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公开(公告)号：CN113256966A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110430768.2
申请日：2021-04-21
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院 , 安徽省生态环境监测中心(安徽省重污染天气预报预警中心)
Abstract: 本发明的一种基于时空速度域重构的路网排放清单建立方法及系统，为了解决采样比较小的问题，利用采集到的GPS轨迹构建一个能够代表所有行驶车辆的虚拟速度场，其结合微观排放模型计算出的排放分布能够反映给定路段的实际行驶工况状态，因此得到的排放总量更加精确；为了利用离散的GPS轨迹点构建虚拟连续速度场，本发明利用高斯自适应平滑模型，利用交通状态在时序上的连续相关性和拥堵传播方向。该模型在计算每个时刻的速度值时，通过其他采样点与该时刻速度值的时空相关性修正或者填充得出，从而抵消了误差噪声。本发明利用较少的城市交通数据挖掘出更多的交通模式和排放分布特点，实现城市路段级的交通污染排放精细化估计任务。
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公开(公告)号：CN113222236A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110481944.5
申请日：2021-04-30
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院 , 安徽省生态环境监测中心(安徽省重污染天气预报预警中心)
Abstract: 本发明的一种数据分布自适应的跨区域尾气排放预测方法及系统包括以下步骤，对已知区域站点的尾气数据以及与尾气排放相关的数据，进行预处理得到目标域数据；使用卷积神经网络在该数据集上构建尾气浓度预测模型；训练得到目标区域尾气浓度的估计值数据，并按照设定标准将尾气浓度划分等级；基于数据分布自适应最小化源域尾气数据和目标域尾气浓度估计值数据的边缘和条件概率，消除两个域之间的差异；再次将目标区域数据输入训练过后的尾气浓度预测模型，得到预测结果。本发明基于数据分布自适应尽可能地缩小源域和目标区域的差异，使训练模型能够更好地适用于不易直接获取尾气数据的目标区域，实现对目标区域的尾气浓度预测效果。
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公开(公告)号：CN113222217A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110406754.7
申请日：2021-04-15
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院 , 安徽省生态环境监测中心(安徽省重污染天气预报预警中心)
Abstract: 本发明的一种基于离散排放标签的柴油车排放连续值预测方法及系统包括以下步骤，生成柴油车排放检测系统的样本数据，对样本数据进行预处理，并生成预处理数据；根据训练集样本数据构建无向图并得到边权重稀疏矩阵，利用标签获取算法，生成训练集中无标签样本的设定标签；根据连续值预测方法估计系统参数及相关阈值，基于结果计算柴油车CO、HC或NO的排放值及判定柴油车排放等级。本发明是首次基于离散排放标签实现柴油车排放连续值预测的问题，并且能够同时实现对柴油车排放等级的评估，解决了标签不足的问题，大大节省了车辆检测机构的人力物力。
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公开(公告)号：CN113221246A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110536202.8
申请日：2021-05-17
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明的一种基于瞬态油耗修正的移动源排放估计方法、系统及介质，通过获取目标车辆的参数数据并处理；划分车辆运行时的动力源提供情况；计算得到稳态估计下的燃油损耗率，并利用神经网络对稳态估计下的燃油损耗率进行瞬态校正，得到瞬态燃油损耗率；计算电池和电机为动力源的瞬时电量消耗；分别计算监测路段下电池充电油耗和发动机工作下燃油消耗；利用总油耗、燃油的排放因子计算本次监测中总的尾气排放。本发明利用基与神经网络的瞬态油耗修正模型的瞬态油耗和燃烧排放因子估计移动源发动机的瞬时排放，真实反应路况变化下的瞬时油耗情况以及污染排放情况，可估算移动源在路况变化时的真实油耗与尾气排放量，便于相关部门的管控。
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公开(公告)号：CN119127964A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411102214.X
申请日：2024-08-12
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院
IPC: G06F16/2458 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于变量自注意力的时序数据插补方法和装置，属于数据插补技术领域。所述基于变量自注意力的时序数据插补方法包括：对获取的多组历史监测数据进行处理，获取监测设备对应的至少一组待插补数据；将至少一组待插补数据输入至数据插补模型的嵌入层，得到嵌入层输出的待插补数据所包括的各目标对象对应的嵌入向量；将各嵌入向量依次输入至数据插补模型的子神经网络单元，得到子神经网络单元输出的各目标对象对应的目标向量；将目标向量输入至数据插补模型的线性层，得到线性层输出的初始监测数据；基于初始监测数据训练数据插补模型。本申请的基于变量自注意力的时序数据插补方法提高了插补的精确度与准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116091491B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310344437.6
申请日：2023-04-03
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/20 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种VOCs气体检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，属于环境监测技术领域。该方法包括：从含VOCs气体泄露的原始红外视频中筛选关键视频帧，并根据关键视频帧得到标签帧和实验帧，然后基于关键视频帧、标签帧和实验帧训练增强模型并通过训练好的增强模型得到增强红外视频，进一步地，基于增强红外视频和增强红外视频对应的标注信息训练检测模型，前述检测模型基于时间特征和空间特征实现对VOCs气体的检测，至此，便可通过训练好的增强模型和检测模型对含VOCs气体泄漏的待检测视频进行VOCs气体检测。本发明旨在实现保证VOCs泄露气体检出率的同时提升准确率。
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公开(公告)号：CN116309473A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310287758.7
申请日：2023-03-20
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T7/66 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种气体泄漏检测模型的训练方法和气体泄漏检测方法，属于气体泄漏检测技术领域。气体泄漏检测模型的训练方法包括：获取气体红外图像样本集；将气体红外图像样本集输入至特征提取模块，得到气体特征信息；将气体特征信息输入至边界响应模块，定位第一气体泄漏区域，对气体特征信息进行边界特征增强，并将气体特征信息和第一气体泄漏区域的边界位置信息进行结合，得到气体融合特征图；将气体融合特征图输入至特征检测模块，得到样本气体泄漏区域位置信息和样本泄漏源位置信息；调整气体泄漏检测模型的参数，得到训练好的气体泄漏检测模型。该方法提升了气体泄漏区域和泄漏源头的检出准确度和效率。
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公开(公告)号：CN113780138B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202111013939.8
申请日：2021-08-31
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明的一种自适应鲁棒性VOCs气体泄漏检测方法、系统及存储介质，包括以下步骤，获取红外视频数据并进行预处理操作；从红外视频数据中提取一定长度像素点一维时序特征数据，训练一维卷积神经网络分类器；使用一维卷积神经网络分类器，输出值导入贝叶斯框架内的EVT算法，训练先验伽马分布的参数α0和β0；输入相关参数，通过自适应算法调整阈值，输出预测结果。本发明充分利用红外视频数据中VOCs气体区域像素点的时空特征使用卷积神经网络对红外视频图像进行预筛查，通过贝叶斯框架内的极值理论来优化调整筛查阈值，通过用指数分布逼近分数的概率密度函数的右尾部，并使用从训练数据中学习的伽马共轭先验，可以降低错误率的可变性并提高整体性能。
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公开(公告)号：CN113222217B
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202110406754.7
申请日：2021-04-15
Applicant: 中国科学技术大学先进技术研究院 , 安徽省生态环境监测中心(安徽省重污染天气预报预警中心)
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