【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算的用电行为安全智能监控系统
[0001]本专利技术涉及用电安全
，具体为基于边缘计算的用电行为安全智能监控系统。
技术介绍
[0002]目前，用电的安全是生活中的重点隐患，人们逐渐对用电进行了一些检测，最常规的用电检测就是通过监控摄像头对用电进行图像采集，通过工作人员在投影屏上进行看管，耗费大量的人力资源，且这种方式智能检测到已经发生的用电事故，无法在即将发生事故前发出警报，且无法对相关的用电数据进行关联度处理，分析各类影响因素，增加安全性，同时这种智能检测方式无法自动识别监控的场景，需要人为地去判定；
[0003]为此，我们提出基于边缘计算的用电行为安全智能监控系统。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供基于边缘计算的用电行为安全智能监控系统，通过对不同的场景进行监控得到的相关的影像，并对相关的影像与存储的数据进行匹配识别处理，将采集得到的相关影像进行场景识别，增加识别的准确性，节省识别所消耗的时间，并依据识别到的场景对应的对应数据进行关联计算和分析，从而判定用电的安...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于边缘计算的用电行为安全智能监控系统，其特征在于，包括安防监控单元、云服务器、数据识别单元、用电解析单元、隐患预计单元和监管单元；所述安防监控单元采集不同对象的用电情况以及环境状况，并将其标定为对象信息，将对象信息传输至数据识别单元；所述云服务器内存储有记录的各个对象的相关信息，将其标定为往分信息，数据识别单元从云服务器内获取往类数据、往像数据、像名数据和往电数据，并将其与环影数据和象电数据一同进行分类识别操作，识别出监测数据的场景以及对应的环影数据和象电数据，并将其传输至用电解析单元；所述用电解析单元从服务器内获取往电数据，并将往电数据与环影数据和象电数据进行解析处理，得到实电数据、线温数据、实阻数据、实时数据、室温数据、连线数据、线离数据、线距数据、线径数据、插距数据和电弧次数据，并将其传输至隐患预计单元；所述隐患预计单元用于对解析处理得到的数据进行预计处理，得到无隐患信号、停止信号和持续检测信号，并将其传输至监管单元；所述监管单元对无隐患信号、停止信号和持续检测信号进行信号转化以及提示，当识别到无隐患信号时，则显示该信号以及对应的电器型号，当识别到持续检测信号时，则显示该信号以及电器型号，并发出一级警报，当识别到停止信号时，则显示该信号以及电器型号，并发出二级警报。2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的用电行为安全智能监控系统，其特征在于，所述对象信息包括环影数据和象电数据，往分信息包括往类数据、往像数据、像名数据和往电数据；往电数据包括电器影像、电器型号、电阻数据、电器电功和电弧影像；象电数据包括实电数据、实阻数据、实时数据、室温数据、连线数据、线离数据、线距数据、线温数据、线径数据和插距数据。3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的用电行为安全智能监控系统，其特征在于，分类识别操作的具体操作过程为：获取往类数据，将往类数据标定为第一类场景、第二类场景和第三类场景，且将第一类场景、第二类场景和第三类场景分别标定为Ai、Bi和Ci，将Ai、Bi和Ci统一标定为Fi；选取出多次出现的Fi中每一次出现的往像数据，提取往像数据对应的像名数据，选取出在多次对应的Fi中同时出现的像名数据，并将其标定为对应的分类像数据；选取环影数据，将环影数据与往像数据进行匹配，得到匹配错误信号和匹配成功信号，并对匹配错误信号和匹配成功信号进行处理，从而确定往像数据对应的Fi。4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的用电行为安全智能监控系统，其特征在于，对匹配错误信号和匹配成功信号进行处理的具体处理过程为：当识别到错误信号时，则判定没有获取到正确场景对象，跳转至安防监控单元再次进行相关数据的采集；当识别到匹配成功信号时，则判定识别的场景存在记录，并获取对应的往像数据，将往像数据进行数据提取，并统计往像数据和像名数据，将统计的往像数据和像名数据与上述Fi对应的像名数据进行匹配，具体为：获取匹配成功信号识别的像名数据，将其与Fi对应的像名数据进行匹配，并将匹配成
功的数据标定为因素数据，选取出因素数据的个数，即因素个数，将因素个数与Fi对应的像名数据的总个数进行占比计算，计算出因素占比，设定一个预设值，当因素占比大于等于预设值时，则判定该往像数据为对应的Fi。5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的用电行为安全智能监控系统，其特征在于，解析处理的具体处理过程为：获取往电数据内的电器影像、电器型号、电阻数据、电器电功...
【专利技术属性】
技术研发人员：金晓明，寿挺，王德君，祝东飞，陶澍锋，楼凯杰，徐飞鹏，李峰，
申请(专利权)人：浙江容大电力工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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