【引言】
近年来,电瓶车充电桩火灾事故频发,传统人工巡检与基础传感器监测已难以应对复杂场景下的安全隐患。倍特威视基于深度学习算法与计算机视觉技术,推出AI视频图像分析电瓶车充电桩火灾防控系统,通过全天候智能监测、毫秒级风险预警和全流程闭环管理,为充电安全构筑多重防护屏障。
【核心功能与价值】
1. 全时全域风险感知
系统通过部署在充电桩区域的智能摄像头,实时捕捉烟雾浓度、温度异常、设备形变等13类风险特征。基于百万级火灾场景数据训练的AI模型,可准确识别充电器过载发热、线路老化冒烟等隐患,检测准确率达99.6%以上,实现从"被动处置"向"主动预防"的防控模式转型。
2. 多维度防护体系
• 设备层:智能边缘计算终端实现本地化实时分析,降低网络依赖
• 平台层:云端大数据分析预测设备健康状态,生成维护建议
• 响应层:分级预警机制自动触发声光报警、电源切断、信息推送
三层架构确保从风险识别到应急处置的完整闭环,响应速度较传统方式提升40倍。
3. 智能运维管理
系统自动生成设备运行日志、风险热力图和维保建议报表,管理人员可通过可视化驾驶舱实时掌控全域设备状态。独有的算法自优化机制持续提升识别精度,运维成本较人工巡检降低67%。
【典型应用场景】
1. 社区充电棚:在夜间无人值守时段自动监测充电状态,发现异常立即切断电源并同步推送告警至物业管理系统。
2. 商业综合体:与消防系统联动实现多设备协同响应,确保复杂环境下的精准定位与快速处置。
3. 工业园区:适应高粉尘、强电磁干扰等特殊环境,保障工业级充电设备的安全运行。
4. 公共充电站:通过车牌识别与用户绑定机制,建立可追溯的安全责任体系。
【技术优势】
倍特威视自主研发的FireGuard™算法引擎采用时空双维度分析技术,突破性地将热成像数据与可见光视频流融合处理,在保证0.8秒极速响应的同时,将误报率控制在0.2%以下。系统支持GB/T28181、ONVIF等标准协议,可无缝对接各类安防平台,已在23省158个项目中验证其稳定性和可靠性。
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