电动车火灾防控系统的制作方法

本发明属于电动车火灾防控，具体为电动车火灾防控系统。

背景技术：

1、近年来，电动车以其经济、便捷等特点，成为群众出行的重要交通工具。为减少和防止电动车火灾事故的发生，可建设一套以安全用电管理结合智能ai监测手段来实现电动车火灾监控智能预警的管理系统。系统整体以“ai智能+物联智慧空开”为核心，建立电动自行车火灾防控管理体系，对场所内电动车进行全天候监测，发现异常自动报警，达到预防火灾、提高消防安全系数的目的。

2、但是普通断路器没有漏电、过载、短路、过压、欠压、打火、过温等多项功能保护能力。同时常见的电动车火灾防控方法离不开人员管理：普遍存在电线私拉乱接、电瓶车乱放等安全隐患，离不开人员的监管治理。针对用电开关设施，也需要专业人员定期对用电开关设备的巡视检查和维护。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供电动车火灾防控系统。

2、本发明采用的技术方案如下：电动车火灾防控系统，所述电动车火灾防控系统包括ai基础配置模块；

3、所述ai基础配置模块包括：设备管理模块、取流管理模块、算法管理模块、任务管理模块、告警管理模块；

4、所述ai基础配置模块的ai算法的处理步骤流程：

5、步骤a：对监控视频的原始图像进行预处理操作，得到预处理后的图像；

6、步骤b：使用提前训练好的ai模型对预处理后的图像进行特征提取，分析是否存在电动车违规停放或者电动车泄漏液体等现象，若检测图像中存在电动车违规停放，输出检测到的目标的坐标信息(左上坐标(x1,y1)和右下坐标(x2,y2))及类别信息；

7、步骤c：根据不同算法的任务需求事先在视频监控画面中会提前划定部分区域(roi区域)，若检测到的电动车位置坐标的中心点出现在该roi内，会根据不同的任务的需求进行报警，如在禁止区域(如电梯、楼道等地方)检测到电动车会触发报警机制，并将警告信息上传后台监控处进行处理。

8、在一优选的实施方式中，所述步骤b中训练ai模型的步骤如下：

9、步骤1：采集不同情况下的电动车图像，并对图像进行预处理；

10、步骤2：对预处理后的图像进行标定，并按照设置的比例随机划分训练集和验证集，并使用数据增广的方法对数据进行扩充(包括但不限于增加噪声，改变图像亮度、对比度，图像旋转等方法)；

11、步骤3：以训练集图像为基础构建yolov8网络模型，进行电动车识别模型训练；

12、步骤4：对在验证集上效果最优的模型进行权重导出，得到识别模型。

13、在一优选的实施方式中，所述火灾防控系统的内部还设置有前端感知层：

14、安装在电动车车棚内的传感器，如温度传感器、烟雾探测器等，用于实时监测电动车的运行状态和环境条件。

15、在一优选的实施方式中，所述火灾防控系统的内部还设置有边缘计算层：

16、小区内的边缘服务器，负责处理来自前端传感器的数据，并进行初步分析。

17、通过无线或有线网络将数据传输到云平台。

18、在一优选的实施方式中，所述火灾防控系统的内部还设置有云平台层：

19、建立统一的电动车火灾防控数据库，存储所有电动车和传感器的数据。

20、使用人工智能技术对数据进行分析和建模，预测潜在的火灾风险。

21、通过移动应用程序或网站为居民提供电动车火灾防控信息和服务。

22、在一优选的实施方式中，所述火灾防控系统的内部还设置有应用服务层：

23、电动车火灾预警系统，当传感器检测到异常情况时，及时发出警告。

24、社区安防管理系统，整合门禁、监控和报警系统，提高小区安全性。

25、在一优选的实施方式中，所述火灾防控系统的内部还设置有基础支撑层：

26、建设稳定的通信网络，确保数据传输的实时性和可靠性。

27、采用先进的数据库和云计算技术，支持系统的扩展和升级。

28、在一优选的实施方式中，所述火灾防控系统的内部还设置有安全保障体系：

29、实施严格的访问控制措施，保护居民隐私和数据安全。

30、定期进行系统测试和评估，确保整个系统的稳定性和安全性。

31、在一优选的实施方式中，所述火灾防控系统的内部还设置有运营维护层：

32、提供专业的技术支持和培训，帮助居民正确使用系统。

33、收集居民反馈，持续优化和改进系统功能和服务质量。通过以上设计，本系统可以构建一个全面、智能的电动车火灾防控系统，提高智慧社区的安全管理水平。

34、在一优选的实施方式中，。

35、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

36、1、本发明中，建设一套完善的安全用电管理结合智能ai监测手段来降低电动车火灾防控的管理系统。系统整体以“ai智能+物联智慧空开”为核心，建立电动自行车火灾防控管理体系，确保在火情初期即时扑灭火情或者控制火情蔓延，为扑救灭火争取时间，从而提高了整体系统在使用过程中的安全性与可靠性。

37、2、本发明中，用电负荷负载过大时，可自动断路；可实现电瓶车充电电压电流检测、异常情况实时预警；可集成管控平台配合系统弹出监控区域摄像头，实现画面联动监控。利用智能算法，可以监控识别车辆进入电梯、楼道停放电动车、电动车液体泄漏等违规行为，并进行异常告警。通过红外温度实施监控；支持温度阈值控制，实现超温报警；实现无人值守的智能火源探测预警；接入管理平台，联动第三方视频管理和应急预案，进一步提高了系统整体报警的及时性。

技术特征：

1.电动车火灾防控系统，其特征在于：所述电动车火灾防控系统包括ai基础配置模块；

2.如权利要求1所述的电动车火灾防控系统，其特征在于：所述步骤b中训练ai模型的步骤如下：

3.如权利要求1所述的电动车火灾防控系统，其特征在于：所述火灾防控系统的内部还设置有前端感知层：

4.如权利要求1所述的电动车火灾防控系统，其特征在于：所述火灾防控系统的内部还设置有边缘计算层：

5.如权利要求1所述的电动车火灾防控系统，其特征在于：所述火灾防控系统的内部还设置有云平台层：

6.如权利要求1所述的电动车火灾防控系统，其特征在于：所述火灾防控系统的内部还设置有应用服务层，包括：

7.如权利要求1所述的电动车火灾防控系统，其特征在于：所述火灾防控系统的内部还设置有基础支撑层。

8.如权利要求1所述的电动车火灾防控系统，其特征在于：所述火灾防控系统的内部还设置有安全保障体系：

9.如权利要求1所述的电动车火灾防控系统，其特征在于：所述火灾防控系统的内部还设置有运营维护层：收集居民反馈，持续优化和改进系统功能和服务质量。

技术总结本发明公开了电动车火灾防控系统。本发明中，建设一套完善的安全用电管理结合智能AI监测手段来降低电动车火灾防控的管理系统。系统整体以“AI智能+物联智慧空开”为核心，建立电动自行车火灾防控管理体系，确保在火情初期即时扑灭火情或者控制火情蔓延，为扑救灭火争取时间，从而提高了整体系统在使用过程中的安全性与可靠性。利用智能算法，可以监控识别车辆进入电梯、楼道停放电动车、电动车液体泄漏等违规行为，并进行异常告警。通过红外温度实施监控；支持温度阈值控制，实现超温报警；实现无人值守的智能火源探测预警；接入管理平台，联动第三方视频管理和应急预案，进一步提高了系统整体报警的及时性。技术研发人员：谷强,甘俊齐,刘洪山受保护的技术使用者：安徽合为智能科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/5