一种生态环境现场执法的ai辅助系统及其使用方法
技术领域
1.本发明属于数据监测领域，具体涉及一种生态环境现场执法的ai辅助系统及其使用方法。
背景技术：2.目前，在污染源企业环保现场执法过程中，会面对多种治理工艺以及不同品牌设备的情况，通常采用人工方式查看说明书、备案资料以及现场咨询等办法进行执法。但是，采用现有技术中的方式，导致信息误差大以及获取效率低的情况，并且还可能存在部分现场无法找到违法证据或者找到违法证据无法固定的情况。
技术实现要素：3.针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种生态环境现场执法的ai辅助系统及其使用方法解决了现有技术中信息误差大以及效率低下的问题。
4.为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种生态环境现场执法的ai辅助系统，包括3d场景模块、治理设施数据分析模块、在线监测数据分析模块、数据库以及证据固定模块；
5.所述3d场景模块用于模拟并展示生态环境现场的3d场景，所述3d场景包括治理设施的3d模拟场景以及在线监测设备的3d模拟场景；
6.所述治理设施数据分析模块用于获取治理设施的过程参数，根据治理设施的过程参数，通过第一ai识别模型模拟治理设施的模拟输出数据，并对模拟输出数据进行识别，获取治理设施异常监测报告，所述治理设施的3d模拟场景包括第一ai识别模型；
7.所述在线监测数据分析模块用于获取现场的在线监测设备的监测数据，并通过第二ai识别模型对监测数据进行识别，获取在线监测数据异常报告，所述监测数据为模拟输出数据对应的真实数据，所述在线监测设备的3d模拟场景包括第二ai识别模型；
8.所述数据库用于存储3d场景、治理设施异常监测报告以及在线监测数据异常报告；
9.所述证据固定模块用于将治理设施异常监测报告以及在线监测数据异常报告可视化，并提供拍照、截图或者数据存储的操作指令，以引导执法人员对治理设施异常监测报告以及在线监测数据异常报告的相关数据进行固定，并根据固定的相关数据，形成现场执法报告，所述相关数据包括生态环境现场的照片、治理设施的数据、在线监测设备的数据、运维记录和/或访谈记录。
10.进一步地，所述治理设施的3d模拟场景包括治理设施的结构、部件、接线和/或操作界面的3d模拟场景。
11.进一步地，所述在线监测设备的3d模拟场景包括在线监测设备的3d模型和操作界面。
12.进一步地，所述获取治理设施的过程参数包括：所述治理设施数据分析模块获取
来自人机交互的治理设施的过程参数、dcs系统参数以及治理设施的监测参数。
13.进一步地，所述对模拟输出数据进行识别，获取治理设施异常监测报告，包括：
14.通过第一ai识别模型判断模拟输出数据是否超出第一预设范围，若是，则将该模拟输出数据判定为异常数据，并根据该模拟输出数据生成治理设施异常监测报告，否则输出治理设施异常监测报告为空。
15.进一步地，所述通过第二ai识别模型对监测数据进行识别，获取在线监测数据异常报告，包括：
16.通过第二ai识别模型判断监测数据与模拟输出数据之间的差值是否位于第二预设范围内，若是，则判定监测数据为异常数据，并根据该监测数据生成在线监测数据异常报告，否则输出在线监测数据异常报告为空。
17.进一步地，所述数据库中还存储有异常数据对应的法律法规和/或技术标准规范，且所述数据库中的数据实时更新。
18.第二方面，提供一种生态环境现场执法的ai辅助系统的使用方法，包括：
19.将所述生态环境现场执法的ai辅助系统部署于便携式设备上，开始生态环境现场执法；
20.通过3d场景模块查看3d场景，根据3d场景，并通过治理设施数据分析模块获取治理设施异常监测报告，通过在线监测数据分析模块获取在线监测数据异常报告；
21.若存在治理设施异常监测报告和/或在线监测数据异常报告，则通过证据固定模块进行证据固定。
22.进一步地，所述通过证据固定模块进行证据固定，包括：
23.通过证据固定模块调用提供拍照、截图和/或数据存储的操作指令，以搜集外部监控摄像头的监控数据、现场照片、治理设备的分布式控制系统截图、在线监测设备操作界面的截图、运维记录截图和/或访谈记录，得到固定数据；
24.根据固定数据，生成现场执法报告。
25.本发明的有益效果为：
26.(1)本发明提供了一种生态环境现场执法的ai辅助系统及其使用方法，通过构建生态环境现场的3d场景，指导现场执法人员对现场设备进行操作和数据采集，提高了数据获取效率和准确性。
27.(2)本发明通过ai识别模型对现场治理设施数据和在线监测设备参数和历史数据进行ai识别模型学习和计算，可以对治理设施和在线监测设备进行异常分析，并以异常数据形成治理设施数据异常监测报告和在线监测数据异常监测报告，让执法人员清楚现场存在的违法可疑点、如何寻找线索和结果。
28.(3)本发明设置有证据固定模块，在现场执法时，若存在违法或者数据异常的情况，证据固定模块将引导执法人员根据异常监测报告进行数据溯源和固定证据工作，最终形成完整、科学的现场执法报告，进一步地提升了现场执法效率和精准。
附图说明
29.图1为本发明实施例提供的一种生态环境现场执法的ai辅助系统的结构示意图。
30.图2为本发明实施例提供的一种生态环境现场执法的ai辅助系统的使用方法的流
程图。
31.通过上述附图，已示出本技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本技术的概念。
具体实施方式
32.下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
33.另外，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
34.下面结合附图详细说明本发明的实施例。
35.实施例1
36.如图1所示，包括3d场景模块、治理设施数据分析模块、在线监测数据分析模块、数据库以及证据固定模块；能够引导执法人员开展数据采集工作，并具有人机交互数据输入功能。
37.所述3d场景模块用于模拟并展示生态环境现场的3d场景，所述3d场景包括治理设施的3d模拟场景以及在线监测设备的3d模拟场景。
38.所述治理设施数据分析模块用于获取治理设施的过程参数，根据治理设施的过程参数，通过第一ai(artificial intelligence，人工智能)识别模型模拟治理设施的模拟输出数据，并对模拟输出数据进行识别，获取治理设施异常监测报告，所述治理设施的3d模拟场景包括第一ai识别模型。
39.例如，ai模型可以包括线性回归和贝叶斯分类等模型，第一ai识别模型可以内置于治理设施的3d模拟场景中。
40.可以采用数据、报表和动画等形式，将过程参数以及模拟输出数据在治理设施的3d模拟场景展示。
41.所述在线监测数据分析模块用于获取现场的在线监测设备的监测数据，并通过第二ai识别模型对监测数据进行识别，获取在线监测数据异常报告，所述监测数据为模拟输出数据对应的真实数据，所述在线监测设备的3d模拟场景包括第二ai识别模型。第二ai识别模型可以内置于在线监测设备的3d模拟场景中。
42.所述数据库用于存储3d场景、治理设施异常监测报告以及在线监测数据异常报告，数据库还可以存储证据固定模块所产生的数据。
43.所述证据固定模块用于将治理设施异常监测报告以及在线监测数据异常报告可视化，并提供取证线索引导信息(如获取现场某设备数据、某处资料备案数据、和现场工作人员确认信息)、拍照、截图或者数据存储的操作指令，以引导执法人员对治理设施异常监
测报告以及在线监测数据异常报告的相关数据进行固定，并根据固定的相关数据，形成现场执法报告，所述相关数据包括生态环境现场的照片、治理设施的数据、在线监测设备的数据、运维记录和/或访谈记录。
44.通过对证据进行固定，进一步地方便了执法人员的工作开展，提高了执法效率。
45.第一ai识别模型在使用前需要预先训练，该预先训练过程为：
46.采集若干现场历史数据对，所述训练历史数据对包括治理设施的工艺参数和过程参数等，以及对应的模拟输出数据。
47.以过程参数作为第一ai识别模型的输入参数，以模拟输出数据为第一ai识别模型的输出参数，对第一ai识别模型进行训练。
48.第二ai识别模型在使用前需要预先训练，该预先训练过程为：
49.以模拟输出数据与监测数据历史数据的差值为训练输入数据，以该差值是否位于异常数据范围为标签，对第二ai识别模型进行训练。
50.通过第二ai识别模型对差值进行识别，判断差值是否位于异常数据范围，若是，则进行下一次训练，否则对第二ai识别模型的参数进行调整。
51.对第二ai识别模型进行n次训练，得到训练完成的第二ai识别模型。
52.可选的，可以采用梯度下降法对第二ai识别模型和第一ai识别模型进行训练。值得说明的是，也可以采用其他训练方法对第二ai识别模型和第一ai识别模型进行训练。第二ai识别模型和第一ai识别模型可以为深度学习模型。
53.第一ai识别模型可以包括第一子模型和第二子模型，第一子模型用于根据治理设施的过程参数，模拟治理设施的模拟输出数据。第二子模型用于对模拟输出数据进行识别，获取异常数据。
54.可选的，数据库还可以包括ai知识库，所述ai知识库用于存储治理设施数据分析模块的历史数据以及在线监测数据分析模块的历史数据。可以以ai知识库为数据支持，对第一ai识别模型和第二ai识别模型进行训练更新。
55.在本实施例中，所述治理设施的3d模拟场景包括治理设施的结构、部件、接线和/或操作界面的3d模拟场景。
56.可选的，治理设备包括治理工艺设施、治理设施电气设备以及治理设施控制系统等。
57.在本实施例中，所述在线监测设备的3d模拟场景包括在线监测设备的3d模型和操作界面。
58.通过提供治理设施和在线监测设备的操作界面，方便执法人员调用数据以及查看治理设施异常监测报告以及在线监测数据异常报告。
59.在本实施例中，所述获取治理设施的过程参数包括：所述治理设施数据分析模块获取来自人机交互的治理设施的过程参数、dcs(distributed control system，分散控制系统)系统参数以及治理设施的监测参数。
60.在本实施例中，所述对模拟输出数据和现场实际输出数据进行对比识别，获取治理设施异常监测报告，包括：通过第一ai识别模型判断模拟输出数据是否超出第一预设范围，若是，则将该模拟输出数据判定为异常数据，并根据该模拟输出数据生成治理设施异常监测报告，否则输出治理设施异常监测报告为空。
61.在本实施例中，所述通过第二ai识别模型对监测数据进行识别，获取在线监测数据异常报告，包括：通过第二ai识别模型判断监测数据与模拟输出数据之间的差值是否位于第二预设范围内，若是，则判定监测数据为异常数据，并根据该监测数据生成在线监测数据异常报告，否则输出在线监测数据异常报告为空。
62.在本实施例中，所述数据库中还存储有异常数据对应的法律法规和/或技术标准规范，且所述数据库中的数据实时更新。
63.3d场景可以部署于现场执法便携式设备中，将生态环境现场在线监测的设备采用3d场景重现，并将设备的状态设置为出厂状态，以便执法人员进行操作。
64.在本实施例中，该生态环境现场执法的ai辅助系统还可以包括登录模块，该登录模块用于生态环境现场执法的ai辅助系统，以便执法人员根据权限开展不同工种。
65.在本实施例中，3d场景中的数据还包括视频监控数据，通过对3d场景中的设备监测数据以及视频监控数据进行分析对比，从而筛选出违法的设备监测数据对应的视频图像数据，即符合异常规则的数据。在得到违法的数据后，可以在3d场景中进行标记，从而方便执法人员的执法。
66.实施例2
67.如图2所示，一种所述生态环境现场执法的ai辅助系统的使用方法，包括：
68.将所述生态环境现场执法的ai辅助系统部署于便携式设备上，开始生态环境现场执法；
69.通过3d场景模块查看3d场景，根据3d场景，并通过治理设施数据分析模块获取治理设施异常监测报告，通过在线监测数据分析模块获取在线监测数据异常报告；
70.若存在治理设施异常监测报告和/或在线监测数据异常报告，则通过证据固定模块进行证据固定。
71.在本实施例中，所述通过证据固定模块进行证据固定，包括：通过证据固定模块调用拍照、截图和/或数据存储的操作指令，指导现场执法人员以搜集外部监控摄像头的监控数据、现场照片、治理设备的分布式控制系统截图、在线监测设备操作界面的截图、运维记录截图和/或访谈记录，得到固定证据的外围数据；根据固定数据，输入现场移动执法系统或者通过人机交互生成现场执法报告。例如，预先设定固定格式的报告模板，获取固定数据后，将固定数据填入报告模板中对应的位置，该报告模板中包含监控数据、现场照片、治理设备的分布式控制系统截图、在线监测设备操作界面的截图、运维记录截图和/或访谈记录对应的位置。
72.存储的数据可以包括现场某设备数据、某处资料备案数据和现场工作人员确认信息。
73.本发明提供了一种生态环境现场执法的ai辅助系统及其使用方法，通过构建生态环境现场的3d场景，指导现场执法人员对现场设备进行操作和数据采集，提高了数据获取效率和准确性。
74.本发明通过ai识别模型对现场治理设施数据和在线监测设备参数和历史数据进行ai识别模型学习和计算，可以对治理设施和在线监测设备进行异常分析，并以异常数据形成治理设施数据异常监测报告和在线监测数据异常监测报告，让执法人员清楚现场存在的违法可疑点、如何寻找线索和结果。
75.本发明设置有证据固定模块，在现场执法时，若存在违法或者数据异常的情况，证据固定模块将引导执法人员根据异常监测报告进行数据溯源和固定证据工作，最终形成完整、科学的现场执法报告，进一步地提升了现场执法效率和精准。
76.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
77.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求书来限制。
技术特征：1.一种生态环境现场执法的ai辅助系统，其特征在于，包括3d场景模块、治理设施数据分析模块、在线监测数据分析模块、数据库以及证据固定模块；所述3d场景模块用于模拟并展示生态环境现场的3d场景，所述3d场景包括治理设施的3d模拟场景以及在线监测设备的3d模拟场景；所述治理设施数据分析模块用于获取治理设施的过程参数，根据治理设施的过程参数，通过第一ai识别模型模拟治理设施的模拟输出数据，并对模拟输出数据进行识别，获取治理设施异常监测报告，所述治理设施的3d模拟场景包括第一ai识别模型；所述在线监测数据分析模块用于获取现场的在线监测设备的监测数据，并通过第二ai识别模型对监测数据进行识别，获取在线监测数据异常报告，所述监测数据为模拟输出数据对应的真实数据，所述在线监测设备的3d模拟场景包括第二ai识别模型；所述数据库用于存储3d场景、治理设施异常监测报告以及在线监测数据异常报告；所述证据固定模块用于将治理设施异常监测报告以及在线监测数据异常报告可视化，并提供拍照、截图或者数据存储的操作指令，以引导执法人员对治理设施异常监测报告以及在线监测数据异常报告的相关数据进行固定，并根据固定的相关数据，形成现场执法报告，所述相关数据包括生态环境现场的照片、治理设施的数据、在线监测设备的数据、运维记录和/或访谈记录。2.根据权利要求1所述的生态环境现场执法的ai辅助系统，其特征在于，所述治理设施的3d模拟场景包括治理设施的结构、部件、接线和/或操作界面的3d模拟场景。3.根据权利要求1所述的生态环境现场执法的ai辅助系统，其特征在于，所述在线监测设备的3d模拟场景包括在线监测设备的3d模型和操作界面。4.根据权利要求1所述的生态环境现场执法的ai辅助系统，其特征在于，所述获取治理设施的过程参数包括：所述治理设施数据分析模块获取来自人机交互的治理设施的过程参数、dcs系统参数以及治理设施的监测参数。5.根据权利要求1所述的生态环境现场执法的ai辅助系统，其特征在于，所述对模拟输出数据进行识别，获取治理设施异常监测报告，包括：通过第一ai识别模型判断模拟输出数据是否超出第一预设范围，若是，则将该模拟输出数据判定为异常数据，并根据该模拟输出数据生成治理设施异常监测报告，否则输出治理设施异常监测报告为空。6.根据权利要求5所述的生态环境现场执法的ai辅助系统，其特征在于，所述通过第二ai识别模型对监测数据进行识别，获取在线监测数据异常报告，包括：通过第二ai识别模型判断监测数据与模拟输出数据之间的差值是否位于第二预设范围内，若是，则判定监测数据为异常数据，并根据该监测数据生成在线监测数据异常报告，否则输出在线监测数据异常报告为空。7.根据权利要求6所述的生态环境现场执法的ai辅助系统，其特征在于，所述数据库中还存储有异常数据对应的法律法规和/或技术标准规范，且所述数据库中的数据实时更新。8.一种如权利要求6所述生态环境现场执法的ai辅助系统的使用方法，其特征在于，包括：将所述生态环境现场执法的ai辅助系统部署于便携式设备上，开始生态环境现场执法；
通过3d场景模块查看3d场景，根据3d场景，并通过治理设施数据分析模块获取治理设施异常监测报告，通过在线监测数据分析模块获取在线监测数据异常报告；若存在治理设施异常监测报告和/或在线监测数据异常报告，则通过证据固定模块进行证据固定。9.根据权利要求8所述的使用方法，其特征在于，所述通过证据固定模块进行证据固定，包括：通过证据固定模块调用拍照、截图和/或数据存储的操作指令，以搜集外部监控摄像头的监控数据、现场照片、治理设备的分布式控制系统截图、在线监测设备操作界面的截图、运维记录截图和/或访谈记录，得到固定数据；根据固定数据，生成现场执法报告。
技术总结本发明公开了了一种生态环境现场执法的AI辅助系统及其使用方法，通过构建生态环境现场的3D场景，指导现场执法人员对现场设备进行操作和数据采集，提高了数据获取效率和准确性。本发明设置有证据固定模块，在现场执法时，若存在违法或者数据异常的情况，证据固定模块将引导执法人员根据异常监测报告进行数据溯源和固定证据工作，最终形成完整、科学的现场执法报告，进一步地提升了现场执法效率和精准。准。准。
技术研发人员：苏晓君
受保护的技术使用者：成都中环科创科技有限公司
技术研发日：2022.04.18
技术公布日：2022/7/5
