一种基于AI边缘计算的水利安全检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于AI边缘计算的水利安全检测方法，先根据传感器安装与编码，将传感器部署于水利系统中，对所述传感器进行编码，记录所述传感器的地理位置信息和测量物理量；设置测量参数，设置各个传感器的测量区间值和阈值；数据联动设置，包括定义数据联动选择数据，当数据达到特定区间阈值时触发泵IO输出；实时监测传感器数据，若数据异常，启动视频AI查看，比对结果是否一致，若视频AI确认传感器数据异常，截取实时视频作为样本数据发送至云端服务器，根据异常情况触发相应报警，通知相关人员进行处理，通过视频AI分析与传感器数据的联动，提高了异常情况的检测准确性和及时性，为水利系统的安全运行提供了有力保障。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机，具体涉及一种基于ai边缘计算的水利安全检测方法。

技术介绍

1、传统水利安全检测方法往往依赖人工巡检和简单的传感器监测。人工巡检受时间、人员经验和工作强度等因素的限制，可能会出现巡检不及时、遗漏检查点等问题。例如，人工巡检一般是按照固定的时间表进行，在两次巡检之间如果发生突发情况，如管道突然破裂或水位急剧上升，难以及时发现。

2、仅依靠传感器监测时，若传感器出现故障或者受到干扰，由于没有其他辅助验证手段，可能会导致错误的监测结果。而且单一类型的传感器只能监测特定的物理量，无法全面地反映水利系统的实际状态，不能利用先进的人工智能技术对水利系统进行智能诊断和预测。无法通过对历史数据和实时数据的学习，识别复杂的异常模式和潜在的安全隐患，难以实现智能化的安全管理。

技术实现思路

1、本专利技术通过提出一种基于ai边缘计算的水利安全检测方法，解决不能根据水利系统的实际运行情况和环境变化进行自适应调整的技术问题。

2、本专利技术其中一个实施例提供了一种基于ai边缘计算的水利安本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI边缘计算的水利安全检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于AI边缘计算的水利安全检测方法，其特征在于，所述传感器安装与编码过程步骤还包括：

3.如权利要求1所述的基于AI边缘计算的水利安全检测方法，其特征在于，设置测量参数步骤包括：

4.如权利要求2所述的基于AI边缘计算的水利安全检测方法，其特征在于，数据联动设置步骤还包括：

5.如权利要求1所述的基于AI边缘计算的水利安全检测方法，其特征在于，所述根据AI算法联动传感器实时监测数据步骤还包括：

6.如权利要求5所述的基于AI边缘计算的水...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai边缘计算的水利安全检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于ai边缘计算的水利安全检测方法，其特征在于，所述传感器安装与编码过程步骤还包括：

3.如权利要求1所述的基于ai边缘计算的水利安全检测方法，其特征在于，设置测量参数步骤包括：

4.如权利要求2所述的基于ai边缘计算的水利安全检测方法，其特征在于，数据联动设置步骤还包括：

5.如权利要求1所述的基于ai边缘计算的水利安全检测方法，其特征在于，所述根据ai算法联动传感器实时监测数据步骤还包括：

6.如权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：武应元，蒲亨运，柴治华，
申请(专利权)人：深圳市东深智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：