摘要：提出基于磁场感应和无线通信的温度监测方案具有较好的可行性,该方案分析了设计控制方法中的电源供给部分,给出了实验结果,检验了监测装置的安全性、可靠性与精度问题。

摘要：近年来,随着人工智能视觉识别和边缘智能计算的发展,基于视觉识别的智能巡视或在线监测技术在传统校园安防、实验室安全监测和工业生产运维监测中取得重要的应用.校园安防和实验室安全监测旨在保护师生们的人身安全,避免校园霸凌或实验室安全事故等事情的发生;工业生产运维监测则是对工业场景中的设备或作业行为等进行隐患缺陷识别预警,避免故障危险发生后产生巨大的损失.在安防安全或生产运维监测任务中,若采用人工的方式进行实时的检测会非常浪费劳动力且效率很低,还有可能存在人工的疏忽导致危险隐患未被发现.本文根据校园安防安全或工业生产运维监测领域需求,以工业变电站运维监测为基础,设计并实现了一个基于微服务的智能巡视系统,该系统无须过多人工参与,能够自动进行巡视,在发现危险后会进行警告.同时,该系统采用先进的任务执行调度系统,执行一遍巡视仅3~5 min,大大提高了巡视和发现危险的效率.该系统可应用于校园安防安全和工业变电站的智能巡视.

摘要：变电站等工业场景中,基于监控视频的视觉烟雾检测已被作为一种新的环境辅控方式,用于辅助或代替基于烟雾传感器的烟雾检测.但是,工业应用中要求视觉烟雾检测算法在保证误检率低的基础上,要尽可能降低漏检率.针对该问题,基于空间域和频率域方法,提出了一种新的烟雾检测算法,分别在空间域和频率域进行烟雾检测:在空间域上,在提取烟雾运动特性的基础上,设计了提取烟雾“蒙版特性”的方法,以保证较低的漏检率;在频率域上,分别结合滤波模块和神经网络模块,以进一步降低误检率.最后通过融合后处理策略,得到最终检测结果,从而平衡漏检率和误检率.在测试数据集上,所提烟雾检测算法的误检率达到了0.053,漏检率达到了0.113,实现了误检率和漏检率的良好平衡.所提检测方法适用于变电站等实际工业场景的烟雾检测.

摘要：介绍了一种实用的高压电气设备发热缺陷的紧急处理工具,长期以来,高压一次设备接头发热等引发的非计划停运,一直是夏季高温季节的缺陷之首。对此问题开发设计了实用性强的紧急散热工具,通过现场试验与应用验证了方案的合理性。