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公开(公告)号：CN112132333A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010982913.3
申请日：2020-09-16
申请人： 安徽泽众安全科技有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院 , 北京辰安测控科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的短期水质水量预测方法，包括以下步骤：步骤A：对原始水质水量数据进行预处理，将处理后的数据划分为训练集和测试集；步骤B：将训练集输入LSTM网络中进行训练，使用adam算法更新权重，得到预测模型；步骤C：基于原始水质水量数据使用预测模型预测测试集中的预测值；步骤D：将预测误差输入ARMA模型中得到误差序列的误差修正模型；步骤E：将待预测数据分别输入预测模型和误差修正模型，将结算结果几何相加得到预测值；本发明还提供水质水量预测系统。本发明的优点在于：通过LSTM神经网络和ARMA模型分别对待预测时刻的水质水量和预测误差进行计算，具备更强的通用性和稳定性，使得水质水量预测结果更为稳健。
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公开(公告)号：CN112198144B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010973039.7
申请日：2020-09-16
申请人： 安徽泽众安全科技有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC分类号： G01N21/64
摘要： 本发明一种快速污水溯源的方法，包括污染源数据库的建立，通过对监测流域内各个企业排口节点采集到的历史水样进行水质数据检测和三维荧光光谱分析，并将水质数据和三维荧光光谱数据结合得到水质快照信息录入数据库；污水溯源，将当前水样水质特征与数据库中的所有水质快照信息进行相似度计算，最后得出相似度最高的水质快照信息则为污染源。本发明所使用的水质数据均为线上自动检测，通过水质检测及三维荧光光谱检测结合，与数据库已录入水质快照信息进行相似度匹配，可以快速判断出下游污水的来源，大大节省了溯源时间，提高了溯源效率。
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公开(公告)号：CN112132333B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010982913.3
申请日：2020-09-16
申请人： 安徽泽众安全科技有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/084
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的短期水质水量预测方法，包括以下步骤：步骤A：对原始水质水量数据进行预处理，将处理后的数据划分为训练集和测试集；步骤B：将训练集输入LSTM网络中进行训练，使用adam算法更新权重，得到预测模型；步骤C：基于原始水质水量数据使用预测模型预测测试集中的预测值；步骤D：将预测误差输入ARMA模型中得到误差序列的误差修正模型；步骤E：将待预测数据分别输入预测模型和误差修正模型，将结算结果几何相加得到预测值；本发明还提供水质水量预测系统。本发明的优点在于：通过LSTM神经网络和ARMA模型分别对待预测时刻的水质水量和预测误差进行计算，具备更强的通用性和稳定性，使得水质水量预测结果更为
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公开(公告)号：CN112101790A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010973031.0
申请日：2020-09-16
申请人： 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
摘要： 本发明公开一种水体监测视频及数据联动预警方法，包括S01.根据历史水质监测数据，制作每个入河排口节点的风险评分表；S02.根据历史视频数据，训练获得目标神经网络模型；S03.水质监测预警，根据入河排口节点当前时间段的各项监测因子，代入该节点的风险评分表，获得预警等级；S04.视频监测预警，根据当前时间段获得的监测视频经过处理后输入目标神经网络模型，输出预警值，当预警值超过阈值时，发出预警信号；S05.根据水质监测预警等级和视频监测预警值，综合判断，输出报警信号。本发明利用人工智能图像识别及将水质监测与视频监测结合进行甄别诊断，降低因设备异常等其他因素导致的误报率，提高预警精度；实现基于视频及数据的水体联动监测报警体系。
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公开(公告)号：CN112101789A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010973023.6
申请日：2020-09-16
申请人： 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于人工智能的水污染报警等级识别方法，包括以下步骤：步骤A：获取历史数据，对历史数据进行预处理；步骤B：人工标记历史数据的风险等级，得到风险标签数据，按比例划分为训练集和测试集；步骤C：搭建深度学习模型，将训练集数据输入深度学习模型，输出训练后的模型；步骤D：使用测试集进行测试，如果满足预设标准，则作为水污染报警等级识别模型；步骤E：对各入口节点的实时数据进行识别得到水污染报警等级。本发明的优点在于：综合考虑水体的水质和水量数据，基于人工智能深度学习技术，发现水体污染与多种参数的深度关系，对污染报警等级进行准确的判断识别。
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公开(公告)号：CN112101790B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010973031.0
申请日：2020-09-16
申请人： 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G01D21/02
摘要： 本发明公开一种水体监测视频及数据联动预警方法，包括S01.根据历史水质监测数据，制作每个入河排口节点的风险评分表；S02.根据历史视频数据，训练获得目标神经网络模型；S03.水质监测预警，根据入河排口节点当前时间段的各项监测因子，代入该节点的风险评分表，获得预警等级；S04.视频监测预警，根据当前时间段获得的监测视频经过处理后输入目标神经网络模型，输出预警值，当预警值超过阈值时，发出预警信号；S05.根据水质监测预警等级和视频监测预警值，综合判断，输出报警信号。本发明利用人工智能图像识别及将水质监测与视频监测结合进行甄别诊断，降低因设备异常等其他因素导致的误报率，提高预警精度；实现基于视频及数据的水体联动监测报警体系。
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公开(公告)号：CN112163481A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010973000.5
申请日：2020-09-16
申请人： 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于视频识别的水环境污染分析方法，基于水环境现场传回的高清视频数据，通过视频综合风险识别模型、图像识别opencv模块颜色识别算法及RBG颜色空间三维球距离算法；快速、准确输出当前水环境现场是否存在异常排污行为及排污行为的风险等级，解决了水环境水质水量判断水环境综合风险的滞后性及效率低；解决人工监控视频判断污染排放的随机性，漏报等缺点。
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公开(公告)号：CN112101796B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010984385.5
申请日：2020-09-16
申请人： 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种水环境污染风险综合感知识别系统，包括水质水量监测模块和水环境视频监控模块；所述水质水量监测模块的基于内置的水污染等级识别模型输出水质水量数据对应的水污染等级，所述水环境视频监控模型采集目标区域的视频画面，并通过内置的视频识别模型识别视频画面是否存在异常排放。本发明的优点在于：通过水环境视频监控模块实时监控水环境的画面，并基于画面识别与分析发现异常排污事件，能够实时监控，提高异常响应的时效性，防止排污事件的影响扩大，同时通过水质水量监测模块检测水环境的水质水量数据，能够在水体颜色、浊度等物理性质无明显变化时，及时发现水质的异常，提高识别精度，防止漏报。
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公开(公告)号：CN112198144A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010973039.7
申请日：2020-09-16
申请人： 安徽泽众安全科技有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC分类号： G01N21/64
摘要： 本发明一种快速污水溯源的方法，包括污染源数据库的建立，通过对监测流域内各个企业排口节点采集到的历史水样进行水质数据检测和三维荧光光谱分析，并将水质数据和三维荧光光谱数据结合得到水质快照信息录入数据库；污水溯源，将当前水样水质特征与数据库中的所有水质快照信息进行相似度计算，最后得出相似度最高的水质快照信息则为污染源。本发明所使用的水质数据均为线上自动检测，通过水质检测及三维荧光光谱检测结合，与数据库已录入水质快照信息进行相似度匹配，可以快速判断出下游污水的来源，大大节省了溯源时间，提高了溯源效率。
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公开(公告)号：CN112101796A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010984385.5
申请日：2020-09-16
申请人： 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种水环境污染风险综合感知识别系统，包括水质水量监测模块和水环境视频监控模块；所述水质水量监测模块的基于内置的水污染等级识别模型输出水质水量数据对应的水污染等级，所述水环境视频监控模型采集目标区域的视频画面，并通过内置的视频识别模型识别视频画面是否存在异常排放。本发明的优点在于：通过水环境视频监控模块实时监控水环境的画面，并基于画面识别与分析发现异常排污事件，能够实时监控，提高异常响应的时效性，防止排污事件的影响扩大，同时通过水质水量监测模块检测水环境的水质水量数据，能够在水体颜色、浊度等物理性质无明显变化时，及时发现水质的异常，提高识别精度，防止漏报。
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