【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工厂分布式控制，尤其涉及一种智能水处理监控装置及系统。
技术介绍
1、化工厂水处理排放是指在化工生产过程中，对产生的废水进行处理后，按照相关法规和标准将其排放到环境中的过程。为了确保排放的废水不会对环境造成负面影响，化工企业必须遵守严格的国家或地方环境保护法律法规，并实施有效的废水处理措施。
2、现有的监测方式是工厂内部安装在线水质分析仪，实时监控排放水的质量参数，确保符合排放标准，除了在线监测外，还需要按照规定频率进行人工取样分析，以验证数据准确性，最终根据监测结果自动调整处理工艺参数，保证稳定达标排放。
3、但是采用上述方式，采用人工定期巡检的方式不利于获取到真实数据，而采取不定期巡检则对人员要求较高，增加了员工的负担，从而降低了监测的有效性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种智能水处理监控装置及系统，旨在可以通过对水质分析仪进行实时监测的同时还设置有视频数据获取模块对水质分析仪所在环境进行监测，从而降低了人为干预的可能性，提高了获取数据的真实性和监测效率。
2、为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种智能水处理监控装置，包括水质分析仪、备用检测头、视频数据获取模块、身份绑定模块、异常行为分析模块、异常标记模块和通知模块；
3、所述水质分析仪，用于获取工厂监测数据；
4、所述备用检测头，用于每隔预设时间对主检测头进行校准和故障检测；
5、所述视频数据获取模块，用于获取水质分
6、所述身份绑定模块，用于将监控视频、监测数据和工厂身份进行绑定，得到工厂数据；
7、所述异常行为分析模块，用于对监控视频中人员对水质分析仪的异常行为进行检测；
8、所述异常标记模块，用于当出现异常行为或者监测数据出现异常时，对异常时间点之后获取的数据进行异常标记；
9、所述通知模块，用于当出现异常标记时，基于工厂数据通知人员前往对应工厂所在位置进行处理。
10、其中，所述水质分析仪包括主检测头、校准单元、过滤单元、数据采集单元和第一存储单元；
11、所述校准单元，用对各个传感器进行校准；
12、所述过滤单元，用于对采集的用于检测的水样进行过滤；
13、所述数据采集单元，用于将水样引入到所述主检测头进行检测，得到监测数据；
14、所述第一存储单元，用于将所有的监测数据存储到数据库中。
15、其中，所述备用检测头包括检测头本体、检测周期设置单元、激活单元、移动单元、测量单元和调整单元；
16、所述周期设置单元，用于设置主检测头的校准和故障检测周期；
17、所述激活单元，用于当达到检测周期时触发备用检测头的激活指令；
18、所述移动单元，用于当前主检测头没有测量任务时移动备用头本体到预设位置；
19、所述测量单元，用于检测头本体采集水样数据，并与主检测头的检测值进行对比，得到偏差曲线；
20、所述调整单元，用于根据偏差曲线调整主检测头的输出曲线或当偏差曲线的偏差值大于预设值后发出故障预警。
21、其中，所述视频数据获取模块包括地址分配单元、录制单元和第二存储单元；
22、所述地址分配单元，用于为每个摄像头分配静态ip地址；
23、所述录制单元，用于持续录制水质分析仪处的监测视频；
24、所述第二存储单元，用于将监测视频存储到数据库中。
25、其中，所述身份绑定模块包括识别码分配单元、时间同步单元和关联单元；
26、所述识别码分配单元，用于使用唯一标识符为每个工厂及其水质分析仪分配识别码；
27、所述时间同步单元，用于将水质分析仪、录制单元同步到同一时间源；
28、所述关联单元，用于将监测视频和监测数据和识别码进行关联，得到关联的工厂数据。
29、其中，所述异常行为分析模块包括图像提取单元、姿态识别单元和警报单元；
30、所述图像提取单元，用于从监测视频中按预设频率提取图像帧；得到检测图像组；
31、所述姿态识别单元，用于利用深度学习模型来计算检测图像组中的人体的实时姿态关键点；
32、所述警报单元，用于基于历史姿态关键点的行为识别模型，对实时姿态关键点实时进行检测，当检测到的行为特征超过设定的阈值时，触发异常行为警报。
33、其中，所述异常标记模块包括警报获取单元和标记单元；
34、所述警报获取单元，用于获取警报单元生成的异常行为警报信息；
35、所述标记单元，用于基于异常行为警报信息从异常时间点开始，对后续获取的所有数据打上异常标签。
36、第二方面，本专利技术还提供一种智能水处理监控系统，水质分析仪配备了传感器技术，能够精确地获取并分析来自工厂的水质数据，如ph值、溶解氧、化学需氧量(cod)、生物需氧量(bod)等关键指标。这些数据对于评估水体健康状态至关重要，并为后续的决策提供了科学依据。备用检测头会在预设的时间间隔内自动激活，以校准主检测头确保测量精度，并同时检查是否有任何机械或电气故障。这一机制大大提高了系统的稳定性和可靠性。视频数据获取模块捕捉安装在水质分析仪周围的摄像头所拍摄到的画面。通过这种方式可以记录下仪器周围环境的变化，还可以为后续可能发生的争议提供可视化的证据支持。身份绑定模块将收集到的所有信息与特定工厂的身份信息相结合。这种关联使得每个数据点都可以追溯到具体的来源，从而实现了更加精准的数据管理和责任界定。异常行为分析模块利用人工智能算法可以自动检测监控视频中人员针对水质分析仪执行的非正常操作，例如未经授权的接触、篡改仪器设置等。这有助于及时发现潜在的安全隐患或违规行为。一旦检测到异常行为或是监测数据显示出偏离正常范围的情况，异常标记模块会对该时刻之后获得的所有数据打上“异常”标签。这样的做法不仅便于事后审查，也为快速定位问题所在提供了便利。最后，当上述任一环节触发了异常标记时，通知模块便会启动，根据预先设定好的规则向相关人员发送警报信息。警报内容通常包含受影响工厂的具体位置及当前存在的问题概述，以便工作人员可以迅速采取行动前往现场解决问题。
37、综上所述，这套智能水处理监控装置结合了现代传感技术、视频监控、数据分析以及即时通讯等多项先进技术，构建了一个全面而高效的水质管理平台。它的应用不仅提升了水质监测工作的效率和准确性，还加强了对环境污染事件的预防和应对能力。
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1.一种智能水处理监控装置，其特征在于，
2.如权利要求1所述的一种智能水处理监控装置，其特征在于，
3.如权利要求2所述的一种智能水处理监控装置，其特征在于，
4.如权利要求3所述的一种智能水处理监控装置，其特征在于，
5.如权利要求4所述的一种智能水处理监控装置，其特征在于，
6.如权利要求5所述的一种智能水处理监控装置，其特征在于，
7.如权利要求6所述的一种智能水处理监控装置，其特征在于，
8.一种智能水处理监控系统，其特征在于，包括权利要求1～7任意一项所述的一种智能水处理监控装置。
【技术特征摘要】
1.一种智能水处理监控装置，其特征在于，
2.如权利要求1所述的一种智能水处理监控装置，其特征在于，
3.如权利要求2所述的一种智能水处理监控装置，其特征在于，
4.如权利要求3所述的一种智能水处理监控装置，其特征在于，
5.如权利要求4所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡守东，胡菲阳，
申请(专利权)人：苏州千卓环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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