一种应用于污染源运维平台的运维非正常状态预测方法技术

本发明专利技术公开了一种应用于污染源运维平台的运维非正常状态预测方法，利用基于YOLOv5的图像运维状态分析模型对运维现场的图像视频数据进行实时分析，针对YOLOv5输出数据以及相关运维设备输出数据，利用基于堆叠算法的梯度提升机算法GBM进行实时监控和性能分析。通过将各种预测结果综合分析，对现场运维状态进行实时评估，超出正常范围时进行警报提示。该系统通过智能化手段提高运维效率，保障设备和运维活动的高标准执行，实现了对污染源监测和运维的实时管控，保证了监测与运维数据的真实性，提高了污染源运维质量，并具有良好的适应性，可用于多种污染源监测运维的管理与质量控制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及运维监控，具体涉及一种应用于污染源运维平台的运维非正常状态预测方法。

技术介绍

1、随着我国工业化和城市化进程的不断推进，污染排放问题日趋严重，各类污染源监管的难度也随之提高。污染源监测是污染防治的重要手段之一，传统的污染源监测运维方法采用人工监管的方法，通过人工查看的方式对污染源监测站房的运行情况进行检查，对视频监控等运维数据的利用率较低，无法及时发现污染源监测运维过程中的存在的问题，运维质量和数据真实性难以保障，且需要消耗大量的人力物力。随着智能化技术的发展，对污染源采用智能化平台采集分析数据能够实现：但是在实际应用中，发现虽然随着图像采集在运维现场的应用，通过采集现场的图像或视频数据结合传感设备采集的数据在实现的非正常运维的监控与警告，但是不同的运维现场之间的兼容性很差；也就是说需要对不同的运维现场开发对应的方法才能实现监控，这样限制了统一的监控平台的发展。

技术实现思路

1、1.所要解决的技术问题：

2、针对上述技术问题，本专利技术提供一种应用于污染源运维平台的运维非正常状态本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种应用于污染源运维平台的运维非正常状态预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种应用于污染源运维平台的运维非正常状态预测方法，其特征在于：步骤一中对运维非正常现场图像的预处理包括根据运维非正常的类型将图像进行分类，具体分为：现场人员不规范操作类型、运维设备外表故障类型；所述现场人员不规范操作类型包括人员定位和数量变化、非授权人员入侵、不规范操作识别、紧急情况子类型；所述运维设备外表故障类型障包括：设备发生物理损伤、设备的指示灯是否异常、设备的位置是否异常、设备是否发出异常的谱线子类型；所述运维设备与传感器数据集包括采集的电压、电流、流量的设备状态...

【技术特征摘要】

1.一种应用于污染源运维平台的运维非正常状态预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种应用于污染源运维平台的运维非正常状态预测方法，其特征在于：步骤一中对运维非正常现场图像的预处理包括根据运维非正常的类型将图像进行分类，具体分为：现场人员不规范操作类型、运维设备外表故障类型；所述现场人员不规范操作类型包括人员定位和数量变化、非授权人员入侵、不规范操作识别、紧急情况子类型；所述运维设备外表故障类型障包括：设备发生物理损伤、设备的指示灯是否异常、设备的位置是否异常、设备是否发出异常的谱线子类型；所述运维设备与传感器数据集包括采集的电压、电流、流量的设备状态数据、温度湿度烟雾气体的环境数据、设备的测量值。

3.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈斗，
申请(专利权)人：南京天成环境科技工程有限公司，
类型：发明
国别省市：