-
公开(公告)号：CN118966441A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411041715.1
申请日：2024-07-31
申请人： 广东柯内特环境科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/0985
摘要： 本发明公开了一种企业排污异常检测方法及系统，充分利用无标签数据并根据无标签数据学习一个编码器，利用编码器对同类数据进行相似编码，并使不同类别的数据的编码尽可能不同，再利用学习到的编码器处理有标签数据，有效地区分同类样本和不同类别样本，并使用分类器训练经过编码器处理后的数据，提高模型的预测性能。另外在进行学习训练编码器时无需用有标签数据，可以充分利用实际中大量无标签数据和解决打标签耗时耗力问题，对于数据中存在的有标签数据，同时有效提取同类样本特征的基础上充分利用有监督学习模型的优势，提升模型的性能，进而利用分类器输入企业排污数据的预测结果，其与当前企业的排污数据作比，进而准确判断企业排水异常状况。
-
公开(公告)号：CN118070177A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410147171.0
申请日：2024-02-01
申请人： 广东柯内特环境科技有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06Q30/018 , G06Q50/26 , G06F123/02
摘要： 一种基于对比学习的排水数据造假甄别方法及系统，方法包括如下步骤：对历史数据进行预处理；根据历史数据的时序搭建基于空洞卷积和Transformer信息提取的对比学习编码器，使用历史数据对对比学习编码器进行学习及优化；获取排水的实时数据，并作为训练集训练回归模型；使用训练后的训练回归模型对排水的数据进行预测，得到预测值；设置判断阈值；根据排水的实时数据的真实值、预测值以及判断阈值判断是否存在排水数据造假。使用编码的数据做企业排水的训练和预测，基于真实排水数据和预测的排水数据，设置判断阈值，甄别更有可能数据造假的情况。后续相关人员可根据结果对存在数据造假情况的企业进行审查，有效提高对数据造假情况发现。
-
公开(公告)号：CN118747892A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410846530.1
申请日：2024-06-27
申请人： 广东柯内特环境科技有限公司
IPC分类号： G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于污水排放图像数据自动标注的污水检测方法，包括如下步骤：获取污水排放的数据集，并对获取的数据集进行预处理以及将获取的数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集；构建对比学习网络模型，将训练集送入至对比学习网络模型中训练，得到训练好的对比学习网络模型；将训练好的对比学习网络模型与YOLO5检测网络进行拼接获得混合网络模型，并对混合网络模型进行训练，以获得训练好的混合网络模型；将测试集送入混合网络模型中，得到最终的检测结果，本发明目的在于替代人工，以实现图像数据的自动标注以及自动检测，用以实现自动化获取污水检测结果。
-
公开(公告)号：CN115933576A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310045466.2
申请日：2022-09-21
申请人： 广东柯内特环境科技有限公司
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明涉及设备监控技术领域，为设备的多工作状态运行阈值设置方法及监控方法、监控系统，该方法包括步骤：S3、找出目标阈值；根据目标阈值，执行步骤S4或S5；S4、执行第一校验流程；若校验通过，使设备按原设阈值作为运行阈值设置；S5、以所得目标阈值作为运行阈值设置；设备具有多个的工作状态，设备对应各工作状态具有多个原设阈值；S3中，目标阈值与原设阈值具有对应关系；当执行S4，使目标阈值与所对应的各原设阈值以第一校验流程进行校验；当执行S5，令目标阈值取代所对应的各原设阈值作为运行阈值设置；通过该设备的运行阈值设置方法应用，能够使设置的运行阈值具有可靠性高的特点，确保监控系统对设备生产状态的监控验证准确。
-
公开(公告)号：CN112288021A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011203309.2
申请日：2020-11-02
申请人： 广东柯内特环境科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种医疗废水监测数据质控方法、装置及系统，该方法包括采集医疗废水处理全过程的监测数据；对采集得到的监测数据进行分类识别，得到不同的数据类型；根据所识别得到的数据类型匹配对应的异常检测算法及参数，得到异常点数据。本方法基于已有医疗废水全过程大数据平台的监控数据，实现智能质控。利用算法精准找出异常点位，减少数据质量审核专员的工作量，解决人工审核易出现遗漏的问题，提高数据质量审核效率；较传统人工异常检测相比，基于不同医院独特的废水处理排放模式，进行智能化建模匹配，能够基于每家医院的不同监测指标，实现不同类型监测数据的自动识别与检查，智能高效的实现不同指标的异常检测。
-
公开(公告)号：CN118964949A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411184215.3
申请日：2024-08-27
申请人： 广东柯内特环境科技有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06Q50/06 , G06Q30/018
摘要： 本发明公开了一种应用在稀释水样场景的数据造假嫌疑的识别方法、装置，在基于孤立森林算法的条件下，通过采集当前时刻前的水质参数历史数据以构建监控参数集以及特征指标，判断条件性的数据根据水样提取的当天时刻确定，以提高数据造假嫌疑判断的准确度，进而采集多个时段的待检测水质参数数据，并将多个时段的待检测水质参数数据与监控参数集对应的特征指标共同构成待检测样本集，在基于孤立森林算法对待检测样本集中的每个多个时段的待检测水质参数数据进行异常识别与警示，对于整体识别任务重水质参数数据均提取于水样场景中，在没有人为设定参数的干预的状况下，能够充分反馈当前水样场景的水质造假情况。
-
公开(公告)号：CN116184955A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310045448.4
申请日：2022-09-21
申请人： 广东柯内特环境科技有限公司
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明涉及设备监控技术领域，具体为运行阈值设置方法及监控方法、监控系统，该设备的运行阈值设置方法包括步骤：S1、获取设备的运行数据；S2、通过分类算法对运行数据进行聚类；S3、通过循环二分法找出目标阈值；根据所得目标阈值，然后执行步骤S4或S5；其中：S4、执行以所得目标阈值进行设备原设阈值的可靠性校验的第一校验流程；若校验通过，使设备按其原设阈值作为运行阈值设置；S5、以所得目标阈值作为设备的运行阈值设置；通过该设备的运行阈值设置方法应用，能够使设置的运行阈值具有可靠性高的特点，确保监控系统对设备生产状态的监控验证准确。
-
公开(公告)号：CN118800358A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410846533.5
申请日：2024-06-27
申请人： 广东柯内特环境科技有限公司
IPC分类号： G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种污水排放数据造假的识别方法、装置，利用收集的水样数据指标进行预处理分类为异常排放数据集和正常排放数据集，基于正常排放数据集结合构建的对抗网络模型进行训练，能够有效针对当前污水所在地的当地特性进行对抗网络模型的参数训练，以形成对抗网络模型的对于异常排放数据集的判断基准，并通过训练好的对抗网络模型，将异常排放数据集转换/拟合为差异化较大且能够进行造假判断的异常分数，利用异常分数展示出企业排放数据集中各个数据的异常程度，用以反应出异常排放数据集中的各个时间段水样数据指标的造假风险程度，进而利于用户进行污水数据造假判断识别。
-
公开(公告)号：CN115238830A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211147187.9
申请日：2022-09-21
申请人： 广东柯内特环境科技有限公司
摘要： 本发明涉及设备监控技术领域，具体为设备的运行阈值设置方法及监控方法、监控系统，该设备的运行阈值设置方法包括步骤：S1、获取设备的运行数据；S2、通过分类算法对运行数据进行聚类；S3、通过循环二分法找出目标阈值；根据所得目标阈值，然后执行步骤S4或S5；其中：S4、执行以所得目标阈值进行设备原设阈值的可靠性校验的第一校验流程；若校验通过，使设备按其原设阈值作为运行阈值设置；S5、以所得目标阈值作为设备的运行阈值设置；通过该设备的运行阈值设置方法应用，能够使设置的运行阈值具有可靠性高的特点，确保监控系统对设备生产状态的监控验证准确。
-
公开(公告)号：CN112288021B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011203309.2
申请日：2020-11-02
申请人： 广东柯内特环境科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种医疗废水监测数据质控方法、装置及系统，该方法包括采集医疗废水处理全过程的监测数据；对采集得到的监测数据进行分类识别，得到不同的数据类型；根据所识别得到的数据类型匹配对应的异常检测算法及参数，得到异常点数据。本方法基于已有医疗废水全过程大数据平台的监控数据，实现智能质控。利用算法精准找出异常点位，减少数据质量审核专员的工作量，解决人工审核易出现遗漏的问题，提高数据质量审核效率；较传统人工异常检测相比，基于不同医院独特的废水处理排放模式，进行智能化建模匹配，能够基于每家医院的不同监测指标，实现不同类型监测数据的自动识别与检查，智能高效的实现不同指标的异常检测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
15 条记录 (耗时 0.034 秒)
