一种基于AI的LED大屏故障预测与维护系统技术方案

本发明专利技术属于LED显示技术领域，尤其是一种基于AI的LED大屏故障预测与维护系统，现提出如下方案，其包括传感器网络、数据采集模块、AI分析引擎、故障预测模型、报警与通知模块以及远程控制模块，所述：传感器网络部署于LED大屏的各个关键部位，负责采集温度、湿度、电压和电流环境参数和运行状态数据；数据采集模块负责收集传感器网络传输的数据，并进行初步处理与存储，本发明专利技术：提出了一种基于AI的LED大屏故障预测与维护系统，旨在提供一种基于AI的LED大屏故障预测与维护系统，该系统通过集成传感器网络、数据采集模块、AI分析模型以及远程控制模块，实现对LED大屏的全方位监测、故障预测与远程维护。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及led显示，尤其涉及一种基于ai的led大屏故障预测与维护系统。

技术介绍

1、随着led大屏在广告、演艺、会议等多个领域的广泛应用，其稳定性和可靠性成为用户关注的焦点。

2、然而，传统的维护方式往往依赖于人工巡检和故障后维修，这种方式不仅效率低下，而且难以及时发现并预防潜在故障，因此，本专利技术提出一种基于ai的led大屏故障预测与维护系统，用于解决上述问题。

技术实现思路

1、基于
技术介绍
存在传统的维护方式往往依赖于人工巡检和故障后维修，这种方式不仅效率低下，而且难以及时发现并预防潜在故障技术问题，本专利技术提出了一种基于ai的led大屏故障预测与维护系统。

2、本专利技术提出的一种基于ai的led大屏故障预测与维护系统，包括传感器网络、数据采集模块、ai分析引擎、故障预测模型、报警与通知模块以及远程控制模块，所述：

3、传感器网络部署于led大屏的各个关键部位，负责采集温度、湿度、电压和电流环境参数和运行状态数据；

4、数据采集模块负责收集传本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI的LED大屏故障预测系统，包括传感器网络、数据采集模块、AI分析引擎、故障预测模型、报警与通知模块以及远程控制模块，其特征在于，所述：

2.根据权利要求1所述的一种基于AI的LED大屏故障预测与维护系统，其特征在于，所述数据采集与预处理：选用高精度、高可靠性的温度传感器、湿度传感器、电压传感器和电流传感器，分别部署在LED大屏的散热系统、电源模块、控制板及显示模块等关键部位，这些传感器通过有线或无线方式连接到数据采集模块。系统首先通过传感器网络采集LED大屏的各项参数数据，数据采集模块对原始数据进行清洗、去噪和归一化处理，以提高后续分析的准确性，处理后的数据通...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai的led大屏故障预测系统，包括传感器网络、数据采集模块、ai分析引擎、故障预测模型、报警与通知模块以及远程控制模块，其特征在于，所述：

2.根据权利要求1所述的一种基于ai的led大屏故障预测与维护系统，其特征在于，所述数据采集与预处理：选用高精度、高可靠性的温度传感器、湿度传感器、电压传感器和电流传感器，分别部署在led大屏的散热系统、电源模块、控制板及显示模块等关键部位，这些传感器通过有线或无线方式连接到数据采集模块。系统首先通过传感器网络采集led大屏的各项参数数据，数据采集模块对原始数据进行清洗、去噪和归一化处理，以提高后续分析的准确性，处理后的数据通过以太网或无线网络传输到ai分析引擎所在的服务器。

3.根据权利要求1所述的一种基于ai的led大屏故障预测与维护系统，其特征在于，所述特征提取与选择：利用特征工程方法，从预处理后的数据中提取对故障预测有用的特征。这些特征可能包括温度变化趋势、电压波动范围、湿度变化率、电流稳定性指标等。

4.根据权利要求1所述的一种基于ai的led大屏故障预测与维护系统，其特征在于，所述模型训练：选择适合的机器学习或深度学习算法(如随机森林、梯度提升树、神经网络等)，利用历史故障数据和实时监测数据，训练故障预测模型，训练过程中，通过交叉验证、超参数调优等方法提高模型的预测精度和泛化能力。...

【专利技术属性】
技术研发人员：马辰，窦田超，刘文滨，王锦睿，
申请(专利权)人：山东浪潮超高清智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：