葉片音視頻監測系統

產品概述：

基于我司多年積累的技術優勢，再加上人工智能飛速發展，研制出一款基于圖像采集分析處理的系統，前端視頻采集，后端經過圖像分析算法建立模型庫，經過分析比對完成采集數據的分析報警。葉片音視頻監測系統通過兩方面技術進行葉片狀態分析：一是通過圖像處理，分析葉片表象故障，常見的葉片損壞類型有普通損壞，前緣腐蝕，前緣開裂，后緣開裂，后緣損壞，葉根斷裂，葉根開裂折斷，表面裂紋，雷擊損壞等；二是通過音頻分析葉片狀態，例如葉片出水孔堵塞，葉片老化引起的其他內外部問題等。

產品特點：

• 采集端：智能處理單元、云臺相機以及拾音器組成。智能處理單元根據計劃文件，控制云臺相機和拾音器，按照計劃采集前端數據并進行特定數據處理（比如圖像篩選、帶通過濾等），通過風場環網傳把音視頻相應輸至中控室服務器。

• 服務端：包含算法管理系統、數據庫服務系統、WEB服務器系統。算法管理系統管理圖像處理算法和音頻處理算法調度以及算法后的處理。算法管理系統在收到音視頻數據后，調用對應的算法進行處理。圖像數據或者視頻數據根據相依的數據模型獲得各種故障的可能性；同理，音頻數據調用相應的算法，分析波形圖、頻譜、時域圖，匹配模型，輸出分析結果。

• 隨著海量故障數據進入數據庫，形成故障大數據，再次利用這些數據進行進一步的建模和深度學習，形成更加緊密的模型數據庫。

• 葉片聲音預警主要基于采集的聲音數據及風機運行中的相關過程數據，結合時域、頻域分析方法進行特征工程，結合機器學習算法實現對葉片異常的檢測與分類，同時在頻域結合相關圖像處理方法實現對特定損傷模式的檢測識別。

• 葉片音視頻監測系統承擔了與風機信息交互、音視頻數據儲存和處理、音視頻數據實時顯示和設備故障預警推送等任務，并面向用戶提供友好的操作界面，是機器學習和算法配置的終端。葉片音視頻判斷主要基于采集的視頻和音頻數據及風機運行中的相關過程數據，提取視頻和音頻中相關特征數據，結合機器學習算法實現對葉片異常狀態的檢測與分類。

硬件組成：

云臺相機模塊：

表1云臺相機模塊表

智能處理單元模塊：

表2處理單元表