基于Websocket的智能建造实训桥梁加速度实时监测显示的方法

    公开(公告)号:CN117278544A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311216385.0

    申请日:2023-09-20

    Abstract: 本发明提出基于Websocket的智能建造实训桥梁加速度实时监测显示的方法,所述桥梁处设有用于监测桥梁震动加速度的加速度传感器,加速度传感器的串口与后端的工业网关设备相连,所述方法中,使用者在设置加速度传感器时,先通过前端设备向后端的工业网关设备的websocket服务发送设置震动传感器命令,工业网关设备将该命令对应的加速度传感器的串口加入uloop监听循环并绑定串口回调函数,在监听过程中把加速度传感器的监测数据存储为链表;所述工业网关设备通过websocket服务,直接向前端设备推送链表中的监测数据,由前端设备对监测数据进行客户端网页形式展示或进行本地存储;本发明所述方法简单高效,无需多余协议开销,成本低且响应效率高。

    基于ARIMA预测和回归预测的传感器采集数据缺失值处理方法

    公开(公告)号:CN113312587B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202110668225.4

    申请日:2021-06-16

    Abstract: 本发明提出基于ARIMA预测和回归预测的传感器采集数据缺失值处理方法,用于对采集数据中的缺失部分进行估算,并以估算值回填,所述处理方法包括以下步骤;步骤S1、对传感器采集数据的缺失部分进行时间填补及空值替代,把缺失部分转换为空值区;步骤S2、对空值区连续缺失值部分进行数据拆分,同时识读缺失值对应的传感器数量,对拆分后的数据以ARIMA算法或回归预测方法以对缺失值进行估算;步骤S3、对步骤S2中的估算值进行评估以判定其是否满足回填标准,以符合回填标准的估算值进行回填;本发明能对桥梁传感器收集数据的缺失值进行预测,从而对缺失值(缺失值包括:空值、超出传感器量程和精度的数据)进行回填。

    一种基于5G及UWB的AR眼镜的水库巡检系统

    公开(公告)号:CN115497189A

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202211130760.5

    申请日:2022-09-16

    Abstract: 本发明提出一种基于5G及UWB的AR眼镜的水库巡检系统,所述巡检系统包括巡检人员处的AR眼镜、UWB基站和远程服务端;所述AR眼镜设有UWB标签及5G通讯模块;UWB基站对UWB标签进行定位解算以获取AR眼镜的定位信息,并把定位信息发送至远程服务端;所述远程服务端处存有水库的三维模型数据,远程服务端以坐标映射把AR眼镜的定位信息映射在三维模型内,检索出AR眼镜当前坐标周围的巡检点模型数据,并把巡检点模型数据通过5G网络发送给AR眼镜,用于巡检过程中水库模型图像与巡检现场图像的比对;本发明基于5G网络及AR眼镜虚拟化技术,通过虚拟化场景与实际场景进行融合换算映射,并与水库大坝安监系统数据对接,完成高效率的巡检和排障任务。

    一种基于区块链的物联网平台数据上链前可信认证技术

    公开(公告)号:CN115378608A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202210998588.9

    申请日:2022-08-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的物联网平台数据上链前可信认证技术,其特征在于,为数据库生成可信统一标识,构建具有区块链特征的数据存储表,该数据存储表包含dbhash和dbprehash 2个字段,dbhash为t时刻数据的hash值,dbprehash为t‑1时刻数据的hash值,通过验证t时刻的hash值和t+1时刻的dbprehash值是否相等,在数据库侧来判断数据是否被修改,同时将数据上链,在区块链侧,blockhash为t时刻数据的hash值,blockprehash为t‑1时刻数据的hash值,在区块链侧,通过验证t时刻的dbhash值和t时刻的blcokhash值是否相等,和验证t时刻的dbprehash值和t时刻的blcokprehash值是否相等,再次判断数据是否被修改,来保证数据在上链前的可信,应用本技术方案可保证上链数据的可信。

    基于混合深度学习模型的水库水位预测预警方法及系统

    公开(公告)号:CN114648170A

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202210366608.0

    申请日:2022-04-08

    Abstract: 本发明涉及一种基于混合深度学习模型的水库水位预测预警方法及系统,该方法包括:1)构建基于注意力机制和改进粒子群Conv1D‑LSTM优化混合模型:获取水库雨水情数据作为模型训练数据,搭建基于注意力机制的Conv1D‑LSTM混合模型,然后采用改进粒子群优化算法优化所述Conv1D‑LSTM混合模型;2)加载基于注意力机制和改进粒子群Conv1D‑LSTM优化混合模型;获取水库雨水情实时监测数据,而后输入模型进行水库水位预测,得到水库水位预测值;3)判断预测水位是否处于安全区间,是则正常进行水库水位调度,否则对比水库水位预警标准,输出水库各参数信息及预警等级,进而结合输出参数进行水库水位调度,以将水库水位调度至安全区间。该方法及系统有利于提高水库水位预测的准确性。

    一种基于混合模型的流域洪涝灾害预案方法

    公开(公告)号:CN115146862B

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202210834882.6

    申请日:2022-07-15

    Abstract: 本发明提出一种基于混合模型的流域洪涝灾害预案方法,包括水位预测模型训练、模型应用和预案寻优;所述预案方法在模型应用过程中构造构造流域洪涝灾害危险系数,并基于流域水位预测模型计算该系数,流域洪涝灾害危险系数的构造过程进行承灾体易损性分析时,采用流域每个测点附近的人口密度和土地利用类型作为评价指标,其中土地利用类型使用专家评分法确定每种土地利用类型的权重;本发明能实现流域洪涝灾害危险系数的最小化,输出最优且差异较大的多个预案。

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