一种基于贝叶斯分解的多传感器分布式在线校核方法

    公开(公告)号:CN119167561A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411322419.9

    申请日:2024-09-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯分解的多传感器分布式在线校核方法,包括:利用贝叶斯分解,将当前时刻节点需水量服从的先验分布分解为K个局部先验概率分布,将当前时刻的监测数据服从的局部似然函数分解为K个局部似然函数;将局部先验概率分布和局部似然函数组合成K个局部后验概率分布,将每个局部后验概率分布转化为局部校核目标函数,迭代求解当前时刻需水量数值,直至局部校核目标函数值最小停止迭代,得到局部校核需水量数值和局部校核协方差矩阵;基于局部校核协方差矩阵对局部校核需水量数值赋予权重后加和得到全局校核需水量。该方法将集中式校核分解为局部校核,在保证校核精度的同时,提升了节点需水量的校核效率。

    一种基于图像算法的供水管道健康评价方法

    公开(公告)号:CN119918993A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202411964956.3

    申请日:2024-12-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于图像算法的供水管道健康评价方法,旨在解决现有技术中难以全面、快速评价管道健康状况的问题。本发明通过采集管道内壁及水质图像数据,并运用图像识别算法对管道进行内壁缺陷识别和水质状态检测,从而快速获取图像特征指标。同时,构建融合管道环境、运行及历史数据的供水管道健康评价指标体系,并结合图像特征指标进行综合计算与评估,实现对管道健康水平的全面、量化评价。该方法能够有效识别管道的多种缺陷,准确评估水质状况,为供水管道的维护、维修和管理提供科学的决策依据,有效降低管道安全风险,保障供水安全。

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