应用于污水处理厂的巡检管理系统及方法与流程

本发明涉及污水处理厂巡检，尤其涉及一种应用于污水处理厂的巡检管理系统及方法。

背景技术：

1、由于污水处理厂的运行设备较多，需要采集的数据也很复杂，从而需要大量的巡检人员进行巡检。但是为了降低运维成本，污水处理厂的实际巡检人员数量与需求的巡检人员数量不匹配，这会导致巡检人员的巡检工作量巨大，巡检人员容易出现漏检或者敷衍巡检的情况，但是因为缺乏规范管理，无法了解巡检员真实的巡检情况，还无法保证巡检质量。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种应用于污水处理厂的巡检管理系统及方法，旨在解决现有技术中因无法了解巡检员的巡检质量而无法保证巡检质量的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种应用于污水处理厂的巡检管理系统，所述应用于污水处理厂的巡检管理系统包括数据获取模块、数据分析模块以及数据展示模块；其中，

3、所述数据获取模块，用于通过边缘智能网关获取巡检数据，其中，所述巡检数据包括视频数据、巡检员的录入数据以及所述巡检员的定位数据；

4、所述数据分析模块，用于根据所述定位数据从所述视频数据中确定目标视频数据，通过边缘智能盒子中的ai模型算法对所述目标视频数据进行分析，在获取到分析结果之后，将所述分析结果与所述录入数据进行比对，并根据比对结果对所述巡检员进行绩效评分；

5、所述数据展示模块，用于基于所述分析结果以及所述绩效评分，生成巡检报表，并将所述巡检报表进行可视化展示。.

6、可选地，所述数据分析模块包括确定单元、风油机位识别单元、风机压力表识别单元以及评分单元；其中，

7、所述确定单元，用于根据所述定位数据从所述视频数据中确定目标视频数据，并根据所述目标视频判断当前识别类型；

8、所述风机油位识别单元，用于在判定所述当前识别类型为风机油位识别类型时，从所述目标视频数据中获取第一目标图像，并将所述第一目标图像输入至所述边缘智能盒子中的风机油位识别模型中，得到第一分析结果；

9、所述风机压力表识别单元，用于在判定所述当前识别类型为风机压力表识别类型时，从所述目标视频数据中获取第二目标图像，并将所述第二目标图像输入至所述边缘智能盒子中的风机压力表识别模型中，得到第二分析结果；

10、所述评分单元，用于将所述第一分析结果/或第二分析结果与所述录入数据进行比对，在得到比对结果之后根据所述比对结果对所述巡检员进行绩效评分。

11、可选地，所述应用于污水处理厂的巡检管理系统还包括报警模块，所述报警模块包括好氧池填料漂浮面积识别单元和报警单元；其中，

12、所述好氧池填料漂浮面积识别单元，用于从所述视频数据中确定好氧池视频数据，在从所述氧池视频数据中获取第三目标图像之后，将所述第三目标图像输入至好氧池填料漂浮面积识别模型中，得到填料漂浮百分比；

13、所述报警单元，用于监测所述填料漂浮百分比是否小于漂浮阈值，并在监测到所述填料漂浮百分比大于阈值时，触发第一报警程序。

14、可选地，所述巡检数据还包括巡检设备的历史维护数据；所述报警模块还包括保养时间预测单元；其中，

15、所述保养时间预测单元，用于将所述历史维护数据输入至保养时间预测模型中，得到所述巡检设备的未来维护周期；

16、所述报警单元，用于根据所述未来维护周期确定最近维护时间，在到达所述最近维护时间时，触发第二报警程序。

17、可选地，所述巡检数据还包括巡检设备的探头底部图像；所述报警模块还包括探头糊住识别单元；其中，

18、所述探头糊住识别单元，用于将所述探头底部图像输入至探头糊住识别模型中，得到所述巡检设备的探头包裹情况；

19、所述报警单元，用于在确定所述探头包裹情况为探头被胶状物质包裹住时，触发第三报警程序。

20、可选地，所述应用于污水处理厂的巡检管理系统还包括ar巡检模块，所述ar巡检模块包括ar实时巡检单元和故障数据生成单元；其中，

21、所述ar实时巡检单元，用于在接收到所述巡检员的请求ar巡检信息时，根据所述请求ar巡检信息在所述巡检员佩戴的ar眼镜中呈现巡检环境；

22、所述故障数据生成单元，用于在所述巡检员判定所述巡检环境出现故障时，通过接收所述巡检员的语音信息生成故障数据。

23、可选地，所述ar巡检模块还包括请求维护单元；其中，

24、所述请求维护单元，用于通过所述巡检员佩戴的ar眼镜连接远程专家端，并将所述故障数据发送至远程专家端，以使所述远程专家端实时根据所述故障数据提供音视频维护指令。

25、可选地，所述巡检数据还包括第一污水进水数据，所述数据分析模块还包括进水数据分析单元和出水监测单元；其中，

26、所述进水数据分析单元，用于对第一污水进水数据进行统计分析，确定所述污水进水数据的输入因子；

27、所述出水监测单元，用于将所述输入因子以及处理工艺参数输入至优化水质预测模型中，预测出水数据的达标情况。

28、可选地，所述巡检数据还包括第二污水进水数据，所述数据分析模块还包括数据预处理单元、lstm-am单元以及ahmpso单元；其中，

29、所述数据预处理单元，用于对第二污水进水数据进行相关性分析，得到污水关键特征数据；

30、所述lstm-am单元，用于将所述污水关键特征数据输入lstm-am模型中，得到第一预测结果；

31、ahmpso单元，用于基于第一预测结果确定ahmpso优化算法的适应度值，以根据所述适应度值对所述lstm-am模型的隐藏层神经元个数和学习率进行寻优，以优化所述入lstm-am模型的超参数，得到优化水质预测模型。

32、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种应用于污水处理厂的巡检管理方法，所述应用于污水处理厂的巡检管理方法包括：

33、通过边缘智能网关获取巡检数据，其中，所述巡检数据包括视频数据、巡检员的录入数据以及所述巡检员的定位数据；

34、根据所述定位数据从所述视频数据中确定目标视频数据，通过边缘智能盒子中的ai模型算法对所述目标视频数据进行分析，在获取到分析结果之后，将所述分析结果与所述录入数据进行比对，并根据比对结果对所述巡检员进行绩效评分；基于所述分析结果以及所述绩效评分，生成巡检报表，并将所述巡检报表进行可视化展示。

35、本发明提供的应用于污水处理厂的巡检管理系统及方法，通过所述数据获取模块，用于通过边缘智能网关获取巡检数据，其中，所述巡检数据包括视频数据、巡检员的录入数据以及所述巡检员的定位数据；所述数据分析模块，用于根据所述定位数据从所述视频数据中确定目标视频数据，通过边缘智能盒子中的ai模型算法对所述目标视频数据进行分析，在获取到分析结果之后，将所述分析结果与所述录入数据进行比对，并根据比对结果对所述巡检员进行绩效评分；所述数据展示模块，用于基于所述分析结果以及所述绩效评分，生成巡检报表，并将所述巡检报表进行可视化展示。通过上述方式，不仅能够有效减少巡检员的巡检工作量，还能够了解巡检员的真实巡检情况并对巡检员进行评分，进一步确保巡检员的巡检质量。