污泥处理车间的隐形痛点
在污水处理厂污泥脱水车间，压滤机连续运行12小时后，操作工最怕听到”嘶啦”的撕裂声。我们遇到过太多客户抱怨：”滤布破了3小时才发现，泥浆喷得满地都是”、”夜班人员困得打瞌睡，压滤机异响根本听不见”。传统人工巡检存在三大死穴：
- 肉眼难察觉初期滤布微裂纹
- 振动传感器对泥饼含水率异常不敏感
- 红外热像仪在蒸汽环境下误报率达37%
我们的闭环解决方案
倍特威视BVS-AI视频分析系统采用多模态感知架构，在河北某污水厂实现压滤故障提前30分钟预警。具体实施路径：
1. 硬件层：搭载200万像素红外可见光双光谱球机，在蒸汽环境下仍能保持＞95%成像清晰度
2. 算法层：采用YOLOv5s+Transformer混合模型，对以下异常实现分类识别：
- 滤布撕裂（识别精度±2cm）
- 液压杆偏移（检测灵敏度0.5°）
- 泥饼含水率异常（通过表面反光分析）
3. 平台层：与PLC系统深度耦合，出现异常时自动执行：
- 触发声光报警
- 降低进料泵频率
- 推送报警信息至运维APP
某市政污水厂的实测数据显示，系统将滤布更换周期从45天延长至78天，污泥处理单吨电耗下降12%。
三大落地保障
- 交付快：支持利旧改造，原有摄像头上电即用，标准项目7天完成部署
- 运维易：提供算法沙盘工具，客户可自行调整报警阈值和区域
- 接口全：支持OPC UA/Modbus TCP协议，已对接和利时、浙大中控等主流DCS系统
为什么选择我们
在唐山某污泥干化项目中，我们遇到输送带抖动导致的误报问题。通过部署振动补偿算法+时空上下文建模，将准确率从82%提升至96.3%。这种实战经验让我们深知：
- 国产化AI芯片（寒武纪MLU220）与英伟达T4混合部署，满足不同算力需求
- 大小模型组合架构，大模型保证精度，小模型确保实时性
- 15年环保行业know-how沉淀，算法已预训练30+污泥处理场景
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