光伏电站智能分析预警系统 光伏烟雾烟火着火识别 入侵智能识别

光伏电站智能分析预警系统 光伏烟雾烟火着火识别 入侵智能识别
2024年10月24日 17:57 陕西亿鑫鸿物联技术

借助AI相机,对现场人员的火焰、烟雾、入侵行为展开全天候24小时的严密监测。AI相机具备强大的行为分析能力,一旦察觉到有任何违规行为,便会立即进行精准抓拍并发出警报。能够真正实现无人值守状态下的自动报警功能,极大地提高了安全监控的效率和可靠性。

火焰报警需求

火灾风险高:光伏发电站通常位于开阔地带,周边环境较为复杂,容易受到自然因素如雷击、高温等影响,引发火灾。同时,电气设备故障、线路短路等也可能导致火灾发生。

快速响应:一旦发生火灾,火势可能迅速蔓延,对设备和人员造成严重威胁。因此,火焰报警系统需要能够快速检测到火灾,并在第一时间发出警报,以便相关人员能够及时采取灭火措施。

准确性高:为了避免误报和漏报,火焰报警系统需要具备高准确性。能够准确识别火焰特征,区分真正的火灾和其他干扰因素,如阳光反射、电焊火花等。

远程监控:由于光伏发电站通常分布在较为偏远的地区,人员难以实时巡逻。因此,火焰报警系统需要具备远程监控功能,能够将报警信息及时传输到监控中心,以便相关人员进行远程处理。

联动灭火:火焰报警系统应与灭火设备联动,当检测到火灾时,能够自动启动灭火设备,如灭火器、喷淋系统等,提高灭火效率。

入侵报警需求

设备安全:光伏发电站中包含大量昂贵的设备和组件,如光伏电池板、逆变器等,容易成为盗窃目标。入侵报警系统可以有效防止非法人员进入电站,保护设备安全。

人员安全:光伏发电站在运行过程中可能存在高压电等危险因素,非法入侵人员可能会对自身安全造成威胁。入侵报警系统可以及时发现非法入侵行为,避免人员伤亡事故的发生。

实时监测:入侵报警系统需要能够实时监测电站周边的情况,及时发现可疑人员和行为。可以采用视频监控、红外探测等技术,实现全方位的监测。

报警方式多样:入侵报警系统应具备多种报警方式,如声光报警、短信通知、电话报警等,以便相关人员能够及时收到报警信息。

与安防系统集成:入侵报警系统应与其他安防系统如门禁系统、巡逻系统等集成,形成一个完整的安防体系,提高光伏发电站的安全性。实现光伏电站的火焰报警及人员入侵实时报警,确保电站的安全运行。通过安装先进的火焰探测器和入侵报警系统,可以及时发现火灾和非法闯入事件,从而迅速采取措施,防止事故的发生。这些系统通常具备高灵敏度和准确性,能够在第一时间向监控中心发送警报,确保相关人员能够及时响应并采取必要的应对措施。此外,实时报警系统还可以通过网络连接,实现远程监控和管理,进一步提高光伏电站的安全性和可靠性。

硬件设备-AI识别相机

依据太阳光、人造光源及物质燃烧过程中产生的光谱波段差异,通过多光谱传感器在摄像机端持续进行快速检测、确认与过滤,实现了高灵敏度、低误报率、低延迟的火焰探测解决方案。该方案有效解决了传统热成像测温技术在太阳直射等条件下导致摄像机自身温度升高而产生误报的问题,同时避免了成本过高的弊端。此外,它还克服了仅依赖人工智能分析而引起的高误报率和反应迟缓的问题。因此,采用2T算力芯片的前端算法与火焰探测传感器联动告警,只有当多光谱传感器和算法芯片同时触发告警时,才会产生告警输出,确保了只对真实火焰作出响应,避免了对假火的误判,并且能够在画面中标示出火焰的具体坐标。告警事件可以通过onvi、国标协议、私有协议推送告警信息,同时支持联动现场外置喇叭进行自定义语音报警输出。该系统支持POE供电、报警器联动输出、继电器控制语音对讲等功能,实现了早期火灾预警的一体化解决方案。此外,通过云平台、手机APP联动推送告警,实现了报警的可视化和远程弹窗复核。

AI智能分析火焰识别算法在监控场景中具有广泛的应用价值。它可以部署在工厂、工地、小区、校园、森林、楼宇等场所。

光伏电站中的AI相机的火焰识别,旨在AI相机通过人工智能算法来检测和识别电站内部可能出现的火焰现象。利用高分辨率的摄像头,通过深度学习和机器视觉技术,对采集到的图像数据进行分析和处理。系统会不断学习和优化,以提高识别火焰的准确性和速度。结合多光谱传感器在摄像机端持续进行快速检测、确认与过滤,实现了高灵敏度、低误报率、低延迟的火焰探测解决方案,实时监控电站的各个角落,确保电站的安全运行。

AI识别算法

烟雾识别

光伏电站中的AI相机烟雾识别,旨在AI相机通过人工智能算法来检测和识别电站内部可能出现的烟雾现象。利用高分辨率的摄像头和图像处理技术,实时监控电站的各个角落,确保电站的安全运行。

AI烟雾识别通过深度学习和机器视觉技术,对采集到的图像数据进行分析和处理。系统会不断学习和优化,以提高识别烟雾的准确性和速度。当系统检测到烟雾时,会立即发出警报,并通知电站管理人员采取相应的措施,如启动消防系统或进行紧急疏散。

人员入侵识别

利用人工智能技术,对视频图像进行实时分析。例如,通过运动目标检测算法,识别出进入监控区域的人员,并对其行为进行跟踪和分析。还可以结合深度学习算法,对人员的特征进行识别,如面部特征、衣着特征等,提高识别的准确性。可与智能音柱联动,实现现场无人值守的语音驱离功能。

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