CN115380314B - 利用智能水表数据的用户室内漏水判断*** - Google Patents
利用智能水表数据的用户室内漏水判断*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种利用智能水表数据的用户室内漏水判断***。根据本发明，提供不仅能够判断用户是否发生漏水，还能够判断漏水类型或部位的效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种利用智能水表数据的用户室内漏水判断***。
背景技术
近来，用户的自来水抄表一改以往抄表员直接上门确认水表的方式，而正在引进利用自动测定自来水使用量而通过有线或无线来传输的抄表终端的无人远程抄表方式的智能水表***。
如此，智能水表***几乎可以实时地提供用户的自来水使用量。
因此，自来水使用量可以很容易地被数据化，其可以应用于多种领域，而不仅仅是用来计算自来水费用。
据此，在以往利用智能水表数据的技术中，虽然开发出了判断用户的室内是否漏水的技术等，但由于尚未开发出具体判断漏水类型或部位的技术而仍然只能上门确认，由此存在过度消耗人力、设备、时间、费用等的问题。
发明内容
技术问题
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种室内漏水判断***，其利用智能水表数据，不仅能够判断用户是否漏水，还能够判断漏水的类型或部位。
技术方案
为了解决上述课题，根据本发明的利用智能水表数据的用户室内漏水判断***，其特征在于，包括：接收部，从安装于用户的抄表终端接收该用户的每单位时间自来水使用量数据；数据库，存储从所述接收部接收的每单位时间自来水使用量数据；图表生成部，基于存储于所述数据库的每单位时间自来水使用量数据来生成相对于时间的每单位时间的自来水使用量的折线图；漏水与否判断部，如果在所述折线图中该用户的每单位时间的自来水使用量在预设的第一时间内全部大于零(zero)，则判断为该用户发生漏水；以及漏水类型判断部，基于在所述折线图中判断为发生漏水的时间内的图表下部区域的形状来判断漏水类型或部位，其中，在所述数据库中存储有被判断为发生漏水的用户的实际漏水检查结果，所述漏水类型判断部基于所述数据库中存储的检查结果而借由机器学习来学习按漏水类型或部位的图表下部区域的形状。
此时，其特征在于，所述图表下部区域包括：指标线，连接预设的每个第二时间的每单位时间的自来水使用量最低的点，所述漏水类型判断部基于所述指标线来进行判断。
此外，其特征在于，所述漏水类型判断部，若所述指标线的高度从判断为发生漏水的时间初期开始在预设的误差范围内保持恒定，则所述漏水类型判断部判断为坐便器漏水或细微漏水，若所述指标线的高度从判断为发生漏水的时间初期开始逐渐增加，则所述漏水类型判断部判断为内部管道漏水，若所述指标线的高度在判断为发生漏水的时间初期急剧增加后缓慢地减少，则所述漏水类型判断部判断为外部暴露管道漏水。
本发明的其他具体的事项包含在具体实施方式以及附图中。
发明效果
根据本发明，提供不仅能够判断用户是否发生漏水，还能够判断漏水类型或部位的效果。
本发明的效果并不局限于以上提到的效果，未提到的其他效果可以从以下的记载中被本领域技术人员明确地理解。
附图说明
图1是示出根据本发明的一实施例的室内漏水判断***的图。
图2至图5是示出在图1的图表生成部中生成的折线图的图。
图6至图9是示出在图2至图5的折线图中图表下部区域的形状判断示例的图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的优选的实施例进行详细说明。
在本发明的实施例中所使用的术语，除非另有明确地定义，否则可以解释为本发明所属技术领域的普通技术人员通常所理解的含义，仅用于说明特定实施例，并不具有限制本发明的意图。
在本说明书中，除非有特别的记载，否则单数型也包括复数型。
此外，当某个部分记载为“包括”某个构成要素时，是指该部分可能还包括其他构成要素。
此外，在某个构成要素记载为“上”时，是指该构成要素的上方或下方，并不一定是指以重力方向为基准位于上方。
此外，在某个构成要素记载为“连接”或“结合”到另一构成要素时，不仅可以包括该构成要素直接地连接或结合到另一构成要素的情况，还可以包括该构成要素通过又一构成要素而间接地连接或结合的情况。
此外，在说明某一构成要素时，可使用第一、第二等术语，但这些术语仅用于将该构成要素与其他构成要素进行区分，并非要通过该术语来限定该构成要素的本质或次序或顺序等。
图1是示出根据本发明的一实施例的室内漏水判断***的图。
参照图1，根据本发明的一实施例的室内漏水判断***10作为利用智能水表数据来判断用户20的室内漏水状况的***，可包括接收部100、数据库200、图表生成部300、漏水与否判断部400及漏水类型判断部500。
其中，智能水表数据是指由智能水表***提供的数据(例如，用户20的每单位时间的自来水使用量数据)，智能水表***可以包括通过有线或无线传输在用户20的水表21中每单位时间内测量的自来水使用量的抄表终端23。
接收部100可以从安装于用户20的抄表终端23接收该用户20的每单位时间的自来水使用量数据。
例如，抄表终端23可以每一个小时传输一小时内使用的自来水使用量数据。
在数据库200中，从接收部100接收的每单位时间的自来水使用量数据可以按用户20区分，并可以按照时间推移依次存储。
图表生成部300可以基于在数据库200中存储的每单位时间的自来水使用量数据将表示相对于时间的每单位时间的自来水使用量的折线图按用户20区分而生成。即，折线图可以按每个用户20生成一个。
漏水与否判断部400可以分析在图表生成部300生成的折线图而判断在该用户20是否发生漏水。
具体地，如果在折线图中该用户20的每单位时间的自来水使用量在预设的第一时间内全部大于零(zero)，则漏水与否判断部400可以判断为在该用户20发生漏水。其中，第一时间可设定为包括在用户20不使用自来水的时间(例如，睡眠时间等)。
因此，考虑到用户20的种类(例如，家庭、餐厅、商店等)、自来水消费模式等，第一时间可以按照每个用户20而被不同地设定。
例如，第一时间可以是72小时，但不一定限定于此。
漏水类型判断部500在漏水与否判断部400判断为发生漏水的前提下判断漏水类型或部位，并且可基于在折线图中判断为发生漏水的时间内的图表下部区域的形状来判断漏水类型或部位。其中，图表下部区域可以指在判断为发生漏水的时间内折线图与图表横轴(每单位时间的自来水使用量为0的水平线)之间的区域。
即，本申请人可以确认，在折线图中发生漏水的时间内，图表下部区域的形状根据漏水类型或部位相似，本发明可以看作是利用此项的技术。
可借由机器学习(machine learning)来学习作为漏水类型判断部500的判断基准的按漏水类型或部位的图表下部区域的形状。
具体地，在数据库200中可以存储有针对漏水与否判断部400判断为发生漏水的用户20的实际漏水检查结果(例如，对漏水类型或部位进行实际检查的结果的信息)，漏水类型判断部500可以基于存储于数据库200的检查结果并借由机器学习来学习按漏水类型或部位的图表下部区域的形状。例如，漏水类型判断部500在存储于数据库200的折线图中按实际漏水类型或部位对图表下部区域的形状提取共同的特征来确定成为判断基准的形状，若判断结果与实际检查结果不同，则可利用该不同点来校正判断基准形状。
另外，当进行机器学习时，漏水类型判断部500为了提取和分析图表下部区域的形状，可使用公知的图像分析技术、图表分析技术等。
图2至图5是示出在图1的图表生成部中生成的折线图的图。
参照图2至图5，在折线图(a)中，横轴和纵轴可以分别表示抄表时间和每单位时间的自来水使用量。
首先，可以确认在每一个折线图(a)中，每单位时间的自来水使用量在第一时间内(例如，72小时)全部有大于零(zero)的时间段。
因此，在漏水与否判断部400可判断为发生漏水，根据对该用户20的实际漏水检查结果，确认为判断正确。
其次，可确认在每一个折线图a中判断为发生漏水的时间内的图表下部区域S的形状按漏水类型或部位而不同。
具体地，图2至图5示出了在对该用户20的实际漏水检查结果中分别确认发生了坐便器漏水、细微漏水、内部管道漏水、外部暴露管道漏水的用户20的折线图(a)，在每一个折线图(a)中可以确认图表下部区域S的形状彼此不同。其中，坐便器漏水可以是指塞子无法有效地堵塞坐便器水槽以使水流入坐便器而发生的漏水，细微漏水可以是指管道等虽然没有破裂但因产生裂痕而使自来水渗出的漏水，内部管道漏水可以是指该管道未暴露在建筑物外部并非由于外部冲击而是由于管道老化而导致管道破裂时发生的漏水，外部暴露管道漏水可以是指该管道暴露在建筑物外部由外部冲击而导致管道破裂时发生的漏水。
因此，在漏水类型判断部500中，例如，如图2及图3所示，若折线图(a)的图表下部区域S的高度几乎保持恒定，则可判断为坐便器漏水或细微漏水，如图4所示，若逐渐增加，则可判断为内部管道漏水，如图5所示，若急剧增加之后相对缓慢地减少，则可判断为外部暴露管道漏水，并且可根据图表下部区域S是否反复出现来区分坐便器漏水和细微漏水，根据对多个用户20的实际漏水检查结果，确认了这样的判断是正确的。
另外，折线图(b)作为表示相对于时间累积的自来水使用量的图表，与上述折线图(a)相同，可以借由图表生成部300生成，并可以用于提高漏水类型判断部500的漏水类型或部位的判断准确性。
图6至图9是示出在图2至图5的折线图中图表下部区域的形状判断示例的图。
参照图6至图9，漏水类型判断部500可以定义指标线L并利用其来提取图表下部区域S的形状上的共同特征。指标线L可以包括在图表下部区域S中或可以形成边界。
指标线L可以指能够显示漏水量的线，例如，可以定义为连接每个预设的第二时间每单位时间的自来水使用量最低的点的线。此时，第二时间可以与第一时间相同地定为72小时，但并不一定限定于此。
例如，如图6及图7所示，若指标线L的高度从判断为发生漏水的时间初期开始在预设的误差范围内保持恒定，则漏水类型判断部500可判断为坐便器漏水或细微漏水，如图8所示，若从判断为发生漏水的时间初期开始逐渐增加，则可判断为内部管道漏水，如图9所示，若在判断为发生漏水的时间初期急剧增加之后相对缓慢地减少，则可判断为外部暴露管道漏水。在图9的情况下，减小速度可以小于增加速度。
以上以本发明的优选实施例为中心进行了说明，但这仅为示例，并不限定本发明。只要是本发明所属技术领域的普通技术人员，就可以在不脱离权利要求书中记载的本发明的技术思想的范围内，通过构成要素的附加、变更、删除或添加等而对实施例进行多种修改及变更，这也包括在本发明的范围内。
Claims (3)
1.一种利用智能水表数据的用户室内漏水判断***，其特征在于，包括：
接收部，从安装于用户的抄表终端接收该用户的每单位时间的自来水使用量数据；
数据库，存储有从所述接收部接收的每单位时间的自来水使用量数据；
图表生成部，基于存储于所述数据库的每单位时间的自来水使用量数据来生成相对于时间的每单位时间的自来水使用量的折线图；
漏水与否判断部，如果在所述折线图中该用户的每单位时间的自来水使用量在预设的第一时间内全部大于零，则判断为该用户发生漏水；以及
漏水类型判断部，基于在所述折线图中判断为发生漏水的时间内的图表下部区域的形状来判断漏水类型或部位，
其中，在所述数据库中存储有被判断为发生漏水的用户的实际漏水检查结果，
所述漏水类型判断部基于所述数据库中存储的检查结果来针对与各个漏水类型或漏水部位对应的图表下部区域的形状进行学习，所述学习借由机器学习来进行。
2.如权利要求1所述的利用智能水表数据的用户室内漏水判断***，其特征在于，
所述图表下部区域包括：指标线，连接预设的每个第二时间的每单位时间的自来水使用量最低的点，
所述漏水类型判断部基于所述指标线来进行判断。
3.如权利要求2所述的利用智能水表数据的用户室内漏水判断***，其特征在于，
若所述指标线的高度从判断为发生漏水的时间初期开始在预设的误差范围内保持恒定，则所述漏水类型判断部判断为坐便器漏水或细微漏水，
若所述指标线的高度从判断为发生漏水的时间初期开始逐渐增加，则所述漏水类型判断部判断为内部管道漏水，
若所述指标线的高度在判断为发生漏水的时间初期急剧增加后缓慢地减少，则所述漏水类型判断部判断为外部暴露管道漏水。
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