申请/专利权人：杭州企茏电子科技有限公司

申请日：2024-01-11

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117555279B

主分类号：G05B19/042

分类号：G05B19/042

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.13#公开

摘要：本发明公开了一种危化品储存仓库远程即时监控系统及方法，通过气体检测模块，可以有效的检测危化品储存库内气体的状态，判断是否有气体泄漏，并根据检测结果进行预警，通过温度检测和湿度检测，可以有效的检测危化品储存内温度和湿度，进而根据检测到的温度和湿度进行预警，容积破损检测模块可以检测而危化品储存容器是否有破损，有效的判断储存容器的状态，并及时通知仓管人员，进行及时响应处理。

主权项：1.一种危化品储存仓库远程即时监控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对危化品储存数据进行标准化；步骤S2：以储存仓库内的检测参数作为节点，建立节点特征矩阵，构造适合神经网络训练的检测参数数据集；步骤S3：使用检测参数数据集对神经网络模型进行训练，直至神经网络训练模型验证通过；步骤S4：使用危化品储存仓库远程即时监控系统实时检测仓库内的参数数据进行检测报警，并通过神经网络模型对检测参数进行预测；监控系统实时检测仓库内的参数数据进行检测报警为：步骤S41将储存仓库进行分区，检测传感器检测储存仓库内的气体浓度数据、温湿度数据和容积破损数据，生成即时检测数据集；步骤S42：MCU控制模块分析即时检测数据集，选取一段时间内本分区相同检测参数的中心位置数据和周边位置数据，生成中心位置数据集和周边位置数据集，对中心位置数据集和周边位置数据集进行综合分析，并判断各个检测参数是否达到各自的报警阈值范围；中心位置数据集和周边位置数据集进行综合分析为：获取气体检测数据向量G、温度数据向量N和湿度数据向量H，并将气体检测数据向量G、温度数据向量N和湿度数据向量H进行归一化计算： ， ， ；其中，表示第i分区的G可训练线性转化矩阵，表示第i分区的N可训练线性转化矩阵，表示第i分区的H可训练线性转化矩阵，Xt为时间t上嵌入特征向量；将计算结果和检测数据集输送至数据中心进行神经网络模型训练，将检测时间点之前指定时间段内未发生事故的数据集输送至神经网络模型训练得到未发生事故时的训练集Xw和验证集Yw，将检测时间点之前指定时间段内发生事故的数据集输送至神经网络模型训练得到发生事故时的训练集Xf和验证集Yf，随机选取训练集Xw、验证集Yw、训练集Xf和验证集Yf进行向量归一化计算，计算后的训练集Xw和训练集Xf输入到神经网络模型进行训练，通过计算后的验证集Yw和验证集Yf对神经网络模型进行验证，验证通过后，使用训练并验证通过后的神经网络模型对即时检测数据集进行向量归一化计算后的数据，与对应的数据进行对比判断分析；步骤S43：若气体浓度数据、温湿度数据和容积破损数据均超过各自的报警阈值范围，则MCU控制模块发出报警信息，通过音频报警模块进行报警，若气体浓度数据、温湿度数据和容积破损数据部分超过各自的报警阈值范围，MCU控制模块将随机选取的检测参数数据发送至数据中心，通知人员到储存仓库查看，若气体浓度数据、温湿度数据和容积破损数据均未超过各自的报警阈值范围，则对检测参数数据进行记录，并发送至数据中心。

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权利要求：

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