CN117176922A - 一种基于物联网的智慧火电厂监测方法及系统 - Google Patents
一种基于物联网的智慧火电厂监测方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于物联网的智慧火电厂监测方法及系统,涉及火电厂管理技术领域,所述方法包括查询火电厂的设备分布信息,根据设备分布信息确定风险区;对所述风险区进行分析,确定采样点,在所述采样点处安装摄像头;实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数;统计反馈数据,根据所述反馈数据确定警示信息。本发明根据火电厂的设备分布信息安装摄像头,对摄像头拍摄到的图像进行识别,递归控制采集参数,控制采集数据量;在此基础上,根据设备的正常持续时间,更新图像的采集清晰度,优化数据传输过程,极大地降低了无效传输的数据量,提高了资源利用率。
Description
技术领域
本发明涉及火电厂管理技术领域,具体涉及一种基于物联网的智慧火电厂监测方法及系统。
背景技术
火电厂的工作共有三步,第一步:将化学能转化为热能。在锅炉中燃烧化石燃料产生热能,热能被水吸收变成水蒸气。第二步:将热能转化为机械能。高温蒸汽产生的推力推动汽轮机旋转。第三步:将机械能转化为电能。利用汽轮机的旋转引动发电机转子转动,通过切割磁力线来产生电能。
上述过程需要由专用设备完成,这些设备存在较高的风险性,因此,需要对生成过程进行实时的监测,但是现有的监测方案大都比较单一,会产生大量的“无效监测”,这是因为在标准工作流程下,出现风险的概率几乎为零,如何降低“无效监测”量是本发明技术方案想要解决的技术问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种基于物联网的智慧火电厂监测方法及系统,解决了现有技术中,数据监测传输方式单一,“无效传输”量大的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
一种基于物联网的智慧火电厂监测方法,该方法包括:
查询火电厂的设备分布信息,根据设备分布信息确定风险区;
对所述风险区进行分析,确定采样点,在所述采样点处安装摄像头;所述摄像头含有音频采集模块;
实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数;
统计反馈数据,根据所述反馈数据确定警示信息。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定,所述查询火电厂的设备分布信息,根据设备分布信息确定风险区的步骤包括:
查询管理方标记的风险设备及其风险范围;
查询风险设备的风险类型,基于所述风险类型统计风险范围,得到风险图层;
接收用户输入的类型影响幅度,基于所述类型影响幅度叠加风险图层,得到含有风险区的厂区地图;
其中,所述类型影响幅度用于表征两种风险类型的影响情况。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定,所述对所述风险区进行分析,确定采样点,在所述采样点处安装摄像头的步骤包括:
建立与建筑信息库的连接通道,查询各个风险区中的设备安装区;
根据用户输入的选取网格在所有设备安装区中标记待选点;
随机在各个设备安装区中选取待选点,依次计算任意两个待选点之间的距离;
将所述距离与预设的距离条件进行比对,确定采样点,并在所述采样点处安装摄像头;
其中,所述距离条件包括总距离阈值、最小距离阈值和最大距离阈值。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定,所述实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数的步骤包括:
定时获取摄像头上传的含有工位的拍摄图像;
根据所述工位查询标准图像,将所述拍摄图像与所述标准图像进行比对,输出匹配度;
以工位为原点,生成工位调节指令,向摄像头发送,直至匹配度达到预设的匹配阈值的图像数量达到预设的数量阈值。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定,所述实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数的步骤还包括:
基于独立的线程接收音频采集模块获取到的音频信号;
对所述音频信号进行傅里叶变换,得到频域图;
对所述频域图进行识别,根据频域图识别结果更新摄像头的采集参数;所述采集参数用于调节拍摄图像的质量;
当频域图的识别结果为正常的持续时间达到预设的时长时,对采集到的图像信息进行光电转换,对光电转换数据进行统计,得到直方图,根据所述直方图更新采集参数中的采集模式。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定,所述统计反馈数据,根据所述反馈数据确定警示信息的步骤包括:
读取并拼接拍摄图像,得到全景图像;
对所述全景图像进行轮廓识别,定位异常物体及其物体标签;
根据异常物体在全景图像中的位置查询工位,根据工位确定位置映射关系,定位异常物体的绝对位置;
基于物体标签统计所有绝对位置,得到轨迹信息,将轨迹信息向管理方发送。
本发明技术方案还提供了一种基于物联网的智慧火电厂监测系统,所述系统包括:
风险区确定模块,用于查询火电厂的设备分布信息,根据设备分布信息确定风险区;
摄像头安装模块,用于对所述风险区进行分析,确定采样点,在所述采样点处安装摄像头;所述摄像头含有音频采集模块;
工作参数更新模块,用于实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数;
统计反馈模块,用于统计反馈数据,根据所述反馈数据确定警示信息。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定,所述风险区确定模块包括:
范围查询单元,用于查询管理方标记的风险设备及其风险范围;
范围统计单元,用于查询风险设备的风险类型,基于所述风险类型统计风险范围,得到风险图层;
范围叠加单元,用于接收用户输入的类型影响幅度,基于所述类型影响幅度叠加风险图层,得到含有风险区的厂区地图;
其中,所述类型影响幅度用于表征两种风险类型的影响情况。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定,所述摄像头安装模块包括:
安装区查询单元,用于建立与建筑信息库的连接通道,查询各个风险区中的设备安装区;
待选点标记单元,用于根据用户输入的选取网格在所有设备安装区中标记待选点;
距离计算单元,用于随机在各个设备安装区中选取待选点,依次计算任意两个待选点之间的距离;
距离比对单元,用于将所述距离与预设的距离条件进行比对,确定采样点,并在所述采样点处安装摄像头;
其中,所述距离条件包括总距离阈值、最小距离阈值和最大距离阈值。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定,所述工作参数更新模块包括:
图像获取单元,用于定时获取摄像头上传的含有工位的拍摄图像;
匹配度计算单元,用于根据所述工位查询标准图像,将所述拍摄图像与所述标准图像进行比对,输出匹配度;
调节执行单元,用于以工位为原点,生成工位调节指令,向摄像头发送,直至匹配度达到预设的匹配阈值的图像数量达到预设的数量阈值。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于物联网的智慧火电厂监测方法及系统。与现有技术相比,具备以下有益效果:
本发明根据火电厂的设备分布信息安装摄像头,对摄像头拍摄到的图像进行识别,递归控制采集参数,控制采集数据量;在此基础上,根据设备的正常持续时间,更新图像的采集清晰度,优化数据传输过程,极大地降低了无效传输的数据量,提高了资源利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的方法的流程图。
图2为步骤S100的流程图。
图3为步骤S200的流程图。
图4为步骤S300的流程图。
图5为步骤S400的流程图。
图6为发明实施例提供的系统的组成结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本申请实施例通过提供一种基于物联网的智慧火电厂监测方法及系统,解决了现有技术中,数据监测传输方式单一,“无效传输”量大的问题。
为了更好的理解上述技术方案,下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
图1为本发明实施例提供的方法的流程图,本发明提供了一种基于物联网的智慧火电厂监测方法及系统,该方法包括:
步骤S100:查询火电厂的设备分布信息,根据设备分布信息确定风险区;
火电厂中的设备有很多,本申请中的设备大都代指存在危险的设备,也即,可能会伤害工作人员的设备,一般情况下,大部分生产设备都存在一定的风险;火电厂中的设备位置大都不会变动,设备分布信息几乎是固定的,便于获取,事实上,管理方一定会统计设备分布信息,在本发明技术方案中,其被视为默认信息。
以设备为中心,统计可能影响到的区域,得到风险区。
步骤S200:对所述风险区进行分析,确定采样点,在所述采样点处安装摄像头;所述摄像头含有音频采集模块;
对所述风险区进行区域分析,可以确定采样点,在所述采样点处安装摄像头,可以对风险区进行监测;需要说明的是,采样点的选取过程是相互协调的过程,不同风险区的采样点之间是相互影响,最终确定的采样点对应的监测范围尽可能广,采样点的数量尽可能小。
需要说明的是,采样点的选取过程并非一定要达到最优条件,只要接近最优条件即可。
步骤S300:实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数;
由含有音频采集模块的摄像头采集数据,对采集到的数据进行识别,进而递归调节采集流程,获取更为合适的数据,这一过程的目的是提高资源利用率。
步骤S400:统计反馈数据,根据所述反馈数据确定警示信息;
统计摄像头获取到的反馈数据(工作参数更新完成时),对反馈数据进行识别,生成警示信息向管理方发送即可。
图2为步骤S100的流程图,所述查询火电厂的设备分布信息,根据设备分布信息确定风险区的步骤包括:
步骤S101:查询管理方标记的风险设备及其风险范围;
步骤S102:查询风险设备的风险类型,基于所述风险类型统计风险范围,得到风险图层;
步骤S103:接收用户输入的类型影响幅度,基于所述类型影响幅度叠加风险图层,得到含有风险区的厂区地图;
其中,所述类型影响幅度用于表征两种风险类型的影响情况。
在本发明技术方案的一个实例中,提供了一种具体的风险区确定方案,首先,接收管理方标记的风险设备及其风险范围,不同设备的风险范围不同,为了便于分析,风险范围一般采用圆形区域,此时,以设备位置为圆心,管理方输入一个数值作为半径,即可确定风险范围。
然后,查询风险设备的风险类型,不同风险类型对工作人员的影响不同,有的是气体风险,有的是电力风险,还有的是火灾风险等等;根据风险类型统计风险设备的风险范围,以火电厂地图为基底,可以得到风险图层。
最后,叠加不同风险类型对应的风险图层,即可得到含有风险区的厂区地图。
值得一提的是,气体风险和火灾风险一旦同时发生,产生的风险可能会更大,因此,本发明技术方案提供了一种反映类型间的影响程度的方式,就是类型影响幅度;举例来说,如果气体风险对应的风险图层与火灾风险对应的风险图层之间存在重叠,那么可以对重叠部分进行扩充,扩充的程度由类型影响幅度确定。
图3为步骤S200的流程图,所述对所述风险区进行分析,确定采样点,在所述采样点处安装摄像头的步骤包括:
步骤S201:建立与建筑信息库的连接通道,查询各个风险区中的设备安装区;
步骤S202:根据用户输入的选取网格在所有设备安装区中标记待选点;
步骤S203:随机在各个设备安装区中选取待选点,依次计算任意两个待选点之间的距离;
步骤S204:将所述距离与预设的距离条件进行比对,确定采样点,并在所述采样点处安装摄像头;
其中,所述距离条件包括总距离阈值、最小距离阈值和最大距离阈值。
上述内容对采样点的确定过程进行了限定,由建筑信息确定一些能够安装摄像头的区域,称为设备安装区,在实际应用中,摄像头一般安装在火电厂顶部。
随机在各个设备安装区中选取待选点,一个风险区仅选取一个待选点(若选取多个,可以对风险区进行切分,并循环上述过程,也即,将风险区切分为最小单元进行分析,保证一个风险区仅对应一个摄像头),一一计算不同待选点之间的距离,选取最小距离符合某一数值(防止过近),最大距离符合某一数值(防止过远),总距离符合某一数值(均匀度高)的随机选取方式,作为最终的采样点即可。
图4为步骤S300的流程图,所述实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数的步骤包括:
步骤S301:定时获取摄像头上传的含有工位的拍摄图像;
步骤S302:根据所述工位查询标准图像,将所述拍摄图像与所述标准图像进行比对,输出匹配度;
步骤S303:以工位为原点,生成工位调节指令,向摄像头发送,直至匹配度达到预设的匹配阈值的图像数量达到预设的数量阈值。
在本发明技术方案的一个实例中,摄像头采用可调式摄像头(360度转向摄像头),每当摄像头获取到图像时,对图像进行分析,如果图像正常,就控制摄像头沿预设的方向采集下一张图像,如果多个图像都是正常的(比如五张),就可以跳过判断;这是因为火电设备一旦出现异常,大都是无向性的,很少出现某个方向上异常,其他方向上正常的现象,因此,如果连续出现几张正常的图像,那么就可以跳过判断,提高资源利用率。
作为本发明技术方案的一个优选实施例,所述实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数的步骤还包括:
基于独立的线程接收音频采集模块获取到的音频信号;
对所述音频信号进行傅里叶变换,得到频域图;
对所述频域图进行识别,根据频域图识别结果更新摄像头的采集参数;所述采集参数用于调节拍摄图像的质量;
本发明技术方案中的摄像头含有音频采集模块(现有摄像头几乎都有),对采集到的音频信号进行频域转换并分析,可以快速准确地判断音频层面是否存在异常,如果存在异常,就提高采集清晰度,进一步提高资源利用率,这意味着,如果长时间正常,摄像头的采集清晰度是不断降低的,可以采用压缩算法降低图像质量,缓解传输压力。
进一步的,当频域图的识别结果为正常的持续时间达到预设的时长时,对采集到的图像信息进行光电转换,对光电转换数据进行统计,得到直方图,根据所述直方图更新采集参数中的采集模式。
如果音频层面下,长时间处理正常状态,摄像头的采集清晰度较低,为了防止误判,本申请会定时的提高清晰度,防止误判;提高清晰度的方式为基于直方图进行清晰度判断,直方图反映了真实清晰度(有这样一种情况,火电厂的空气中存在雾气,摄像头的理论清晰度与实际采集过程中的清淅度不同)。
其中一个实例为:
对直方图进行分析,判断所述直方图分布变化,判断是否有雾霾以及雾霾浓度;其中,在非雾霾场景下图像直方图分布比较均匀,在雾霾场景下图像直方图基本集中在中间区域,雾霾越重,直方图越集中;
当从所述直方图中判断出有雾霾时,将所述采集参数中的采集模式确定为透雾模式。
图5为步骤S400的流程图,所述统计反馈数据,根据所述反馈数据确定警示信息的步骤包括:
步骤S401:读取并拼接拍摄图像,得到全景图像;
步骤S402:对所述全景图像进行轮廓识别,定位异常物体及其物体标签;
步骤S403:根据异常物体在全景图像中的位置查询工位,根据工位确定位置映射关系,定位异常物体的绝对位置;
步骤S404:基于物体标签统计所有绝对位置,得到轨迹信息,将轨迹信息向管理方发送。
拍摄图像的空间跨度有限,根据工位对拍摄图像进行拼接,可以得到全景图像,对全景图像进行识别,可以定位到异常物体,并记录识别结果(物体标签);根据工位以及异常物体的相对位置,可以计算出绝对位置,根据物体标签统计各个物体的所有绝对位置,可以得到轨迹,将轨迹上传至管理方,作为警示信息,可以极大地提高管理方的分析便捷性。
作为本发明技术方案的一个优选实施例,还提供了一种基于物联网的智慧火电厂监测系统,所述系统10包括:
风险区确定模块11,用于查询火电厂的设备分布信息,根据设备分布信息确定风险区;
摄像头安装模块12,用于对所述风险区进行分析,确定采样点,在所述采样点处安装摄像头;所述摄像头含有音频采集模块;
工作参数更新模块13,用于实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数;
统计反馈模块14,用于统计反馈数据,根据所述反馈数据确定警示信息。
进一步的,所述风险区确定模块11包括:
范围查询单元,用于查询管理方标记的风险设备及其风险范围;
范围统计单元,用于查询风险设备的风险类型,基于所述风险类型统计风险范围,得到风险图层;
范围叠加单元,用于接收用户输入的类型影响幅度,基于所述类型影响幅度叠加风险图层,得到含有风险区的厂区地图;
其中,所述类型影响幅度用于表征两种风险类型的影响情况。
具体的,所述摄像头安装模块12包括:
安装区查询单元,用于建立与建筑信息库的连接通道,查询各个风险区中的设备安装区;
待选点标记单元,用于根据用户输入的选取网格在所有设备安装区中标记待选点;
距离计算单元,用于随机在各个设备安装区中选取待选点,依次计算任意两个待选点之间的距离;
距离比对单元,用于将所述距离与预设的距离条件进行比对,确定采样点,并在所述采样点处安装摄像头;
其中,所述距离条件包括总距离阈值、最小距离阈值和最大距离阈值。
更进一步的,所述工作参数更新模块13包括:
图像获取单元,用于定时获取摄像头上传的含有工位的拍摄图像;
匹配度计算单元,用于根据所述工位查询标准图像,将所述拍摄图像与所述标准图像进行比对,输出匹配度;
调节执行单元,用于以工位为原点,生成工位调节指令,向摄像头发送,直至匹配度达到预设的匹配阈值的图像数量达到预设的数量阈值。
综上所述,与现有技术相比,本发明具备以下有益效果:
本发明根据火电厂的设备分布信息安装摄像头,对摄像头拍摄到的图像进行识别,递归控制采集参数,控制采集数据量;在此基础上,根据设备的正常持续时间,更新图像的采集清晰度,优化数据传输过程,极大地降低了无效传输的数据量,提高了资源利用率。
需要说明的是,通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于物联网的智慧火电厂监测方法,其特征在于,该方法包括:
查询火电厂的设备分布信息,根据设备分布信息确定风险区;
对所述风险区进行分析,确定采样点,在所述采样点处安装摄像头;所述摄像头含有音频采集模块;
实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数;
统计反馈数据,根据所述反馈数据确定警示信息。
2.如权利要求1所述的基于物联网的智慧火电厂监测方法,其特征在于,所述查询火电厂的设备分布信息,根据设备分布信息确定风险区的步骤包括:
查询管理方标记的风险设备及其风险范围;
查询风险设备的风险类型,基于所述风险类型统计风险范围,得到风险图层;
接收用户输入的类型影响幅度,基于所述类型影响幅度叠加风险图层,得到含有风险区的厂区地图;
其中,所述类型影响幅度用于表征两种风险类型的影响情况。
3.如权利要求1所述的基于物联网的智慧火电厂监测方法,其特征在于,所述对所述风险区进行分析,确定采样点,在所述采样点处安装摄像头的步骤包括:
建立与建筑信息库的连接通道,查询各个风险区中的设备安装区;
根据用户输入的选取网格在所有设备安装区中标记待选点;
随机在各个设备安装区中选取待选点,依次计算任意两个待选点之间的距离;
将所述距离与预设的距离条件进行比对,确定采样点,并在所述采样点处安装摄像头;
其中,所述距离条件包括总距离阈值、最小距离阈值和最大距离阈值。
4.如权利要求1所述的基于物联网的智慧火电厂监测方法,其特征在于,所述实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数的步骤包括:
定时获取摄像头上传的含有工位的拍摄图像;
根据所述工位查询标准图像,将所述拍摄图像与所述标准图像进行比对,输出匹配度;
以工位为原点,生成工位调节指令,向摄像头发送,直至匹配度达到预设的匹配阈值的图像数量达到预设的数量阈值。
5.如权利要求4所述的基于物联网的智慧火电厂监测方法,其特征在于,所述实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数的步骤还包括:
基于独立的线程接收音频采集模块获取到的音频信号;
对所述音频信号进行傅里叶变换,得到频域图;
对所述频域图进行识别,根据频域图识别结果更新摄像头的采集参数;所述采集参数用于调节拍摄图像的质量;
当频域图的识别结果为正常的持续时间达到预设的时长时,对采集到的图像信息进行光电转换,对光电转换数据进行统计,得到直方图,根据所述直方图更新采集参数中的采集模式。
6.如权利要求4所述的基于物联网的智慧火电厂监测方法,其特征在于,所述统计反馈数据,根据所述反馈数据确定警示信息的步骤包括:
读取并拼接拍摄图像,得到全景图像;
对所述全景图像进行轮廓识别,定位异常物体及其物体标签;
根据异常物体在全景图像中的位置查询工位,根据工位确定位置映射关系,定位异常物体的绝对位置;
基于物体标签统计所有绝对位置,得到轨迹信息,将轨迹信息向管理方发送。
7.一种基于物联网的智慧火电厂监测系统,其特征在于,所述系统包括:
风险区确定模块,用于查询火电厂的设备分布信息,根据设备分布信息确定风险区;
摄像头安装模块,用于对所述风险区进行分析,确定采样点,在所述采样点处安装摄像头;所述摄像头含有音频采集模块;
工作参数更新模块,用于实时获取摄像头的反馈数据,对所述反馈数据进行识别,更新摄像头工作参数;
统计反馈模块,用于统计反馈数据,根据所述反馈数据确定警示信息。
8.如权利要求7所述的基于物联网的智慧火电厂监测系统,其特征在于,所述风险区确定模块包括:
范围查询单元,用于查询管理方标记的风险设备及其风险范围;
范围统计单元,用于查询风险设备的风险类型,基于所述风险类型统计风险范围,得到风险图层;
范围叠加单元,用于接收用户输入的类型影响幅度,基于所述类型影响幅度叠加风险图层,得到含有风险区的厂区地图;
其中,所述类型影响幅度用于表征两种风险类型的影响情况。
9.如权利要求7所述的基于物联网的智慧火电厂监测系统,其特征在于,所述摄像头安装模块包括:
安装区查询单元,用于建立与建筑信息库的连接通道,查询各个风险区中的设备安装区;
待选点标记单元,用于根据用户输入的选取网格在所有设备安装区中标记待选点;
距离计算单元,用于随机在各个设备安装区中选取待选点,依次计算任意两个待选点之间的距离;
距离比对单元,用于将所述距离与预设的距离条件进行比对,确定采样点,并在所述采样点处安装摄像头;
其中,所述距离条件包括总距离阈值、最小距离阈值和最大距离阈值。
10.如权利要求7所述的基于物联网的智慧火电厂监测系统,其特征在于,所述工作参数更新模块包括:
图像获取单元,用于定时获取摄像头上传的含有工位的拍摄图像;
匹配度计算单元,用于根据所述工位查询标准图像,将所述拍摄图像与所述标准图像进行比对,输出匹配度;
调节执行单元,用于以工位为原点,生成工位调节指令,向摄像头发送,直至匹配度达到预设的匹配阈值的图像数量达到预设的数量阈值。
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