如何精準(zhǔn)識別電動(dòng)自行車在室內(nèi)充電呢(電動(dòng)自行車入戶充電智能監(jiān)測預(yù)警)
概述
隨著電動(dòng)自行車(E-bike)的普及,戶內(nèi)違規(guī)充電帶來的安全隱患日益凸顯,成為城市管理中的一個(gè)新問題。為了有效預(yù)防電動(dòng)自行車在戶內(nèi)充電引發(fā)的火災(zāi)事故,一種基于“終端+網(wǎng)絡(luò)+平臺(tái)+應(yīng)用”四位一體的智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。該系統(tǒng)利用先進(jìn)的AI大數(shù)據(jù)算法,通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對電動(dòng)自行車充電過程的全方位監(jiān)控,從而實(shí)現(xiàn)對違規(guī)充電行為的精準(zhǔn)識別和及時(shí)干預(yù)。
技術(shù)原理
該系統(tǒng)的運(yùn)作基于對電動(dòng)自行車充電過程中電流和電壓波形的高頻采樣。具體來說,系統(tǒng)會(huì)收集充電時(shí)的電流、電壓、功率以及高次諧波等多種特征參數(shù)。通過對這些參數(shù)的綜合分析,系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地識別出電動(dòng)自行車的充電狀態(tài),并且在發(fā)現(xiàn)異常時(shí)觸發(fā)報(bào)警機(jī)制。
數(shù)據(jù)采集
高頻采樣:系統(tǒng)通過安裝在電動(dòng)自行車充電器上的智能設(shè)備,實(shí)時(shí)采集充電過程中的電流、電壓變化。
特征提取:從采集的數(shù)據(jù)中提取上百種特征,包括但不限于電流、電壓、功率波動(dòng)以及諧波含量。
智能識別
AI算法:利用人工智能技術(shù),系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并識別出正常的充電行為與潛在的危險(xiǎn)充電模式之間的差異。
實(shí)時(shí)監(jiān)控:通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),所有收集的數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)傳輸至云端平臺(tái)進(jìn)行分析處理。
應(yīng)用場景
當(dāng)監(jiān)測系統(tǒng)檢測到異常充電行為時(shí),會(huì)立即啟動(dòng)一系列預(yù)警措施:
多渠道報(bào)警:報(bào)警信息不僅會(huì)被推送到管理平臺(tái),同時(shí)也會(huì)通過電腦端和移動(dòng)應(yīng)用端通知相關(guān)管理人員。
短信通知:除了上述方式外,系統(tǒng)還會(huì)自動(dòng)向指定的管理員發(fā)送短信,確保消息傳達(dá)無遺漏。
社會(huì)效益
該系統(tǒng)的實(shí)施有助于:
完善消防管理:通過信息化手段提升社區(qū)、街道對于電動(dòng)自行車違規(guī)充電現(xiàn)象的管理水平。
降低火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn):及時(shí)的預(yù)警和干預(yù)措施能夠顯著減少因違規(guī)充電導(dǎo)致的火災(zāi)事故。
綜合監(jiān)管:除了電動(dòng)自行車違規(guī)充電,系統(tǒng)還可以擴(kuò)展用于監(jiān)測其他安全隱患,如在“三小”場所內(nèi)的非法住宿行為。
綜上所述,“終端+網(wǎng)絡(luò)+平臺(tái)+應(yīng)用”四位一體的電動(dòng)自行車充電智能監(jiān)測預(yù)警平臺(tái),通過AI大數(shù)據(jù)算法與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合,不僅能夠精準(zhǔn)識別電動(dòng)自行車的違規(guī)充電行為,而且為城市消防安全管理和綜合治理提供了有力的技術(shù)支撐。
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