【引言】
在水务行业智能化转型进程中，地下管廊的设施监测始终是关乎供水安全的核心环节。倍特威视凭借深耕AI视觉领域的技术积累，推出融合工业场景理解的AI视觉管廊层排气阀状态监测系统，通过机器视觉与深度学习的协同创新，实现非接触式全时段设备状态感知，为智慧水厂构建可溯源、可预测的数字化运维体系提供关键技术支撑。
【核心价值】
倍特威视解决方案突破传统人工巡检模式的局限，利用部署在管廊层的智能视觉传感器，构建全天候立体化监测网络。系统对排气阀开闭状态、构件位移、阀体锈蚀等关键指标进行毫秒级图像分析，结合三维空间建模技术，可精准识别0.5mm级物理形变。通过专利级自适应学习算法，系统能自主修正环境光照变化、设备振动等干扰因素，确保在复杂工况下仍保持98%以上的检测精度。
在实际场景中，系统同步集成压力传感数据流，当检测到气阀非正常开合时，可联动DCS系统生成压力-视觉双维度诊断报告。该融合分析机制将故障研判时间缩短至传统方式的1/6，为抢修决策提供精准时空定位数据，有效避免因气阀失效导致的管网气阻、爆管等次生风险。
【应用场景】
1. 深埋管廊监测：针对垂直深度超20米的封闭式管廊，通过多光谱视觉增强技术穿透水汽环境，实现复杂空间内的设备全景监测
2. 高压供水管网：搭载防爆型工业相机模组，在16kg/cm²压力环境下持续监测高压气阀组的工作状态
3. 备品库房管理：扩展应用备品备件的视觉识别模块，建立阀门配件全生命周期电子档案
4. 智能预警中心：提供分级预警看板，支持移动端实时推送异常位置坐标与处置建议方案
【技术优势】
倍特威视通过自研EdgeVision边缘计算架构，将检测延时控制在200ms以内，相较云端方案减少75%带宽消耗。系统支持7种工业通讯协议直连，可与西门子、施耐德等主流PLC设备无缝对接。特有的模型迁移学习框架，使得算法在新建水厂场景中仅需3天即可完成定制化适配，大幅缩短部署周期。
基于在司法安防领域锤炼的多目标跟踪技术，系统可同时监控200米直线距离内的36个气阀节点，通过时空轨迹分析预判设备劣化趋势。该预警模型经水务行业实际验证，成功将设备非计划停机率降低42%，年维护成本节约超百万量级。
【服务承诺】
倍特威视为每个项目配备水务行业专属技术团队，提供从方案设计、模型训练到系统集成的全链条服务。我们的运维专家将深入分析水厂历史运维数据，量身定制算法灵敏度阈值，确保监测系统与既有管理流程的深度融合要求