【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及排污口非现场执法，具体为基于数字孪生技术的排污口非现场执法方法及系统。
技术介绍
1、当前，各类排污口的环境监管普遍依赖人工巡查、定点采样、水质指标回传与图像远程观察等手段，这些方式存在明显局限性，一方面，现场执法响应时效性差、监管力量分散，难以及时发现异常排放行为，另一方面，排污数据分布于水质监测仪、摄像设备等不同系统之间，信息孤立、处理分散，缺乏统一建模与联动分析机制，特别是在应对排污行为的突发性、视觉不可控性与规律多样性的复杂场景中，传统非现场执法模式常常面临识别精度低、预警不及时、误报率高等问题，但近年来，随着数字孪生技术的发展，基于三维建模与虚实映射构建排污口数字场景的能力逐步增强，使得将空间结构建模、动态排放数据分析与图像感知结果融合为统一的风险评估模型成为可能。
2、现有技术存在的局限至少包括如下问题，现有技术缺乏对排放行为与视觉表征之间的融合分析能力，也难以实现逐时段、前置化的风险预测，例如，某工业园区的一家排污企业在中午某个时段突发性排放高浓度含油废水，尽管排放口监控图像中已明显出现水体颜色异...
【技术保护点】
1.基于数字孪生技术的排污口非现场执法方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的排污口非现场执法方法，其特征在于，所述属性集包括包括几何尺寸属性、空间定位属性、材质属性、拓扑关系属性，所述三维点云数据包括每个体素点的体素值、三维坐标以及对应的反射强度值，所述结构识别模型具体为点云深度学习网络，且所述点云深度学习网络包括输入层、特征提取层、结构识别层、结构特征编码层、属性输出层。
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生技术的排污口非现场执法方法，其特征在于，得到设定排污口的每个构件的属性集的具体步骤如下：
<...【技术特征摘要】
1.基于数字孪生技术的排污口非现场执法方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的排污口非现场执法方法，其特征在于，所述属性集包括包括几何尺寸属性、空间定位属性、材质属性、拓扑关系属性，所述三维点云数据包括每个体素点的体素值、三维坐标以及对应的反射强度值，所述结构识别模型具体为点云深度学习网络，且所述点云深度学习网络包括输入层、特征提取层、结构识别层、结构特征编码层、属性输出层。
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生技术的排污口非现场执法方法，其特征在于，得到设定排污口的每个构件的属性集的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的排污口非现场执法方法，其特征在于，计算设定排污口的某个时段的排放异常评估指数的具体公式如下：
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的排污口非现场执法方法，其特征在于，所述排放强度时序数据包括每个时段的悬浮物总量、ph值、污染负荷指数、排污口震动幅度值、流速波动指数、污染扩散指数以及每种污染物的污染浓度值、浓度变...
【专利技术属性】
技术研发人员：张峰，顾志勇，吴继梅，何克蒙，范昹，赵睿，陈佳越，宋佳男，于享，夏潼，
申请(专利权)人：江苏尚维斯环境科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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