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如何精準識別電動自行車在室內(nèi)充電呢(電動自行車入戶充電智能監(jiān)測預(yù)警)

力安科技4個月前 (08-24)支持與服務(wù)518

概述

隨著電動自行車(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新問題。為了有效預(yù)防電動自行車在戶內(nèi)充電引發(fā)的火災(zāi)事故,一種基于“終端+網(wǎng)絡(luò)+平臺+應(yīng)用”四位一體的智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)運而生。該系統(tǒng)利用先進的AI大數(shù)據(jù)算法,通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)對電動自行車充電過程的全方位監(jiān)控,從而實現(xiàn)對違規(guī)充電行為的精準識別和及時干預(yù)。

技術(shù)原理

該系統(tǒng)的運作基于對電動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)會收集充電時的電流、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)能夠準確地識別出電動自行車的充電狀態(tài),并且在發(fā)現(xiàn)異常時觸發(fā)報警機制。

電動自行車入戶充電監(jiān)測系統(tǒng).png

數(shù)據(jù)采集

  • 高頻采樣:系統(tǒng)通過安裝在電動自行車充電器上的智能設(shè)備,實時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)能夠自動學(xué)習(xí)并識別出正常的充電行為與潛在的危險充電模式之間的差異。

  • 實時監(jiān)控:通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),所有收集的數(shù)據(jù)被實時傳輸至云端平臺進行分析處理。

應(yīng)用場景

當(dāng)監(jiān)測系統(tǒng)檢測到異常充電行為時,會立即啟動一系列預(yù)警措施:

  • 多渠道報警:報警信息不僅會被推送到管理平臺,同時也會通過電腦端和移動應(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)還會自動向指定的管理員發(fā)送短信,確保消息傳達無遺漏。

社會效益

該系統(tǒng)的實施有助于:

  • 完善消防管理:通過信息化手段提升社區(qū)、街道對于電動自行車違規(guī)充電現(xiàn)象的管理水平。

  • 降低火災(zāi)風(fēng)險:及時的預(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:除了電動自行車違規(guī)充電,系統(tǒng)還可以擴展用于監(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+應(yīng)用”四位一體的電動自行車充電智能監(jiān)測預(yù)警平臺,通過AI大數(shù)據(jù)算法與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合,不僅能夠精準識別電動自行車的違規(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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