一种音视频融合的噪声源定位方法及系统

    公开(公告)号:CN116540178B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202310492534.X

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明涉及噪声监测技术领域,具体为一种音视频融合的噪声源定位方法及系统,其方法包括:采集对应监测区域内的实时噪声信号和实时图像信号;对所述实时噪声信号和实时图像信号进行预处理;判断所述预处理后的实时噪声信号对应的环境噪声事件类型是否为环境噪声污染事件,将所述环境噪声污染事件的相关信息数据发送到服务器;服务器进行时空计算,提取所述环境噪声污染事件中噪声源的位置信息和目标图像,生成环境噪声污染事件证据链。本发明可对环境噪声污染事件中的噪声源进行定位,同时对噪声源目标图像进行检测,生成环境噪声污染事件证据链,满足当前环境噪声监测和管理工作的需要,提高环境噪声监测与记录的效率。

    一种音视频融合的噪声源定位方法及系统

    公开(公告)号:CN116540178A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310492534.X

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明涉及噪声监测技术领域,具体为一种音视频融合的噪声源定位方法及系统,其方法包括:采集对应监测区域内的实时噪声信号和实时图像信号;对所述实时噪声信号和实时图像信号进行预处理;判断所述预处理后的实时噪声信号对应的环境噪声事件类型是否为环境噪声污染事件,将所述环境噪声污染事件的相关信息数据发送到服务器;服务器进行时空计算,提取所述环境噪声污染事件中噪声源的位置信息和目标图像,生成环境噪声污染事件证据链。本发明可对环境噪声污染事件中的噪声源进行定位,同时对噪声源目标图像进行检测,生成环境噪声污染事件证据链,满足当前环境噪声监测和管理工作的需要,提高环境噪声监测与记录的效率。

    一种燃烧器
    3.
    发明公开
    一种燃烧器 审中-实审

    公开(公告)号:CN116428589A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310630232.4

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 本发明适用于热水器技术领域,公开了一种燃烧器,包括壳体、防回火组件和多孔介质体。壳体包括上壳和与上壳连接的下壳,上壳形成有燃烧室;防回火组件包括穿孔板和堇青石板;多孔介质体、穿孔板、堇青石板在靠近下壳的方向上依次设置于燃烧室内。本申请通过设置穿孔板和堇青石板两层防回火的结构,并且通过将第一介质的孔隙密度设置为大于第二介质的孔隙密度,以及将混合腔的横截面积设置为沿着燃烧气体的流动方向逐渐增大,进一步加强壳防回火的效果,实现多级防回火的效果,提高燃烧器的安全性。通过设置多孔介质体,提高燃烧效率,有利于提升燃烧室的升温速率,此外,多孔介质体呈波浪形,使得燃烧器内工作时燃烧室内受热均匀。

    一种多孔介质燃烧器
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116928668A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202311073001.4

    申请日:2023-08-24

    Abstract: 本发明适用于燃烧器技术领域,公开了一种多孔介质燃烧器,应用于热水器,燃烧器包括壳体、多孔介质体和供气装置。壳体包括混合腔与混合腔连通的燃烧室;多孔介质体设于燃烧室内,多孔介质体呈波浪形,多孔介质体具有多个孔隙;供气装置与混合腔连通,供气装置用于提供燃烧气体。通过设置在燃烧室内设置多孔介质体,提高燃烧效率,有利于提升燃烧室的升温速率,此外,多孔介质体呈波浪形,使得燃烧器内工作时燃烧室内受热均匀。同时设置隔热组件,一方面能够阻止燃烧室的温度向外辐射,从而达到保护燃烧室以外的器件,另一方面,可以防止燃烧室的温度下降太快,防止多孔介质体出现炸裂,有利于提高多孔介质体的使用寿命。

    一种音视频融合的噪声事件分类方法及系统

    公开(公告)号:CN116628545A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310520830.6

    申请日:2023-05-09

    Abstract: 本发明涉及噪声监测技术领域,具体为一种音视频融合的噪声事件分类方法及系统,其方法包括:采集监测区域内的实时噪声信号和实时图像信号;对所述实时噪声信号进行预处理;将所述预处理后的实时噪声信号和实时图像信号发送到服务器;获取噪声事件类型特征信息;构建噪声事件分类模型,基于所述预处理后的实时噪声信号和所述噪声事件类型特征信息对所述噪声事件分类模型进行训练;基于所述训练完成的噪声事件分类模型对所述预处理后的实时噪声信号和实时图像信号进行分类;对分类结果进行精度分析。本发明通过构建利用深度学习的噪声事件分类模型,对环境噪声事件进行动态分类,满足当前环境噪声监测与管理的需要。

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