报警处理方法、装置及门禁监控系统

    公开(公告)号:CN106815908A

    公开(公告)日:2017-06-09

    申请号:CN201611132735.5

    申请日:2016-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种报警处理方法、装置及门禁监控系统。该方法包括:在检测到指定场所的门禁电控锁打开的情况下,根据门禁刷卡记录,判断所述指定场所内是否存在第一人员;在判断结果为存在所述第一人员的情况下,判断所述指定场所内是否存在管理所述第一人员的第二人员;在判断结果为不存在第二人员的情况下,发送第一报警提示。通过本发明,解决了相关技术中存在不能监控特定人员同进同出指定场所的问题。

    工程分包处理方法和装置

    公开(公告)号:CN105139492A

    公开(公告)日:2015-12-09

    申请号:CN201510494324.X

    申请日:2015-08-12

    Abstract: 本发明提供了一种工程分包处理方法和装置。该方法包括:检测是否接收到第一门禁开启指令,其中,第一门禁开启指令为第一门禁卡输出的用于指示门禁设备开启的指令,第一门禁卡为存储有分包人员信息的门禁卡;如果接收到第一门禁开启指令,则检测在接收到第一门禁开启指令之前是否接收到第二门禁开启指令,其中,第二门禁开启指令为第二门禁卡输出的用于指示门禁设备开启的指令,第二门禁卡为存储有分包管理人员信息的门禁卡;以及如果在接收到第一门禁开启指令之前未接收到第二门禁开启指令,则输出报警信息。通过本发明,解决了实施工程分包的过程中难以保证分包管理人员和分包人员同时进出工程现场的问题。

    报警处理方法、装置及门禁监控系统

    公开(公告)号:CN106815908B

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201611132735.5

    申请日:2016-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种报警处理方法、装置及门禁监控系统。该方法包括:在检测到指定场所的门禁电控锁打开的情况下,根据门禁刷卡记录,判断所述指定场所内是否存在第一人员;在判断结果为存在所述第一人员的情况下,判断所述指定场所内是否存在管理所述第一人员的第二人员;在判断结果为不存在第二人员的情况下,发送第一报警提示。通过本发明,解决了相关技术中存在不能监控特定人员同进同出指定场所的问题。

    隧道运输装置
    5.
    实用新型

    公开(公告)号:CN206624342U

    公开(公告)日:2017-11-10

    申请号:CN201621356188.4

    申请日:2016-12-09

    Abstract: 本实用新型提供了一种隧道运输装置,包括轨道和运输车,轨道设置在隧道内并沿隧道的长度方向延伸,运输车可移动地设置在轨道上。使用时,运输车用于灌装泥土,运送泥土时,通过人力推动或拉动运输车,使其在轨道上移动,即可将泥土运出隧道。与现有技术中使用小推车运送泥土相比,隧道运输装置减轻了工人的劳动强度。并且,通过隧道运输装置运送泥土,可以增加单次运送的泥土量,从而提高劳动效率。

    定位工具
    6.
    实用新型

    公开(公告)号:CN206220976U

    公开(公告)日:2017-06-06

    申请号:CN201621300821.8

    申请日:2016-11-30

    Abstract: 本实用新型提供了一种定位工具,包括本体和至少两个螺栓定位部,螺栓定位部设置在本体上。使用时,先根据需要安装的电缆支架的间距确定螺栓定位部在本体上的间距,将本体贴附在浇注侧墙所用的模板上,根据螺栓定位部在本体上的间距标示出模板上要安装的相邻两个螺栓的间距。标示完成后,进行打孔,使螺栓穿过模板并在螺栓两端旋拧螺母,以保持螺栓固定在模板上。再通过螺栓定位部调整螺栓,确保螺栓与模板垂直。之后再拧紧螺栓两端的螺母,开始浇筑侧墙,从而确保了螺栓垂直于浇筑形成后的侧墙,进而便于安装电缆支架。本实用新型的定位工具既起到定位相邻两个螺栓之间的间距,又能调整螺栓相对于侧墙的垂直度,一具多用,方便快捷。

    基于电力大数据的用电异常识别方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118861960A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411352592.3

    申请日:2024-09-26

    Abstract: 本申请属于电力大数据技术领域,具体涉及一种基于电力大数据的用电异常识别方法、装置、设备及介质。本方法从电力大数据平台中获取用户的多模态数据和历史用电数据,并提取特征,特征重构为二维时间序列数据;利用深度学习模型提取二维时间序列数据的时空特征,作为用户用电行为特征;将多模态数据和历史用电数据进行关联分析,确定不同数据之间的关联关系,得到关联分析结果;基于用户用电行为特征和关联分析结果,构建用户画像;基于用户画像,构建用户用电仿真模型,基于用户用电仿真模型模拟用户的用电行为,得到用户用电仿真数据;基于异常用电识别模型,对比用户用电仿真数据和用户用电实际数据,得到用电异常识别结果。

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