【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船舶设备监测，特别涉及一种船舶污水井监测系统及方法。
技术介绍
1、在船舶的长期运行过程中，污水井的管理关乎船舶安全和环保。污水井内的污水若不能有效管理，长期积累可能导致污水井超载，增加船舶局部重量分布不均，影响船舶整体的重心稳定性，且部分船舶污水中可能含有易燃、易爆物质，如油污水等。如果污水井管理不善，这些物质在污水井内积聚，遇到火源或高温环境时，极易引发火灾或爆炸。
2、传统的污水井监测依赖船员定期巡查，这种方式存在诸多问题：①污水井的位置往往较为隐蔽且环境复杂，多隐藏在船舱深处，船员检查存在耗时且存在缺氧、有害气体等安全风险的问题,同时也存在效率低下的问题；②对于微小变化或初期异常，如缓慢渗漏、小幅度水位波动等难以及时发现，可能影响船舶正常运行。
3、当然，现有技术也有针对于舶舱底积水进行管理的船舶舱底水系统bilgesystem，在船舶舱底水系统bilge system中也设有船舶舱底水报警系统，该船舶舱底水报警系统对船舶舱底水系统的运行状态和舱底水水位进行监测，并在出现异常情况时发出警报的装置，但是目前的船舶舱底水报警系统大多是采用触点式高位报警进行报警，比如cn107655544a提出的一种用于拖轮舱底污水箱的水位报警装置，再如cn117508553a 公开的一种舱底水报警装置及其使用方法，其实现的方式为通过水位传感器是否通过触点动作来触发报警，然而这种方式也存在诸多问题：①依靠水位传感器的方式受限于传感器的精度，部分传感器在恶劣环境下可靠性欠佳，当船舶处于剧烈摇晃、振动等特殊工
4、换言之，目前的船舶舱底水系统在污水井渗水的监测上存在时效性差、精度差等诸多问题；同时考虑到船舶的污水井的特殊性，现有技术在硬件设备方面缺乏针对船舶污水井特殊环境设计的集成化设备；在安装方式上，未充分考虑船舶复杂的舱体结构和网络布线、照明等现场条件，导致安装困难，影响监测效果；在算法层面，缺少专门针对船舶污水井监测数据进行准确分析和故障预警的有效算法，这些缺陷都导致了目前船舶场景的污水井监测存在较多阻碍。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种船舶污水井监测系统及方法，通过专门设计的污水井检测模型实现船舶污水井的漏水检测，且配套合理的硬件布置方式实现对船舶污水井的自动、实时监测及报警，无需船员频繁进入危险的污水井环境，保障船员生命安全。
2、为实现以上目的，本技术方案提供一种船舶污水井监测方法，包括以下步骤：
3、s1：获取包括污水井在内的船舶目标区域的实时监控视频；
4、s2：将实时监控视频的时序图像帧输入到经训练得到的污水井漏水监测模型中输出渗水区域以及渗水情况，其中污水井漏水监测模型包括多个依次连接的模块，所述模块包括用于提取图像帧特征的骨干网络、用于融合多尺度特征的聚合模块、用于提取时序特征的时序模块，以及用于生成最终监测结果的解码模块，解码模块结合注意力机制优化特征，其中所述骨干网络使用深度可分离卷积提取渗水特征，聚合模块对不同尺度的渗水特征进行融合得到融合特征，时序模块通过分析不同图像帧的时序差异并利用多分支卷积对每一图像帧的融合特征进行特征提取和增强得到增强特征，解码模块优化增强特征得到优化特征并输出渗水区域和渗水情况。
5、另一方面，本方案提供了一种船舶污水井监测系统，包括：
6、管理监控平台；
7、同管理监控平台通过网关连接的边缘设备，每一边缘设备通信连接ai边缘计算摄像头，且每一边缘设备内加载经训练得到的污水井漏水监测模型；
8、ai边缘计算摄像头获取包括污水井在内的船舶目标区域的实时监控视频并传输给边缘设备，边缘设备内的污水井漏水监测模型分析实时监控视频输出渗水区域以及渗水情况，其中污水井漏水监测模型采用轻量级骨干网络提取每一图像帧中的渗水特征，采用聚合模块整合不同尺度的渗水特征得到每一图像帧的融合特征，采用时序模块基于不同图像帧的融合特征增强表达每一图像帧的融合特征得到增强特征，采用在解码模块内融入注意力机制以基于增强特征预测渗水区域和渗水情况。
9、相较现有技术，本技术方案具有以下特点和有益效果:
10、一、实现自动监测：本方案采用 ai 边缘计算摄像头获取船舶目标区域实时监控视频，将其输入经训练的污水井漏水监测模型进行分析，能自动、实时监测污水井渗水区域及渗水情况，无需船员频繁进入危险环境，保障船员生命安全，且可精准定位渗水区域，及时发现各种渗水情况。
11、二、实现高精度监测：本方案构建专门适用于船舶污水井监测的污水井漏水监测模型，采用轻量级骨干网络提取渗水特征，聚合模块整合不同尺度特征，时序模块增强特征表达，解码模块融入注意力机制，通过多维度优化提升模型性能，如模型轻量化削减计算复杂度、多尺度聚合精准提取特征、注意力机制聚焦关键区域等，增强检测准确性，能更好适应复杂多变的船舶污水井环境。
12、三、实现合理硬件布置：本方案提出合理的硬件布置方案，在船腔内固定安装角铁，通过 l 型支架可拆卸安装 ai 边缘计算摄像头和投光灯，船腔安装防水接线盒连接网电一体线实现网络与电力供应，且对摄像头和投光灯特性进行优化，如摄像头模块化设计、具备自动消除画面抖动等功能，投光灯具备多种优良特性（如智能调节、耐腐蚀防水等），提高了系统稳定性和可靠性，适应船舶特殊环境。
13、四、提高时效性：本方案的渗水区域、渗水情况及实时视频流可一并传输给管理监控平台集中监控和本地存储，便于工作人员响应、分析处理，还可根据情况给出处理建议；管理监控平台可展示摄像头编号、位置、运行状态等信息，触发报警时联动警报设备并记录报警信息，方便回溯分析，提升了实用性和功能性。
14、综上所述，本专利技术全面解决了现有船舶污水井监测解决方案存在的时效性差、精度低、适应性弱、硬件布置不合理以及系统稳定性不足等问题，为船舶污水井监测提供了更高效、准确、可靠且适应性强的解决方案。
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1.一种船舶污水井监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的船舶污水井监测方法，其特征在于，解码模块内融合注意力机制，其中聚合模块融合骨干网络输出的相邻层级的渗水特征得到融合特征；其中时序模块计算相邻时序的图像帧的融合特征的时序差异，并采用不同的卷积分支对时序差异进行逐步提取，在每个卷积分支完成卷积操作后进行融合操作，在融合之后通过加法和激活函数逐步增强特征表达得到增强特征；其中解码模块中引入注意力机制以通过自顶向下对多层次的增强特征进行逐层聚合并优化特征权重后得到优化特征，基于优化特征输出渗水区域和渗水情况。
3.根据权利要求1所述的船舶污水井监测方法，其特征在于，包括步骤S3：当渗水情况达到设定阈值或者渗水区域覆盖目标区域时，触发报警机制。
4.根据权利要求1所述的船舶污水井监测方法，其特征在于，采用AI边缘计算摄像头获取包括污水井在内的船舶目标区域的实时监控视频，且将经训练得到的污水井漏水监测模型加载到边缘设备的边缘计算节点。
5.根据权利要求1所述的船舶污水井监测方法，其特征在于，实时监控视频的每一图像帧
6.一种船舶污水井监测系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的船舶污水井监测系统，其特征在于，包括：当对应AI边缘计算摄像头的某一点位的渗水情况达到设定阈值或者渗水区域覆盖目标区域时，在管理监控平台上触发报警机制。
8.根据权利要求6所述的船舶污水井监测系统，其特征在于，在船舶目标区域所在的船腔内固定安装角铁、在安装角铁上通过第一L型支架可拆卸地安装AI边缘计算摄像头，在安装角铁上通过第二L型支架可拆卸地安装投光灯。
9.根据权利要求6所述的船舶污水井监测系统，其特征在于，船腔内安装防水接线盒，防水接线盒中的网电一体线同对应的AI边缘计算摄像头以及投光灯进行连接实现网络与电力的连接。
10.根据权利要求6所述的船舶污水井监测系统，其特征在于，当网络发生中断时，边缘设备立即启动本地数据缓存功能以继续采集和暂存实时监控视频并尝试重新连接网络，一旦网络恢复，自动将缓存数据上传至管理监控平台；若AI边缘计算摄像头出现异常，管理监控平台则迅速切换至备用的AI边缘计算摄像头或启动故障预警。
...【技术特征摘要】
1.一种船舶污水井监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的船舶污水井监测方法，其特征在于，解码模块内融合注意力机制，其中聚合模块融合骨干网络输出的相邻层级的渗水特征得到融合特征；其中时序模块计算相邻时序的图像帧的融合特征的时序差异，并采用不同的卷积分支对时序差异进行逐步提取，在每个卷积分支完成卷积操作后进行融合操作，在融合之后通过加法和激活函数逐步增强特征表达得到增强特征；其中解码模块中引入注意力机制以通过自顶向下对多层次的增强特征进行逐层聚合并优化特征权重后得到优化特征，基于优化特征输出渗水区域和渗水情况。
3.根据权利要求1所述的船舶污水井监测方法，其特征在于，包括步骤s3：当渗水情况达到设定阈值或者渗水区域覆盖目标区域时，触发报警机制。
4.根据权利要求1所述的船舶污水井监测方法，其特征在于，采用ai边缘计算摄像头获取包括污水井在内的船舶目标区域的实时监控视频，且将经训练得到的污水井漏水监测模型加载到边缘设备的边缘计算节点。
5.根据权利要求1所述的船舶污水井监测方法，其特征在于，实时监控视频的每一图像帧被处理为数字信号后进行预处理，其中预处理的手...
【专利技术属性】
技术研发人员：季经伟，陈锦周，陈煜，郁濠亮，于海明，余国成，
申请(专利权)人：浙江浙能迈领环境科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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