的屏蔽端相连；S4，启动加热装置，模拟电缆所处的火灾场景；S5，启动绝缘电阻测试仪和计数器，记录待测试电缆样品的绝缘电阻值和测试时间。本发明提供的测试数据有助于了解电缆在火灾条件下的绝缘电阻行为，分析不同结构的耐火电缆的耐火性能，揭示耐火电缆耐火性能失效机理。
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公开(公告)号：CN116124832A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310259740.6
申请日：2023-03-16
Applicant: 应急管理部四川消防研究所 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开的一种建筑火灾升温条件下电缆耐火性能测试系统及方法，该方法首先制备样品并将其安装在试验炉内；然后通过连接线连接样品两端，样品一端接电源，样品另一端接负载装置；最后，启动试验炉，按照规定的升温条件进行升温，模拟火灾场景，记录电缆在该建筑火灾升温条件下的持续供电时间。系统用于实现该方法，本方法可评价在模拟民用建筑等场所发生火灾时电缆为关键设备持续供电的能力。本方法提供的测试结果可为耐火电缆开发、耐火电缆结构优化、耐火材料研究、消防用电设备安全评估等方面提供数据支持，具有较广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN119986276A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510145163.7
申请日：2025-02-10
Applicant: 应急管理部四川消防研究所
Abstract: 本发明公开了一种耐电压冲击试验装置，本发明涉及高压试验技术领域。该耐电压冲击试验装置，通过设置转动板、调节杆、第一连接板、固定板、移动板、转轴、转盘、固定架和滑槽，实现了对不同尺寸的冲击耐电压试验仪主体进行固定的功能，将冲击耐电压试验仪主体固定在安装板的顶部，防止搬运过程中冲击耐电压试验仪主体发生晃动使得冲击耐电压试验仪主体的内部元件受到损坏；通过设置安装架、固定套、棘轮、棘爪、第一弹簧、第二卡孔、固定块、第二卡孔、第二卡块、第三弹簧和第二连接架，实现了防止转轴发生反转松开对冲击耐电压试验仪主体的固定的功能，防止棘轮和转轴发生倒转松开对冲击耐电压试验仪主体的固定。
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公开(公告)号：CN118521872B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410582199.7
申请日：2024-05-11
Applicant: 应急管理部四川消防研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于独立视觉单元的人员状态智能识别方法及系统，该方法通过构建的轻量化神经网络模型来检测监控区域内目标的行为状态、以及识别既定目标的行为状态；将轻量化神经网络模型设置于集成式电路板中；并将电路板部署在需要监测的区域；通过集成式电路板中轻量化神经网络模型识别处理得到结果信息；输出结果信息；本发明提供的方法可以在检测过程中达到数据保密，将改进的YOLO V7模型集成在了单片机中，做成了集成式电路板，部署在保密工厂本地，确保了检测数据的保密性。同时由于模型轻量化，为了便于实现单片机上检测模型的部署，对改进的YOLO V7模型进行了轻量化处理，确保了本地部署的可实现性。
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