摘要
本申请提供一种基于视觉分析的山地光伏电站的防火预警方法及系统,涉及电站智能消防技术领域,该方法包括:基于山地光伏电站中各个关键监测区域中的边缘节点,采集相应关键监测区域的实时监测图像和实时烟感数据;基于边缘节点中的轻量级模型和高精度模型顺序检测火情检测结果;在确定火情检测结果为存在火情隐患的情况下,触发中心服务器从边缘节点接收历史监测图像和历史烟感数据,并构建监测图像时序数据和烟感时序数据;将图像时序特征和烟感时序数据输入至火灾时序分析模型,以确定火灾识别结果;当存在火灾时,执行火灾预警操作。由此,利用边缘网络和多级模型实施多层次、多维度的数据分析,实现对电站早期火情的快速识别及预警。
技术关键词
时序特征
山地光伏电站
图像
烟感
防火预警方法
火灾
运动特征
纹理特征
数据
中心服务器
节点
融合特征
通道
局部二值模式算法
注意力机制
卷积模块
颜色
多层次
系统为您推荐了相关专利信息
影像识别方法
均衡误差
注意力机制
影像识别系统
分类特征
高斯混合模型
通信特征
后验概率
识别方法
非易失性存储介质
血压仪
终端模块
心血管事件风险
医学知识图谱
神经网络模型
深度神经网络模型
多源信息融合
飞行器
数据
红外相机拍摄