基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法技术方案

技术编号:26690559 阅读:33 留言:0更新日期:2020-12-12 02:41
本发明专利技术公开了一种基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法,系统包括火灾探测装置以及灭火装置;火灾探测装置包括处理器以及与所述多个电池簇对应设置的多个视频采集装置,灭火装置包括控制器、储水装置、管路、多个控制阀以及与所述多个电池簇对应设置的多个细水雾喷头,处理器对视频采集装置采集的视频信息进行分析,判断相应的电池簇是否产生烟雾和/或明火,并对产生烟雾和明火的电池簇进行灭火处理,从而避免大规模的灭火而影响正常的电池簇,有效节约资源。

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法
本专利技术涉及新能源
,尤其涉及一种基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法。
技术介绍
磷酸铁锂电池具有能量密度大、输出电压高、循环寿命长,环境污染小等优点,电化学储能电站中广泛使用。电化学储能电站的预制舱一旦发生火灾,严重危害供电可靠性和安全性,社会影响和危害极大。现有的储能电站预制舱,火灾探测手段应用较多的包括感温型、气体型、感烟型等,当探测到有火灾发生时,打开预制舱内的灭火设备,喷射灭火剂进行灭火。上述方案存在以下问题:在预制舱内,感温型、气体型、感烟型等接触式的探测手段并不能识别出具体哪一个电池模组发生火灾,预制舱内往往是某一个电池模组起火,因此当识别出预制舱内发生火灾时只能对整个预制舱内全面喷射灭火剂进行灭火,一方面造成资源的浪费,另一方面灭火之后大面积影响其他正常的电池模组,修复时间长。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于图像识别的预制舱消防控制系统及其控制方法,能够有效解决现有技术中的储能电站预制舱发生火灾时全面灭火造成的资源浪费、影响范围广本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像识别的预制舱消防控制系统,包括设置于预制舱内的多个电池簇,每个电池簇包括多个电池模组,每个电池模组包括多个单体电池;其特征在于,还包括火灾探测装置以及灭火装置;所述火灾探测装置包括处理器以及与所述多个电池簇对应设置的多个视频采集装置;所述灭火装置包括控制器、储水装置、管路、多个控制阀以及与所述多个电池簇对应设置的多个细水雾喷头,多个细水雾喷头通过管路与所述储水装置连接,多个控制阀设置在所述管路上分别控制多个细水雾喷头;/n各个视频采集装置用于采集对应的电池簇的视频信息并发送至所述处理器,所述处理器用于对所述视频信息进行分析,判断相应的电池簇是否产生烟雾和/或明火,产生烟雾时通过...

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的预制舱消防控制系统,包括设置于预制舱内的多个电池簇,每个电池簇包括多个电池模组,每个电池模组包括多个单体电池;其特征在于,还包括火灾探测装置以及灭火装置;所述火灾探测装置包括处理器以及与所述多个电池簇对应设置的多个视频采集装置;所述灭火装置包括控制器、储水装置、管路、多个控制阀以及与所述多个电池簇对应设置的多个细水雾喷头,多个细水雾喷头通过管路与所述储水装置连接,多个控制阀设置在所述管路上分别控制多个细水雾喷头;
各个视频采集装置用于采集对应的电池簇的视频信息并发送至所述处理器,所述处理器用于对所述视频信息进行分析,判断相应的电池簇是否产生烟雾和/或明火,产生烟雾时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第一开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾,产生明火时通过所述控制器控制相应的控制阀开启第二开度使得相应的细水雾喷头喷射细水雾,所述第二开度大于第一开度。


2.根据权利要求1所述的基于图像识别的预制舱消防控制系统,其特征在于,所述处理器还用于对视频信息进行预处理,获得序列帧图像;对所述序列帧图像进行运动检测,获得目标图像;对所述目标图像进行二值化处理,获得二值化目标图像,计算所述二值化目标图像每个像素的最大偏差值,根据计算结果判断是否产生烟雾。


3.根据权利要求2所述的基于图像识别的预制舱消防控制系统,其特征在于,所述最大偏差值通过以下公式进行计算:






其中,为每个颜色通道的标准偏差值,n为帧数,x为向量,i为每个颜色通道的分量,μ为平均值,为最大偏差值,为红色通道的标准偏差值,为绿色通道的标准偏差值,为蓝色通道的标准偏差值;
所述处理器还用于将所述最大偏差值与预设偏差阈值进行比较,如果所述最大偏差值小于所述预设偏差阈值,则确定产生烟雾。


4.根据权利要求1所述的基于图像识别的预制舱消防控制系统,其特征在于,所述处理器还用于对视频信息进行预处理,获得序列帧图像;对所述序列帧图像进行运动检测,获得目标图像;对所述目标图像中的每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换,满足预设条件时确定产生烟雾。


5.根据权利要求4所述的基于图像识别的预制舱消防控制系统,其特征在于,每个像素的颜色通道的最大分量通过以下公式表示:



其中,I表示每个像素的颜色通道的最大分量;
对每个像素的颜色通道的最大分量进行傅立叶变换后通过如下公式表示:






其中,为频率,j=1,2,3,……k;
当满足...

【专利技术属性】
技术研发人员:王庭华郭鹏宇姚效刚吴静云田方媛郭莉李妍周洪伟黄峥丁静鹄邹盛宗炫君
申请(专利权)人:国网江苏省电力有限公司经济技术研究院国网江苏省电力有限公司
类型:发明
国别省市:江苏;32

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