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申请/专利权人：北京睿碳科技有限公司

摘要：本发明提供一种碳排放信息处理方法、装置及设备。其中，碳排放信息处理方法包括：获取目标场景扫描图像；根据目标场景扫描图像，确定目标场景的碳排放监测模型；对碳排放监测模型中的碳源进行识别，得到碳排放监测模型中碳源的历史碳排放数据；根据碳源的历史碳排放数据以及预设网络模型，训练得到碳排放预测模型以及碳源的碳排放预测数据；对碳排放预测数据进行处理，得到碳源的碳排放数值。本发明的方案提高了碳源在各个环境和阶段碳排放数据准确度。

主权项：1.一种碳排放信息处理方法，其特征在于，包括：获取目标场景扫描图像；根据所述目标场景扫描图像，确定目标场景的碳排放监测模型；对所述碳排放监测模型中的碳源进行识别，得到所述碳排放监测模型中碳源的历史碳排放数据；根据所述碳源的历史碳排放数据以及预设网络模型，训练得到碳排放预测模型以及所述碳源的碳排放预测数据；对所述碳排放预测数据进行处理，得到所述碳源的碳排放数值；根据所述目标场景扫描图像，确定目标场景的碳排放监测模型，包括：对所述目标场景扫描图像进行分类处理，得到多个类型的目标场景扫描图像；识别所述多个类型的目标场景扫描图像中每个目标场景扫描图像中的物体，得到所述物体的名称和位置坐标，并为所述物体设置边界框；对所述多个类型的目标场景扫描图像中的像素进行分类，得到多个语义区域；根据所述物体的位置坐标、边界框以及语义区域，确定所述目标场景的碳排放监测模型；识别所述多个类型的目标场景扫描图像中每个目标场景扫描图像中的物体，得到所述物体的名称和位置坐标，并为所述物体设置边界框，包括：对多个类型的目标场景扫描图像的特征进行提取，得到所述目标场景扫描图像的特征模型；获取第一识别模型；通过所述特征模型对所述第一识别模型进行训练，得到第二识别模型；根据所述第二识别模型，对每个所述目标场景扫描图像中的物体进行识别，得到所述物体的位置坐标，为所述物体设置边界框；对所述碳排放监测模型中的碳源进行识别，得到所述碳排放监测模型中碳源的历史碳排放数据，包括：获取碳源数据库；将所述碳排放监测模型中的物体的名称与所述碳源数据库中的碳源的名称进行对比，将名称一致的物体，确定为碳排放监测模型中的碳源；从所述碳源数据库中获取确定为碳排放监测模型中的所述碳源的历史碳排放数据；根据所述碳源的历史碳排放数据以及预设网络模型，训练得到碳排放预测模型以及所述碳源的碳排放预测数据，包括：将所述碳源的历史碳排放数据分为训练集、验证集和测试集；设置所述预设网络模型的输入层、隐含层和输出层的节点个数；所述输入层、输出层的节点个数相同；所述隐含层节点个数为；其中为隐含层的节点个数，m为输入层的节点个数，n为输出层的节点个数，A为[1,10]之间的常数；设置隐含层输入公式为：；其中：为输入层与隐含层之间的权重参数，为输入层变量，为隐含层净输入；设置输出层输入公式为：；其中：为隐含层与输出层之间的权重参数，为隐含层变量，为输出层净输入；将所述训练集中碳源的历史碳排放数据输入所述输入层变量中，所述碳源的历史碳排放数据包括：所述碳源在工业生产、能源使用、交通运输和化学反应方面的碳排放数值；设置所述预设网络模型的激活函数为；根据输入层变量，采用激活函数计算预设网络模型的输出层净输入；设置所述预设网络模型的损失函数为；其中：L为损失函数，为预设网络模型训练输出，为预设网络模型的预设数据；通过损失函数确定所述预设网络模型的训练输出与预设网络模型的预设数据之间的误差，所述预设网络模型的预设数据与所述验证集中的碳源的历史碳排放数据相同；设置所述预设网络模型的优化算法为；其中：为输出层预设的权重，为经过优化后的输出层权重，为学习率，∇L为损失函数的梯度；通过优化算法对所述输入层与隐含层之间的权重参数、隐含层与输出层之间的权重参数和隐含层节点个数进行调优；通过判断调优后的预设网络模型是否符合要求；其中，RMSE为评估指标，即损失函数的均方根差；将所述损失函数带入中计算，当评估指标数值大于10，根据预设网络模型训练输出与预设网络模型的预设数据之间的偏差，调整输出层预设的权重、学习率、输入层的节点个数、隐含层的节点个数和输出层的节点个数，当评估指标数值小于10，得到输出层预设的权重和学习率，所述预设网络模型预设数据为所述验证集中碳源的历史碳排放数据；通过测试集对所述预设网络模型进行评估，得到所述碳排放预测模型以及所述碳源的碳排放预测数据；对所述碳排放预测数据进行处理，得到所述碳源的碳排放数值，包括：根据公式：碳排放数值=能源消耗×碳排放因子+化学反应排放+其他排放；其中，所述能源消耗根据所述碳排放预测数据中碳源在工业生产、能源使用和交通运输方面的过程活动中所消耗的能源量确定，所述碳排放因子根据所述碳排放预测数据中单位能源消耗所对应的碳排放量确定，所述化学反应排放为所述碳排放预测数据中化学反应方面排放的数值。

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