-
公开(公告)号:CN118015268A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410112976.1
申请日:2024-01-25
Applicant: 中国市政工程中南设计研究总院有限公司
Abstract: 本发明提供一种污泥沉降自动识别方法,包括:构建并标定量筒模板图;将待测量筒图与标定好的量筒模板图进行特征匹配,以提取并校准所述待测量筒图的量筒区域;将提取的量筒区域图进行预处理,以消除光照干扰;采用基于统计查找跳变的方法获取所述量筒区域的泥水分割线,根据水面和所述泥水分割线的位置关系计算沉降比。本发明节省人力消耗、自动监测污泥沉降的全过程,及时、准确了解曝气池中活性污泥的浓度和泥质情况,从而掌握和控制整个工艺的运行参数。
-
公开(公告)号:CN117852610A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202311857029.7
申请日:2023-12-29
Applicant: 中国市政工程中南设计研究总院有限公司 , 中国中信有限公司
IPC: G06N3/084 , G06N3/0499 , G06F18/2411
Abstract: 本发明涉及基于BP神经网络与支持向量机的反冲洗方法及系统,其方法包括:获取滤池在预设时间内的反冲洗参数数据,并根据所述反冲洗参数数据建立基于BP神经网络的反冲洗参数模型;基于所述反冲洗参数模型,获取预设时间内滤池的决策参数数据,并根据所述决策参数数据构建基于专家系统和支持向量机的反冲洗决策模型;在预设周期内获取反冲洗决策模型的评价参数数据,根据所述评价参数数据对所述反冲洗参数模型和所述反冲洗决策模型进行校正;基于校正后的反冲洗决策模型,对滤池进行反冲洗控制。本发明根据反冲洗参数建立决策模型,并根据决策模型对滤池进行自动化控制,从而提高了滤池的利用率、效率和可靠性。
-
公开(公告)号:CN117931865A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202311755227.2
申请日:2023-12-18
Applicant: 中国市政工程中南设计研究总院有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/248 , G06T17/10 , G06Q50/26 , G06Q10/10 , G06F18/241 , G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的市政工程BIM智能审图方法,包括:基于深度学习网络的分词技术,提取市政设计规范集,所述市政设计规范集包括多条规范条文,每条规范条文中包括审核主体和其对应的规则条件;从BIM模型空间中获取每一种实体类别的每一个实体的参数信息;根据每一个实体所属的实体类别,在所述市政设计规范集中找到与所述实体类别匹配的规范条文的审核主体;将每一个实体的参数信息与规范条文中审核主体的规范条件进行比较,根据比较结果确定每一个实体的参数信息是否合规,生成审图报告。本发明提供智能化的审图方法,相比现有的人工审图,审图的速度更快,效率更高,审图的准确性也更高。
-
-