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公开(公告)号：CN114036720B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111193261.6
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京市应急管理科学技术研究院 , 中安华邦(北京)安全生产技术研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于应急仿真演练的多端输出配置方法、系统及存储介质，方法包括：对多种输入设备的操作动作进行封装处理，得到输入中间件；导入用于应急仿真演练的初步模型，将输入中间件与初步模型进行匹配测试；对经匹配测试后的模型进行资源优化处理，得到优化模型；在多端平台对应的自主封装底层框架下对优化模型进行输出配置，从而得到多端输出模型。本发明能够实现不受限于不同操作平台及不同操作方式，不需要重新开发系统，节省了人力和物力成本。
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公开(公告)号：CN114064231A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111192035.6
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京市应急管理科学技术研究院 , 中安华邦(北京)安全生产技术研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及任务配置领域，尤其涉及一种任务配置方法、系统、存储介质及电子设备。该方法包括：获取VR实训应急演练任务的数据文件；对所述数据文件进行解析，得到映射关系；与服务器建立数据库链接，基于所述数据库链接，所述服务器读取所述映射关系，并根据所述服务器的任务ID以及对应的映射关系生成绑定关系，其中，所述绑定关系包括强关联绑定关系以及非强关联绑定关系；根据所述绑定关系，确定步骤数据；按照配置顺序串行或并行执行所述步骤数据；实时获取可视化界面系统传输的自定义任务数据，在执行完所述步骤数据后，执行所述自定义任务数据。本发明能够达到让演练更加有针对性、更加有效，更能切实增强专业应急救援队伍救援能力的效果。
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公开(公告)号：CN114064231B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111192035.6
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京市应急管理科学技术研究院 , 中安华邦(北京)安全生产技术研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及任务配置领域，尤其涉及一种任务配置方法、系统、存储介质及电子设备。该方法包括：获取VR实训应急演练任务的数据文件；对所述数据文件进行解析，得到映射关系；与服务器建立数据库链接，基于所述数据库链接，所述服务器读取所述映射关系，并根据所述服务器的任务ID以及对应的映射关系生成绑定关系，其中，所述绑定关系包括强关联绑定关系以及非强关联绑定关系；根据所述绑定关系，确定步骤数据；按照配置顺序串行或并行执行所述步骤数据；实时获取可视化界面系统传输的自定义任务数据，在执行完所述步骤数据后，执行所述自定义任务数据。本发明能够达到让演练更加有针对性、更加有效，更能切实增强专业应急救援队伍救援能力的效果。
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公开(公告)号：CN114036720A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111193261.6
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京市应急管理科学技术研究院 , 中安华邦(北京)安全生产技术研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于应急仿真演练的多端输出配置方法、系统及存储介质，方法包括：对多种输入设备的操作动作进行封装处理，得到输入中间件；导入用于应急仿真演练的初步模型，将输入中间件与初步模型进行匹配测试；对经匹配测试后的模型进行资源优化处理，得到优化模型；在多端平台对应的自主封装底层框架下对优化模型进行输出配置，从而得到多端输出模型。本发明能够实现不受限于不同操作平台及不同操作方式，不需要重新开发系统，节省了人力和物力成本。
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公开(公告)号：CN114020185A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111193276.2
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京市应急管理科学技术研究院 , 中安华邦(北京)安全生产技术研究院股份有限公司
IPC: G06F3/04815 , G06Q30/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种突发事件应急演练实训系统及构建方法，构建方法包括：构建多个突发事件情景，构建用于开展多人协同演练的前端系统，构建用于配置应急演练信息的应急演练导调平台，构建用于评价应急演练效果的综合评价方法，由此构建出的突发事件应急演练实训系统能够使多个用户同时进行沉浸式实训演练，并对演练效果进行综合评价，进而能够全面提高不同群体应对突发事件的应急反应能力，而且，能够满足突发事件应急指挥、一线处置、灾场公众等多层级协同应急演练需求，从虚实一体展示的视角为突发事件应急辅助决策、演练培训和科研支撑提供平台，全面提升应急指挥决策能力、队伍实战能力及公众自救互救能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114020185B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202111193276.2
申请日：2021-10-13
Applicant: 北京市应急管理科学技术研究院 , 中安华邦(北京)安全生产技术研究院股份有限公司
IPC: G06F3/04815 , G06Q30/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种突发事件应急演练实训系统及构建方法，构建方法包括：构建多个突发事件情景，构建用于开展多人协同演练的前端系统，构建用于配置应急演练信息的应急演练导调平台，构建用于评价应急演练效果的综合评价方法，由此构建出的突发事件应急演练实训系统能够使多个用户同时进行沉浸式实训演练，并对演练效果进行综合评价，进而能够全面提高不同群体应对突发事件的应急反应能力，而且，能够满足突发事件应急指挥、一线处置、灾场公众等多层级协同应急演练需求，从虚实一体展示的视角为突发事件应急辅助决策、演练培训和科研支撑提供平台，全面提升应急指挥决策能力、队伍实战能力及公众自救互救能力。
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公开(公告)号：CN112276975A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011186864.9
申请日：2020-10-30
Applicant: 北京市安全生产科学技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂环境的大载荷应急救援机器人控制系统，其结构包括：机器人底盘控制子系统、机械臂控制子系统、通信子系统、视频子系统、自动收放线控制子系统、终端显示控制子系统，机器人底盘控制子系统通过通信子系统的串转WIFI模块与终端显示控制子系统连接，机器人底盘控制子系统的底盘主控制器通过CAN线与机械臂控制器连接；本发明所述的技术方案具有液压系统负荷大和电动系统操控方便的特点；无线与有线双通信机制：保证在电磁干扰严重的情况下，通信正常；同时本发明结构设计由于合理且简单，因此易于实现，适合推广应用。
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公开(公告)号：CN107256445A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710290522.3
申请日：2017-04-27
Applicant: 清华大学 , 北京市安全生产科学技术研究院 , 北京辰安科技股份有限公司
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及生产环境安全性的分析方法、装置和系统。该方法包括：获取影响生产环境安全性的指标体系的多个层级以及每个层级的安全生产指标，多个层级至少包括最低层级、至少一个中间层级和最高层级；利用层次分析法分别计算最低层级和中间层级的安全生产指标的权重值；获取多个分析对象的预定期间的最低层级的安全生产指标的历史数据；针对所获取的同一安全生产指标的每个历史数据基于多个分析对象的预定期间的同一安全生产指标的全部历史数据进行标准化处理；根据标准化处理后的最低层级的安全生产指标的历史数据、最低层级的安全生产指标的权重值和中间层级的安全生产指标的权重值，利用预设的公式计算最高层级的安全生产指数。
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公开(公告)号：CN112562271B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011366115.4
申请日：2020-11-29
Applicant: 北京市安全生产科学技术研究院 , 北京中安科创科技发展有限公司
Abstract: 本发明提供的一种事故现场用综合数据采集取证装备，包括气体采集模块，红外成像模块，环境参数采集模块，音视频采集模块，定位模块，多维数据融合与处理模块，数据调度与控制模块，实时通信模块，显示操作、存储和接口，电子证据规范化模块以及供电模块；多维数据融合与处理模块将采集的各类事故现场数据进行融合得到事故现场电子数据；电子证据规范化模块对该电子数据进行规范化处理，以确保其法律效力，随后进行加密计算并获取时间戳文件，通过数据调度与控制模块将其与事故现场电子数据叠加作为电子证据进行本地存储。本装备结构紧凑、便于移动或携带，有效解决了事故及灾害发生过程中的现场多维证据固化的问题，防止证据非人为灭失或销毁。
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公开(公告)号：CN110689051A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910839626.4
申请日：2019-09-06
Applicant: 北京市安全生产科学技术研究院 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的燃气管道内腐蚀模式智能辨识方法，包括如下步骤：（1）采集和分类图像；（2）建立燃气管道内腐蚀图像数据集；（3）基于迁移学习建立的燃气管道内腐蚀模式辨识模型；（4）模型微调再训练。采用无损探测设备对燃气管道的内腐蚀缺陷进行探测，获得燃气管道内腐蚀的原始图像资料，根据内腐蚀缺陷的空间分布特征，将燃气管道内腐蚀划分为五种模式；为数据集的每张图像添加内腐蚀模式标签，将数据集按比例划分为训练集和测试集，基于迁移学习方法，利用已在大规模图像数据集预训练的图像分类模型，建立燃气管道内腐蚀模式的智能辨识方法，克服对主观经验的依赖，降低对数据集规模的要求，节省模型学习的时间和算力成本。
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