Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

CN113077816B - 一种用于工厂的监控安防系统 - Google Patents

一种用于工厂的监控安防系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113077816B
CN113077816B CN202110343685.XA CN202110343685A CN113077816B CN 113077816 B CN113077816 B CN 113077816B CN 202110343685 A CN202110343685 A CN 202110343685A CN 113077816 B CN113077816 B CN 113077816B
Authority
CN
China
Prior art keywords
state code
wireless
state
code sequence
sound
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110343685.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113077816A (zh
Inventor
黄瑶瑶
武承哲
王秉相
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang College of Security Technology
Original Assignee
Zhejiang College of Security Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang College of Security Technology filed Critical Zhejiang College of Security Technology
Priority to CN202110343685.XA priority Critical patent/CN113077816B/zh
Publication of CN113077816A publication Critical patent/CN113077816A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113077816B publication Critical patent/CN113077816B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
    • G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/02—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)

Abstract

本发明提出了一种用于工厂的监控安防系统，其在无线传感器网络的基础上，提出了针对水循环系统的监控方案，以便能够实现对水循环系统的实时有效监控，同时对尤其是大范围的监控场景下的无线传感器监控网络提出了一种控制方案，其中能够允许各个传感器独立控制其工作状态，无需设置中央控制器进行统一管理，可以有效避免大量控制数据占用有限的无线带宽资源，并且可以有效减少各传感器的工作时间，减少系统能耗，改善系统的生命周期。

Description

一种用于工厂的监控安防系统
技术领域
本发明涉及安全监控技术领域，具体涉及用于工厂的监控安防系统。
背景技术
在现代化工厂生产环境下，厂区工作空间的全方位自动监控是保证生产有序进行的重要保证。
由于无线传感器网络具有易于布设和拓展，适合各种复杂监控环境等特点，近来越来越多地将无线传感器网络技术应用于工厂环境下的自动监控。
在无线传感器网络应用中，预设区域的监控覆盖率是一个重要的考虑因素。在现有技术中，通常会通过传感器网络中的中央控制器调节各个传感器的覆盖率来满足对监控区域的全覆盖。然而，由于在工厂应用中，往往存在比较大的监控区域，这意味着需要布设数量巨大的传感器，采用这种集中控制方式则会需要在中央控制器与各传感器之间进行大量的控制数据交互，这会给带宽有限的无线传输信道产生巨大的压力，容易造成阻塞，导致控制数据发生丢失或者损坏，从而影响监控的有效性；另一方面，在这种集中控制方式下，整个监控系统也容易因为中央控制器受到攻击或者发生故障而瘫痪，即，系统的容错性和安全性存在不足。此外，在无线传感器网络中，各传感器往往是通过电池供电的，如何在保证所需要的监控覆盖率的情况下尽量减少传感器的工作时间，提高传感器的使用寿命，减少维护成本，也是无线传感器网络应用时需要解决的一个重点问题。
另外，在现有的工厂监控设计中，水循环系统的监控往往是一个盲点，往往是通过监控水压的变化来发现循环系统的故障。但是，在水压发生明显变化时，往往意味着管道已经出现了较大的裂缝，无法实现故障的早期排查，同时，这种监控手段无法用于对下水道等非压力管道的故障监控。而水循环系统一旦发生较大的故障，导致出现严重的液体泄漏，会严重破坏工厂的操作环境。
发明内容
针对这一问题，本发明提出了一种用于工厂的监控安防系统，其在无线传感器网络的基础上，提出了针对水循环系统的监控方案，以便能够实现对水循环系统的实时有效监控，同时对尤其是大范围的监控场景下的无线传感器监控网络提出了一种控制方案，其中能够允许各个传感器独立控制其工作状态，无需设置中央控制器进行统一管理，可以有效避免大量控制数据占用有限的无线带宽资源，并且可以有效减少各传感器的工作时间，减少系统能耗，改善系统的生命周期。
具体而言，本发明涉及一种用于工厂的监控安防系统，其包括多个无线图像传感器、多个无线声音传感器、服务器及报警单元，其中：
所述无线图像传感器被设置用于获取监视区域的图像，并以无线方式与所述服务器进行通信，以上传其所获取的监视图像数据；
所述服务器用于存储所述监视图像数据；
所述无线声音传感器设置在液体管道的安装空间内，用于获取所述安装空间内的声音信号并将其以无线方式发送给所述报警单元；以及，所述报警单元被设置成基于所述声音信息判断是否存在液体泄漏，并发出警报。
进一步地，所述无线声音传感器成对地设置在所述液体管道的两端；并且，所述报警单元被设置成通过分析所述声音信号X(t)中的频谱信息来判断是否发生泄漏事件。
进一步地，所述报警单元被设置成:将所述声音信号X(t)分成N段Xi(t),i＝1,…,N，任意相邻两段信号Xi(t)与Xi+1(t)之间均存在时间上重叠的部分；
根据公式
Figure GDA0003604511310000031
获得所述声音信号X(t)的功率谱P(t,ω)；
基于功率谱信息P(t,ω)，判断声音信号X(t)中的主要频率成分是否包括泄漏声信号的特征频率范围。
进一步地，所述报警单元还被设置成：
计算相关函数
Figure GDA0003604511310000032
其中：X1(t)和X2(t)分别为设置于管道两端的两个无线声音传感器接收到的声音信号，X1(t)＝S(t)+N1(t)，X2(t)＝a*S(t)+N2(t)，S(t)表示泄漏声信号，N1(t)和N2(t)表示噪声信号；T为所述声音信号的持续时间；
在基于所述相关函数R1-2(t)确定声音信号X1(t)与X2(t)源于包含泄漏声信号的同一声音信号时，根据两个声音传感器接收到两个声音信号的时间差Dt，确定泄漏点位置。
进一步地，所述服务器被设置用于事先生成一组或多组状态码序列，并将所述状态码序列发送给所述无线图像传感器；
所述无线图像传感器被设置成根据所述状态码序列自主控制其工作状态在图像获取状态与休眠状态之间的切换。
进一步地，所述状态码序列由多个二进制数构成，所述二进制数用于指示其在状态码序列中的位置对应的时隙上，所述无线图像传感器的工作状态为图像获取状态或休眠状态。
进一步地，每组状态码序列中包含的状态码序列数量与所述无线图像传感器的数量M相同，且每个状态码序列中的二进制数的个数与一个时帧内包含的时隙数量L相同。
进一步地，所述服务器被设置成通过以下方式生成所述状态码序列：
步骤1，利用参数L和w，随机生成所有可能的状态码序列，作为第一状态码序列组，其中所述参数w为每个时帧上对应于图像获取状态的时隙数量；
步骤2，将第i状态码序列组中的第1至i个状态码序列作为第i+1状态码序列组的第1至i个状态码序列，并依次计算第i个状态码序列与第i状态码序列组中除第1至i个状态码序列之外的其他状态码序列之间的汉明距离，并将其与预设阈值Td进行比较，将所述汉明距离不小于所述预设阈值Td的状态码序列加入至第i+1状态码序列组中，从而生成第i+1状态码序列组；
重复上述步骤2，直至生成的状态码序列组中的状态码序列数量与所述无线图像传感器的数量M一致。
进一步地，所述预设阈值Td＝2*(w-k)，所述参数k为预设值，其用于指示两个状态码序列之间的关系。
进一步地，在参数k＝1时，基于下列公式，根据需要的覆盖率P和所述无线图像传感器的数量M确定参数w：
P＝1-(1-[(L-w)/(w-1)]/[(L/w)*[(L-1)/(w-1)]])^M，[]为取整运算。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需使用的附图作简单地介绍，显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图来获得其他的附图。
图1示出了根据本发明的用于工厂的监控安防系统的原理框架图。
具体实施方式
在下文中，本发明的示例性实施例将参照附图来详细描述。下面的实施例以举例的方式提供，以便充分传达本发明的精神给本发明所属领域的技术人员。因此，本发明不限于本文公开的实施例。
如图1所示，在本发明中，监视安防系统可以包括多个无线图像传感器、多个无线声音传感器、服务器及报警单元。
无线图像传感器用于获取监视区域的图像，以实现对该区域的视频监视，并且以无线方式与服务器进行通信，以上传其所获取的监视图像数据。
服务器用于存储监视图像数据。优选地，可以设置有多个服务器。
在工厂环境中，管道等水循环系统通常埋设于相对封闭的空间内，往往具有较差的光照条件，但声学环境相对安静，因此，在本发明的监视安防系统中，还将多个无线声音传感器以预设间距设置在管道的安装空间内，用于获取空间内的声音信息并将其以无线方式发送给报警单元。
报警单元可以分析声音信息，从而判断管道上是否发生泄漏事件，并在发生泄漏事件时发出警报。
在本发明的监视安防系统中，不同于现有技术，各个无线图像传感器彼此之间无需通信以进行控制信息的交互，也无需与例如服务器实时地进行控制信息的交互，可以彼此独立地控制工作状态的切换，即：图像获取状态与休眠状态之间的切换。由此，可以显著地减少各个无线图像传感器之间以及与服务器之间的冗余数据交互对无线通信通道的占用，降低有限带宽的无线信道发生数据拥堵的可能性，避免各种错误控制事件的发生，减少由这种数据交互造成的能耗。同时，还可以在保证全覆盖(即在每个时隙上至少有一个图像传感器处于图像获取状态)的情况下，减少每个图像传感器处于图像获取状态的时间，减少传感器因获取图像所耗费的能量。
为更好地理解本发明，下面将具体说明无线图像传感器的工作原理。
在本发明中，首先为图像传感器设定工作周期T，并将每个工作周期划分为F个时帧，每个时帧划分为L个时隙。
服务器可以事先为各个图像传感器生成状态码序列，其用于指示传感器在每个时帧内的工作状态。在本发明中，状态码序列由多个二进制数构成，其中，每个序列中的二进制数的个数与一个时帧内包含的时隙数量相同，每个二进制数用于指示其在序列中的位置所对应的时隙上，图像传感器的工作状态，例如，数字“1”表明图像传感器在该时隙上处于图像获取状态，数字“0”则表示处于休眠状态。
在本发明中，服务器可以生成多组状态码序列，以用于规定各个图像传感器在多个时帧上的工作状态。其中，每组状态码序列所包含的状态码序列的数量可以与监控安防系统中的图像传感器数量M相同，每个状态码序列的长度与每个时帧所包含的时隙数量L相同。此外，每个时帧上，对应于图像获取状态的时隙数量记为w。基于此，下面将详细说明本发明的状态码序列生成过程，具体如下：
根据预设的参数L和w的数值，随机生成所有可能的状态码序列，作为第一状态码序列组。例如，在L＝8且w＝3时，可以随机生成的状态码序列为11100000、11000001、10011000、11000010、…、00100011。
然后，将第一状态码序列组中的第一个状态码序列(例如11100000)作为第二状态码序列组的第一个状态码序列，计算该第一个状态码序列与第一状态码序列组中的其他状态码序列之间的汉明距离并将其与阈值Td进行比较，将汉明距离不小于阈值的状态码序列加入至第二状态码序列组中，由此，生成第二状态码序列组。
在本发明中，阈值Td＝2*(w-k)，其中，参数k用于指示两个状态码序列之间关系。例如，k＝1意味着两个传感器之间最多具有一个冗余的处于图像获取状态下的时隙。
作为优选示例，参数k可以取值为1。因此，在w取值为3时，关于汉明距离的阈值Td＝4。相应地，此时，第二状态码序列组中的状态码序列为11100000、10011000、…。
接着可以类似地重复上述汉明距离计算及比较过程，即：将第i状态码序列组中的第1至i个状态码序列作为第i+1状态码序列组的第1至i个状态码序列，并依次计算该第i个状态码序列与第i状态码序列组中除第1至i个状态码序列之外的其他状态码序列之间的汉明距离的汉明距离并将其与阈值Td进行比较，将汉明距离不小于阈值的状态码序列加入至第i+1状态码序列组中，由此生成第i+1状态码序列组，直至生成的状态码序列组中的状态码序列数量与无线图像传感器的数量M一致。
例如，将第二状态码序列组中的第一和第二个状态码序列作为第三状态码序列组的第一和第二状态码序列，计算第二状态码序列与第二状态码序列组中的第三、四…状态码序列之间的汉明距离，并将汉明距离不小于阈值Td的状态码序列加入至第三状态码序列组中，由此生成第三状态码序列组。
此时，在最终生成的状态码序列组中，任意一对状态码序列之间都是存在互相关关系的。
在本发明中，在给定无线图像传感器的数量M且k＝1的情况下，图像获取状态下的时隙数量w可以依据以下公式，根据所需要的覆盖率P获得：
P＝1-(1-[(L-w)/(w-1)]/[(L/w)*[(L-1)/(w-1)]])^M，其中，数学符号[]为取整运算，且覆盖率P是指至少有一个图像传感器处于图像获取状态下的时隙数量与全部时隙数量的比值。
服务器在生成一定数量的状态码序列组后，可以将状态码序列发送给相应的无线图像传感器，各个无线图像传感器则可以根据状态码序列自行独立地运行，即在图像获取状态和休眠状态之间切换，无需与其他图像传感器或者服务器进行控制信息的交互。
同时，借助本发明所提出的对于无线图像传感器的独立控制方法，还可以在有效降低用于图像获取状态的时隙数量的情况下获得例如全覆盖的监控效果，从而有效地减少图像传感器本身因运行带来的能耗，提高其使用寿命，并且还有效减少了发送给服务器的图像传感数据中的冗余，大大改善了无线通信的利用率及服务器存储空间和处理能力的有效使用率。这对于工厂环境下的建设及维护成本的降低是极其有利的。
下面将进一步说明本发明实现水循环系统的安全监控的工作原理。
如前所述，声音传感器成对地设置在待监控管道的两端，用于采集声音信号，并将其发送给报警单元。在正常状态下，声音信号中仅包括空间噪声信号，而在发生泄漏事件时，声音信号将包括噪声信号和泄漏声信号。经分析发现，噪声信号通常具有不同于泄漏声信号的频谱特性。因此，在本发明中，警报单元将通过分析声音信号中的频谱信息来判断是否发生泄漏事件。
具体而言，警报单元可以将采集到的声音信号X(t)(其可以具有持续时间T)分成N段Xi(t),i＝1,…,N，其中，任意相邻两段信号Xi(t)与Xi+1(t)之间均存在时间上重叠的部分。
根据本发明，警报单元可以基于以下公式，利用信号Xi(t)获得声音信号X(t)的功率谱信息P(t,ω)：
Figure GDA0003604511310000081
借助上述公式计算声音信号X(t)的功率谱，可以有效避免因声音信号X(t)的持续时间T有限导致频率分辨率不足的问题。因此，可以可靠地借助功率谱信息P(t,ω)获取声音信号X(t)中的主要频率成分，从而能够通过判断主要频率成分中是否包括泄漏声信号的特征频率范围(其可以事先基于例如管道材料等确定)，判断是否发生泄漏事件。
进一步地，由于管道往往铺设于封闭空间内，在发生泄漏事件时提供泄漏点位置信息对于故障的快速处置是非常有利的。因此，在本发明中，报警单元还可以被设置用于在发生泄漏事件时提供泄漏点位置信息。
通常而言，管道上的泄漏点位置可以借助设于管道两端的两个声音传感器接收到包含泄漏声信号的同一声音信号的时间差Dt确定。然而，如何快速判断两个传感器接收到的声音信号为同一声音信号是一个难点。
发明人经研究发现，两个声音传感器接收到的声音信号X1(t)和X2(t)可以借助以下表达式来表示:
X1(t)＝S(t)+N1(t)
X2(t)＝a*S(t)+N2(t)
其中：S(t)表示泄漏声信号，N1(t)和N2(t)表示噪声信号。
并且，在声音信号中，泄漏声信号S(t)与噪声信号N1(t)和N2(t)之间不存在相关性。因此，可以通过计算两个声音信号X1(t)与X2(t)的相关函数R1-2(t)，确定这两个声音信号是否源于包含泄漏声信号的同一声音信号：
Figure GDA0003604511310000091
当根据相关函数R1-2(t)确定两个声音信号X1(t)与X2(t)源于包含泄漏声信号的同一声音信号时，可以根据两个声音传感器接收到这两个声音信号的时间差Dt，确定泄漏点位置。
报警单元可以将泄漏点位置发送给服务器。
在本发明中，完善了用于工厂的监控安防系统，其不仅对常规的无线图像传感器网络进行了独特地改进，在传感器独立控制的基础上减少了传感器有效工作时长，有效降低了网络硬件配置要求，提高了无线带宽的有效利用，减少了控制失误的概率，极大减低了整个网络的功耗，提高了其使用寿命；此外还创新性地针对工厂监控的盲点，通常具有恶劣光照环境的水循环系统提出了一种有效的监控方案，即基于无线声音传感网络，通过分析泄漏声音的频谱及时间特性，提供了一种高效的频谱分析方法以判断泄漏事件的发生，同时还通过对各种可能声音信号的相关性分析，进一步给出了快速确定泄漏位置的解决方案。由此，提供了一种特别适于在工厂环境下提供完善监控安防的系统，从而保证工厂的正常运行，降低维护难度和成本。
尽管前面结合附图通过具体实施例对本发明进行了说明，但是，本领域技术人员容易认识到，上述实施例仅仅是示例性的，用于说明本发明的原理，其并不会对本发明的范围造成限制，本领域技术人员可以对上述实施例进行各种组合、修改和等同替换，而不脱离本发明的精神和范围。

Claims (3)

1.一种用于工厂的监控安防系统，其包括多个无线图像传感器、多个无线声音传感器、服务器及报警单元，其中：
所述无线图像传感器用于获取监视区域的图像，并以无线方式与所述服务器进行通信，以上传其所获取的监视图像数据；
所述服务器用于存储所述监视图像数据；
所述无线声音传感器设置在液体管道的安装空间内，用于获取所述安装空间内的声音信号并将其以无线方式发送给所述报警单元；以及，
所述报警单元被设置成基于所述声音信息判断是否存在液体泄漏，并发出警报；
所述无线声音传感器成对地设置在所述液体管道的两端；并且，
所述报警单元被设置成通过分析所述声音信号X(t)中的频谱信息来判断是否发生泄漏事件；所述报警单元被设置成：
将所述声音信号X(t)分成N段Xi(t)，i＝1，...，N，任意相邻两段信号Xi(t)与Xi+1(t)之间均存在时间上重叠的部分；
根据公式
Figure FDA0003604511300000011
获得所述声音信号X(t)的功率谱P(t，ω)；
基于功率谱信息P(t，ω)，判断声音信号X(t)中的主要频率成分是否包括泄漏声信号的特征频率范围；所述报警单元还被设置成：
计算相关函数
Figure FDA0003604511300000012
其中：X1(t)和X2(t)分别为设置于管道两端的两个无线声音传感器接收到的声音信号，X1(t)＝S(t)+N1(t)，X2(t)＝a*S(t)+N2(t)，S(t)表示泄漏声信号，N1(t)和N2(t)表示噪声信号；T为所述声音信号的持续时间；
在基于所述相关函数R1-2(t)确定声音信号X1(t)与X2(t)源于包含泄漏声信号的同一声音信号时，根据两个声音传感器接收到两个声音信号的时间差Dt，确定泄漏点位置；
所述服务器被设置用于事先生成一组或多组状态码序列，并将所述状态码序列发送给所述无线图像传感器；
所述无线图像传感器被设置成根据所述状态码序列自主控制其工作状态在图像获取状态与休眠状态之间的切换；
所述状态码序列由多个二进制数构成，所述二进制数用于指示其在状态码序列中的位置对应的时隙上，所述无线图像传感器的工作状态为图像获取状态或休眠状态；每组状态码序列中包含的状态码序列数量与所述无线图像传感器的数量M相同，且每个状态码序列中的二进制数的个数与一个时帧内包含的时隙数量L相同；
所述服务器被设置成通过以下方式生成所述状态码序列：
步骤1，利用参数L和w，随机生成所有可能的状态码序列，作为第一状态码序列组，其中所述参数w为每个时帧上对应于图像获取状态的时隙数量；
步骤2，将第i状态码序列组中的第1至i个状态码序列作为第i+1状态码序列组的第1至i个状态码序列，并依次计算第i个状态码序列与第i状态码序列组中除第1至i个状态码序列之外的其他状态码序列之间的汉明距离，并将其与预设阈值Td进行比较，将所述汉明距离不小于所述预设阈值Td的状态码序列加入至第i+1状态码序列组中，从而生成第i+1状态码序列组；
重复上述步骤2，直至生成的状态码序列组中的状态码序列数量与所述无线图像传感器的数量M一致。
2.如权利要求1所述的监控安防系统，其中，所述预设阈值Td＝2*(w-k)，所述参数k为预设值，其用于指示两个状态码序列之间的关系。
3.如权利要求2所述的监控安防系统，其中，在参数k＝1时，基于下列公式，根据需要的覆盖率P和所述无线图像传感器的数量M确定参数w：
P＝1-(1-[(L-w)/(w-1)]/[(L/w)*[(L-1)/(w-1)]])^M，[]为取整运算。
CN202110343685.XA 2021-03-30 2021-03-30 一种用于工厂的监控安防系统 Active CN113077816B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110343685.XA CN113077816B (zh) 2021-03-30 2021-03-30 一种用于工厂的监控安防系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110343685.XA CN113077816B (zh) 2021-03-30 2021-03-30 一种用于工厂的监控安防系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113077816A CN113077816A (zh) 2021-07-06
CN113077816B true CN113077816B (zh) 2022-06-17

Family

ID=76611759

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110343685.XA Active CN113077816B (zh) 2021-03-30 2021-03-30 一种用于工厂的监控安防系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113077816B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA1212473A (en) * 1981-06-09 1986-10-07 Marvin D. Allgood Computer controlled energy monitoring system
CN101551064A (zh) * 2009-05-22 2009-10-07 重庆大学 供水管道泄漏检测定位的信号处理方法
CN202230582U (zh) * 2011-09-17 2012-05-23 苏州盛世华安智能科技有限公司 化工园环境应急处理系统
CN102563361A (zh) * 2012-01-18 2012-07-11 中国石油大学(华东) 基于常规数据和音波信号的输气管道泄漏检测定位装置及方法
CN103062628A (zh) * 2012-11-02 2013-04-24 常州大学 一种城市燃气埋地管道泄漏检测定位方法及其应用
CN105020591A (zh) * 2015-06-17 2015-11-04 常州大学 一种城市燃气管道不开挖泄漏检测定位方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040206821A1 (en) * 1994-03-04 2004-10-21 Andrew Longacre Autodiscriminating bar code reading apparatus having solid state image sensor
WO2018211144A1 (en) * 2017-05-19 2018-11-22 Deepmind Technologies Limited Making object-level predictions of the future state of a physical system

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA1212473A (en) * 1981-06-09 1986-10-07 Marvin D. Allgood Computer controlled energy monitoring system
CN101551064A (zh) * 2009-05-22 2009-10-07 重庆大学 供水管道泄漏检测定位的信号处理方法
CN202230582U (zh) * 2011-09-17 2012-05-23 苏州盛世华安智能科技有限公司 化工园环境应急处理系统
CN102563361A (zh) * 2012-01-18 2012-07-11 中国石油大学(华东) 基于常规数据和音波信号的输气管道泄漏检测定位装置及方法
CN103062628A (zh) * 2012-11-02 2013-04-24 常州大学 一种城市燃气埋地管道泄漏检测定位方法及其应用
CN105020591A (zh) * 2015-06-17 2015-11-04 常州大学 一种城市燃气管道不开挖泄漏检测定位方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于RFID的制造资源实时追踪控制编码技术;刘海鸥等;《合肥工业大学学报(自然科学版)》;20110228(第02期);全文 *
基于无线传感器网络的野外输油管泄漏监控系统的研究和设计;肖文光;《优秀硕士学位论文》;20081231;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113077816A (zh) 2021-07-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108869264B (zh) 泵站机组故障诊断预警系统
CN104918267B (zh) 一种无线传感器网络的心跳检测方法和装置
EP2806572A1 (en) Detecting and locating power outages via low voltage grid mapping
CN201821366U (zh) 一种机房环境温湿度实时监控系统
EP2997756A1 (en) Method and network device for cell anomaly detection
CN110838821B (zh) 光伏电站故障控制方法以及系统
CN103249072A (zh) 无线传感器网络异常数据分析方法及无线传感器节点
CN101257355A (zh) 一种无线传感器网络节点故障检测方法
CN101340567B (zh) 一种网络视频监控前端设备可靠性保障方法
EP3850793B1 (en) Method and apparatus for reporting power down events in a network node without a backup energy storage device
CN104868843A (zh) 太阳能光伏组件阵列数据汇集装置及其数据处理方法
Cheraghlou et al. A novel fault-tolerant leach clustering protocol for wireless sensor networks
CN113077816B (zh) 一种用于工厂的监控安防系统
CN101626318B (zh) 一种多级通讯系统的通讯检测方法及多级通讯系统
CN103297298B (zh) 用于智能变电站的网络风暴实时快速检测方法
CN109855232B (zh) 空调系统故障处理方法、模块机系统
KR101358727B1 (ko) 저전력 기반 지하시설물의 관리시스템
CN117336137B (zh) 基于智能边缘网关的物联网数据处理方法及系统
US11159388B2 (en) Method for detecting and determining a failure probability of a radio network and central computer
Mohamed et al. Adaptive data compression for energy harvesting wireless sensor nodes
CN115209370B (zh) 一种城市地下水安全四维智慧调控的信息化系统
CN103023698A (zh) 基于以太网链路级oam优化lacp协议链路聚合的方法及装置
CN117639238A (zh) 一种强弱电一体化能效管控系统
KR102291814B1 (ko) 태양광 발전 시스템의 누락 데이터 복구 시스템 및 그 방법
KR20140113761A (ko) 스타 토폴리지를 이용한 지하 시설물 관리 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: 325036 no.2555, Ouhai Avenue, Ouhai District, Wenzhou City, Zhejiang Province

Applicant after: ZHEJIANG College OF SECURITY TECHNOLOGY

Address before: 325036 Wenzhou City National University Science Park incubator, No. 38 Dongfang South Road, Ouhai District, Wenzhou, Zhejiang

Applicant before: ZHEJIANG College OF SECURITY TECHNOLOGY

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant