配電間無(wú)人巡檢系統(tǒng)

快來(lái)記筆記啦，小助手今天為大家普及一款智能化產(chǎn)品，提起智能化大家想到的第一個(gè)特點(diǎn)是不是機(jī)器代替人工作，也就是“無(wú)人”運(yùn)行，那今天著重介紹的這款產(chǎn)品就是適用于配電間的無(wú)人巡檢系統(tǒng)平臺(tái)。多數(shù)電廠配電間的現(xiàn)場(chǎng)巡檢主要依靠人工定期巡檢，配電間有部分?jǐn)?shù)據(jù)信號(hào)未能上傳至DCS中，僅依靠人員感知的方式進(jìn)行設(shè)備的全方位監(jiān)管，占用大量人力資源，偏遠(yuǎn)的配電間巡檢在路程上花費(fèi)大量時(shí)間，而且巡檢質(zhì)量因人而異，存在一定的安全隱患。為此我們打造了一款替代大量人工的配電間無(wú)人巡檢系統(tǒng)。

配電間智能巡檢，是采用智能檢測(cè)手段，通過(guò)圖像自動(dòng)識(shí)別和視頻數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，彌補(bǔ)現(xiàn)場(chǎng)人工巡檢盲區(qū)，全面自動(dòng)感知、預(yù)警預(yù)測(cè)設(shè)備缺陷或故障趨勢(shì)，達(dá)到降低人工巡檢勞動(dòng)強(qiáng)度、提高巡檢質(zhì)量的目的。

采用機(jī)器深度學(xué)習(xí)建模架構(gòu)，算法中應(yīng)用儀表識(shí)別算法，開(kāi)關(guān)柜指示燈狀態(tài)算法，環(huán)境監(jiān)測(cè)中聲音、噪音識(shí)別的算法等；還包含對(duì)人員行為分析的算法，如安全帽檢測(cè)、吸煙檢測(cè)等智能算法。支持深度學(xué)習(xí)典型違章事件，并能夠進(jìn)行典型違章事件告警處理。

1）儀表識(shí)別

基于機(jī)器視覺(jué)的儀表識(shí)別，建立深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)在線儀表如壓力表、溫度表、液位等表計(jì)的實(shí)時(shí)分析，一旦表計(jì)讀數(shù)異常，實(shí)時(shí)發(fā)送告警信息。

圖為：儀表識(shí)別

2）人臉動(dòng)態(tài)識(shí)別

識(shí)別配電間是否有陌生人員進(jìn)入。

3）狀態(tài)分析

深度學(xué)習(xí)聲音、噪聲、振動(dòng)等異常狀態(tài)，對(duì)異常信息進(jìn)行告警，將告警信息推送到相關(guān)人員，合理安排檢修，避免不必要的損失。

圖為：狀態(tài)分析

4）異常行為分析

分析未佩戴安全帽、吸煙、倒地、翻越圍墻等異常行為，深入學(xué)習(xí)典型違章事件，并能夠進(jìn)行典型違章事件告警處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)人員的安全管控。

這些就是配電間無(wú)人巡檢的部分功能啦，它運(yùn)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)手段，依托前端智能設(shè)備采集數(shù)據(jù)、人工智能分析，可實(shí)現(xiàn)區(qū)域設(shè)備巡檢自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)對(duì)人員、設(shè)備的安全管控，降低人員勞動(dòng)強(qiáng)度，提高數(shù)據(jù)采集質(zhì)量，提升現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的可靠感知、業(yè)務(wù)協(xié)同、管控決策，提升工作效率。系統(tǒng)依據(jù)態(tài)勢(shì)分析模型和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)預(yù)警，提升電力企業(yè)安全生產(chǎn)效能及風(fēng)險(xiǎn)隱患防控能力。配電間無(wú)人巡檢的實(shí)現(xiàn)，將會(huì)在工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)深遠(yuǎn)的影響。這款產(chǎn)品適用于各個(gè)工業(yè)領(lǐng)域，如果你需要這款產(chǎn)品請(qǐng)與我聯(lián)系呦。

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