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申请/专利权人：福建蓝密码物联网科技有限公司

摘要：本发明公开一种基于智能水表的漏水监测方法、系统，所述智能水表采用超声波对出水的流量进行监测计算，所述漏水监测方法具体包括如下步骤：实时获取水表数值并记录；根据记录的水表数值进行时间点划分监测；根据预设阀值进行动态流量监测。通过建立分类模型配合智能水表的输出值进行漏水监测，先对输出值进行时间点分类，再根据时间点分类结果进行针对性再分类输出监测结果，达到了实时监测漏水的目的，有效防止漏水导致的安全问题和财产流失问题。

主权项：1.一种基于智能水表的漏水监测方法，其特征在于：所述智能水表采用超声波对出水的流量进行监测计算，所述漏水监测方法具体包括如下步骤：实时获取水表数值并记录；根据记录的水表数值进行时间点划分监测；根据预设阀值进行动态流量监测；其中，所述时间点划分监测具体包括如下步骤：将单日分为24个时间点，相邻时间点均间隔1h；对每两组时间点间的出水流量进行监测统计获得每日时间点记录；将每日时间点记录进行多维度分类；针对多维度分类结果进行监测判断；其中，所述将每日时间点记录进行多维度分类具体包括如下步骤：季节维度分类：根据单日所属季节，将单日分为春季日、夏季日、秋季日和冬季日；作息维度分类：根据法定节假日对季节维度分类后的单日进行再分类，区分为各季节的工作日和休息日，对工作日的每两组时间点间的出水流量进行分析，若无出水流量或出水流量小于预设无人阀值则为无人时间点，若出水量大于预设无人阀值则为有人时间点；对工作日的有人时间点和休息日的所有时间点的出水流量进行分析，若出水量大于预设用水高峰阀值则为用水高峰时间点，若出水量小于预设用水高峰阀值则为用水常规时间点；其中，所述针对多维度分类结果进行监测判断具体包括：获取多维度分类结果和所述每日时间点记录作为训练集；基于多维度分类结果中各季节的无人时间点、用水高峰时间点和用水常规时间点建立多组对应的用于漏水报警的分类模型；利用所述分类模型对各时间点的出水流量进行漏水监测报警；其中，所述用于漏水报警的分类模型的建立具体包括：获取各个时间点对应的每日时间点记录和多维度分类结果；对每个时间点对应的出水流量进行标签标注，所述标签标注包括正常流量和漏水流量；将各个时间点的时间点记录和多维度分类结果作为输入，所述标签标注作为输出训练神经网络；所述神经网络包括依序连接的多维度分类网络以及出水流量监测分类网络；所述多维度分类网络用于对各时间点所属的多维度分类结果进行预分类，输出每一个时间点所属的时间点分类：无人时间点、用水高峰时间点或用水常规时间点；所属出水流量监测分类网络用于对进行所述所属的时间点分类后的时间点进行针对性的再分类，根据其所属的时间点分类和出水流量结合，输出正常流量标签或漏水流量标签；获得所述分类模型。

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