概述

隨著電動(dòng)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(gè)新問題。為了有效預(yù)防電動(dòng)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(tái)+應(yīng)用”四位一體的智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。該系統(tǒng)利用先進(jìn)的AI大數(shù)據(jù)算法，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對電動(dòng)自行車充電過程的全方位監(jiān)控，從而實(shí)現(xiàn)對違規(guī)充電行為的精準(zhǔn)識(shí)別和及時(shí)干預(yù)。

技術(shù)原理

該系統(tǒng)的運(yùn)作基于對電動(dòng)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(huì)收集充電時(shí)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(zhǔn)確地識(shí)別出電動(dòng)自行車的充電狀態(tài)，并且在發(fā)現(xiàn)異常時(shí)觸發(fā)報(bào)警機(jī)制。

數(shù)據(jù)采集

• 高頻采樣：系統(tǒng)通過安裝在電動(dòng)自行車充電器上的智能設(shè)備，實(shí)時(shí)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(dòng)以及諧波含量。

智能識(shí)別

• AI算法：利用人工智能技術(shù)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并識(shí)別出正常的充電行為與潛在的危險(xiǎn)充電模式之間的差異。

• 實(shí)時(shí)監(jiān)控：通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，所有收集的數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)傳輸至云端平臺(tái)進(jìn)行分析處理。

應(yīng)用場景

當(dāng)監(jiān)測系統(tǒng)檢測到異常充電行為時(shí)，會(huì)立即啟動(dòng)一系列預(yù)警措施：

• 多渠道報(bào)警：報(bào)警信息不僅會(huì)被推送到管理平臺(tái)，同時(shí)也會(huì)通過電腦端和移動(dòng)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(huì)自動(dòng)向指定的管理員發(fā)送短信，確保消息傳達(dá)無遺漏。

社會(huì)效益

該系統(tǒng)的實(shí)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(dòng)自行車違規(guī)充電現(xiàn)象的管理水平。

• 降低火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)：及時(shí)的預(yù)警和干預(yù)措施能夠顯著減少因違規(guī)充電導(dǎo)致的火災(zāi)事故。

• 綜合監(jiān)管：除了電動(dòng)自行車違規(guī)充電，系統(tǒng)還可以擴(kuò)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(tái)+應(yīng)用”四位一體的電動(dòng)自行車充電智能監(jiān)測預(yù)警平臺(tái)，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(zhǔn)識(shí)別電動(dòng)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。