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龙图腾网获悉中铁六局集团路桥建设有限公司;中铁六局集团有限公司申请的专利一种基于物联网的工地降尘设备智能控制系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120610479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511121710.4，技术领域涉及：G05B19/04；该发明授权一种基于物联网的工地降尘设备智能控制系统是由何运东;李涛;汪自力;张艺涵;谢成波;朱立群;李楠;尹登华;赵林炜;王泽林;米平;袁燕芬;李义堂;宋晓虎;侯仁杰;刘国印;高刚;蔡挺;鲍永丽;江欣;赵博;孔孟华设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的工地降尘设备智能控制系统在说明书摘要公布了：本发明属于降尘控制系统技术领域，本发明公开了一种基于物联网的工地降尘设备智能控制系统；包括以下模块：数据采集模块，用于实时采集工地内全部监测降尘节点的参数数据。本发明通过设置扬尘评分，通过监测降尘节点实时的PM10浓度、风速、风向、相对湿度RH和单位时间内进入监测降尘节点区域的人员车辆进入频率，可获得对应的扬尘评分，根据降尘评分判断是否开启降尘，通过设置用水量预测模型，每达到一个周期，将每个监测降尘节点内平均的风向、风速、地表温度、相对湿度、PM10浓度、人员车辆进入频率和施工活动强度输入至用水量预测模型，获得每个监测降尘节点的预测用水量。

本发明授权一种基于物联网的工地降尘设备智能控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的工地降尘设备智能控制系统，其特征在于，包括以下模块： 数据采集模块，用于实时采集工地内全部监测降尘节点的参数数据； 降尘决策模块，用于根据采集的参数数据生成全部监测降尘节点的扬尘评分，并根据监测降尘节点的扬尘评分进行降尘喷淋； 降尘用水量预测模块，用于获取历史用水量数据并构建用水量预测模型，利用用水量预测模型预测监测降尘节点的用水量； 降尘辅助模块，用于根据用水量预测模型预测监测降尘节点的用水量并获取降尘时间，根据降尘时间构建辅助降尘效率评估模型，利用辅助降尘效率评估模型评估其他不工作的监测降尘节点辅助降尘效率； 执行模块，用于通过降尘喷淋设备对监测降尘节点附近进行喷淋降尘； 获取历史用水量数据并构建用水量预测模型，利用用水量预测模型预测监测降尘节点的用水量的过程包括： 影响监测降尘节点的用水量的因素包括：风向、风速、地表温度、相对湿度、PM10浓度、人员车辆进入频率和施工活动强度； 通过三维超声波风速仪监测得出监测降尘节点的实时风速和风向，通过数字温度传感器监测得出实时地表温度，通过数字式温湿度传感器监测得出实时相对湿度，通过激光散射传感器监测得出实时PM10浓度，通过红外热成像摄像头统计单位时间内人员和车辆进入监测降尘节点的次数，根据计算得出人员车辆进入频率，通过噪声传感器和振动传感器监测施工噪声L和振动频率f； 通过现场实时监测降尘节点的施工噪声L和振动频率f计算获取施工活动强度CAI； 其中，为背景噪声参考值，为极限噪声阈值，为背景振动参考频率，为极限振动阈值，和为权重系数； 设置降尘周期，获取单一监测降尘节点在不同降尘周期内的历史用水量数据，所述历史用水量数据包括该单一监测降尘节点在不同降尘周期内平均的风向、风速、地表温度、相对湿度、PM10浓度、人员车辆进入频率、施工活动强度及该单一监测降尘节点在降尘周期内所使用的历史用水量； 根据不同历史用水量数据中对应监测降尘节点的风向、风速、地表温度、相对湿度、PM10浓度、人员车辆进入频率和施工活动强度及对应的历史用水量生成用水量预测集合，并将其划分为第一训练集和第一测试集； 构建第一卷积神经网络，将第一训练集中的不同历史用水量数据中的风向、风速、地表温度、相对湿度、PM10浓度、人员车辆进入频率和施工活动强度作为第一卷积神经网络的输入数据，将第一训练集中对应的历史用水量作为第一卷积神经网络的输出数据； 对第一卷积神经网络进行训练以获得第一初始卷积神经网络，利用第一测试集对第一初始卷积神经网络进行模型验证，输出小于等于预设的第一测试误差阈值的第一初始卷积神经网络作为用水量预测模型； 根据用水量预测模型预测监测降尘节点的用水量并获取降尘时间的过程包括： 每达到一个周期，将每个监测降尘节点在降尘周期内平均的风向、风速、地表温度、相对湿度、PM10浓度、人员车辆进入频率和施工活动强度输入至用水量预测模型，获得每个监测降尘节点的预测用水量，使用预测用水量除以对应监测降尘节点单位时间内的出水速度，得到降尘时间。

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