Визуализированное решение для интеллектуальной системы мониторинга для распределительных помещений/подстанций, помогающее создать модель «автоматического» наблюдения.
Визуализированное решение для интеллектуальной системы мониторинга для распределительных помещений/подстанций, помогающее создать модель «автоматического» наблюдения.

1. Анализ основных потребностей

Управление электрораспределительными помещениями всегда было одним из слабых звеньев в обеспечении надежности работы и управления системой электроснабжения. Отключения выключателей в некоторых электрораспределительных помещениях и перегрев окружающей среды в электрораспределительных помещениях влияли на работу оборудования, затопление помещений. В распределительных помещениях произошло повреждение оборудования, а оборудование в распределительных помещениях было украдено и т. д., что может легко повредить оборудование и повлиять на нормальное энергопотребление. Традиционный метод надзора заключается в проверке персоналом, которая отнимает много времени и времени. Он не может ни своевременно отразить реальную ситуацию, ни своевременно решить проблему. Более того, некоторые помещения распределения электроэнергии обычно разбросаны и расположены далеко друг от друга, а географическая среда сложна, что не способствует ручному управлению и обслуживанию.

Благодаря разработке и применению передовых технологий, таких как 5G, искусственный интеллект, периферийные вычисления и облачные платформы, путем установки камер наблюдения, датчиков и других устройств сбора информации локально в распределительном помещении, экологическая информация, контроль доступа, видеонаблюдение и другие данные из распределительного помещения могут быть собраны. Он передается в центральную комнату мониторинга, которая осуществляет удаленный и централизованный мониторинг электрораспределительных помещений в системе, тем самым реализуя настоящую «автономную» электрораспределительную комнату.

2. Введение плана

Решение системы визуального интеллектуального мониторинга TSINGSEE для помещений распределения электроэнергии основано на платформе охранного видеомониторинга EasyCVR и системе интеллектуального видеоанализа AI. С помощью камер, датчиков окружающей среды и другого оборудования, установленного в помещении распределения электроэнергии, оно может отслеживать дым, утечку воды, электроэнергию. Объекты снабжения и распределения, состояние контроля доступа, внутреннее освещение, вентиляция, несанкционированное проникновение персонала и видеонаблюдение подлежат централизованному мониторингу и управлению, а также интеллектуальному анализу рисков безопасности. Система может загружать данные в центральную комнату мониторинга для обеспечения централизованного мониторинга и статистического анализа оборудования, а также может своевременно записывать, запрашивать и автоматически подавать сигналы тревоги, что позволяет наблюдателям и инспекционному персоналу своевременно получать информацию о тревогах, чтобы справиться с аномальными авариями в Обеспечить надежную гарантию безопасной и надежной работы электрораспределительных помещений.

3. Функциональные особенности

1. Централизованный удаленный мониторинг

Используя сетевые камеры высокой четкости с функциями мобильной сигнализации и питанием POE, камеры наблюдения, развернутые в разбросанных помещениях электрораспределения в каждой зоне, подключаются к платформе системы видеонаблюдения EasyCVR для обеспечения централизованного, унифицированного мониторинга электропитания в режиме реального времени. распределительные помещения, место сцены. Оборудование для сбора данных контролирует температуру и влажность, состояние контроля доступа, состояние утечки воды, туман, данные об электропитании и т. д. в помещении распределения электроэнергии в режиме реального времени и передает собранную информацию в центральную комнату мониторинга в режиме реального времени через локальную зону. сети и отображает его визуально на большом электронном экране, ТВ-стенах, мобильных интеллектуальных устройствах и других дисплейных терминалах.

1) Мониторинг изображения в реальном времени: поддерживает любой терминал мониторинга в общедоступной и локальной сети, может отслеживать информацию об изображении в режиме реального времени и отображать несколько каналов (1, 4, 9, 16 каналов) информации об изображении в реальном времени. на том же экране;

2) Функция голосовой внутренней связи: голосовые функции на основе IP могут быть реализованы между местной распределительной комнатой и рабочей станцией дежурного центра мониторинга, включая: функции голосовой внутренней связи в реальном времени и функции голосового вещания;

3) Управление PTZ: с помощью платформы системы видеонаблюдения EasyCVR можно контролировать управление и фокусировку оборудования для мониторинга, такого как PTZ и объективы в помещении распределения электроэнергии, что позволяет отслеживать более подробную информацию;

4) Запись и воспроизведение: план записи можно настроить в соответствии с потребностями. Запись поддерживает извлечение, просмотр и загрузку, а также поддерживает локальное хранилище, облачное хранилище, централизованное хранилище видео, хранилище на дисковых массивах и т. д.

2. Интеллектуальный анализ видео с использованием искусственного интеллекта.

На основе изображений, собранных камерами в помещении распределения электроэнергии, система интеллектуального видеоанализа AI может выполнять интеллектуальное обнаружение и анализ видеопотока наблюдения, а также отслеживать в режиме реального времени, есть ли люди, вторгающиеся в помещение распределения электроэнергии. пересечение кордона, вход в зону, выход из зоны, задерживающиеся люди и люди Аномальные события и риски для безопасности, такие как скопления людей, падение людей на землю, дым/пламя, взятие и размещение предметов, кража и т. д., могут немедленно вызвать тревогу, захватывает и записывает.

3. Связь с датчиком окружающей среды

Установите различные интеллектуальные датчики мониторинга для мониторинга и сигнализации температуры в помещении, влажности, утечки воды, дыма и других параметров окружающей среды, а также можно реализовать функции связи с кондиционерами, вентиляторами, освещением и другим оборудованием.

4. Электронная карта

Пользователи могут интуитивно просматривать расположение каждой подстанции и распределительного помещения через карту на главной странице и щелкнуть значок камеры, чтобы быстро просмотреть видеоизображение текущего распределительного помещения, что очень удобно.

Решение для системы визуального интеллектуального мониторинга распределительного помещения/подстанции использует расширенный онлайн-мониторинг, сенсорную технологию, видеомониторинг, технологию видеоанализа и технологию беспроводной связи для удаленного мониторинга и мониторинга рабочего состояния силового оборудования и условий окружающей среды вокруг оборудования в режиме онлайн, а также управления и обслуживать силовое оборудование. Персонал может своевременно понимать рабочее состояние оборудования, не посещая объект лично, и непосредственно контролировать объект, действительно реализуя режим автоматического наблюдения.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose