概述

隨著電動自行車（E-bike）的普及，戶內(nèi)違規(guī)充電帶來的安全隱患日益凸顯，成為城市管理中的一個新問題。為了有效預(yù)防電動自行車在戶內(nèi)充電引發(fā)的火災(zāi)事故，一種基于“終端+網(wǎng)絡(luò)+平臺+應(yīng)用”四位一體的智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)運而生。該系統(tǒng)利用先進的AI大數(shù)據(jù)算法，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)對電動自行車充電過程的全方位監(jiān)控，從而實現(xiàn)對違規(guī)充電行為的精準識別和及時干預(yù)。

技術(shù)原理

該系統(tǒng)的運作基于對電動自行車充電過程中電流和電壓波形的高頻采樣。具體來說，系統(tǒng)會收集充電時的電流、電壓、功率以及高次諧波等多種特征參數(shù)。通過對這些參數(shù)的綜合分析，系統(tǒng)能夠準確地識別出電動自行車的充電狀態(tài)，并且在發(fā)現(xiàn)異常時觸發(fā)報警機制。

數(shù)據(jù)采集

• 高頻采樣：系統(tǒng)通過安裝在電動自行車充電器上的智能設(shè)備，實時采集充電過程中的電流、電壓變化。

• 特征提取：從采集的數(shù)據(jù)中提取上百種特征，包括但不限于電流、電壓、功率波動以及諧波含量。

智能識別

• AI算法：利用人工智能技術(shù)，系統(tǒng)能夠自動學習并識別出正常的充電行為與潛在的危險充電模式之間的差異。

• 實時監(jiān)控：通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，所有收集的數(shù)據(jù)被實時傳輸至云端平臺進行分析處理。

應(yīng)用場景

當監(jiān)測系統(tǒng)檢測到異常充電行為時，會立即啟動一系列預(yù)警措施：

• 多渠道報警：報警信息不僅會被推送到管理平臺，同時也會通過電腦端和移動應(yīng)用端通知相關(guān)管理人員。

• 短信通知：除了上述方式外，系統(tǒng)還會自動向指定的管理員發(fā)送短信，確保消息傳達無遺漏。

社會效益

該系統(tǒng)的實施有助于：

• 完善消防管理：通過信息化手段提升社區(qū)、街道對于電動自行車違規(guī)充電現(xiàn)象的管理水平。

• 降低火災(zāi)風險：及時的預(yù)警和干預(yù)措施能夠顯著減少因違規(guī)充電導致的火災(zāi)事故。

• 綜合監(jiān)管：除了電動自行車違規(guī)充電，系統(tǒng)還可以擴展用于監(jiān)測其他安全隱患，如在“三小”場所內(nèi)的非法住宿行為。

綜上所述，“終端+網(wǎng)絡(luò)+平臺+應(yīng)用”四位一體的電動自行車充電智能監(jiān)測預(yù)警平臺，通過AI大數(shù)據(jù)算法與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，不僅能夠精準識別電動自行車的違規(guī)充電行為，而且為城市消防安全管理和綜合治理提供了有力的技術(shù)支撐。