产品详情：

基于我司多年积累的技术优势，再加上人工智能飞速发展，研制出一款基于图像采集分析处理的系统，前端视频采集，后端经过图像分析算法建立模型库，经过分析比对完成采集数据的分析报警。叶片音视频监测系统通过两方面技术进行叶片状态分析：一是通过图像处理，分析叶片表象故障，常见的叶片损坏类型有普通损坏，前缘腐蚀，前缘开裂，后缘开裂，后缘损坏，叶根断裂，叶根开裂折断，表面裂纹，雷击损坏等；二是通过音频分析叶片状态，例如叶片出水孔堵塞，叶片老化引起的其他内外部问题等。

产品特点：

• 采集端：智能处理单元、云台相机以及拾音器组成。智能处理单元根据计划文件，控制云台相机和拾音器，按照计划采集前端数据并进行特定数据处理（比如图像筛选、带通过滤等），通过风场环网传把音视频相应输至中控室服务器。

• 服务端：包含算法管理系统、数据库服务系统、WEB服务器系统。算法管理系统管理图像处理算法和音频处理算法调度以及算法后的处理。算法管理系统在收到音视频数据后，调用对应的算法进行处理。图像数据或者视频数据根据相依的数据模型获得各种故障的最大可能性；同理，音频数据调用相应的算法，分析波形图、频谱、时域图，匹配模型，输出分析结果。

• 随着海量故障数据进入数据库，形成故障大数据，再次利用这些数据进行进一步的建模和深度学习，形成更加紧密的模型数据库。

• 叶片声音预警主要基于采集的声音数据及风机运行中的相关过程数据，结合时域、频域分析方法进行特征工程，结合机器学习算法实现对叶片异常的检测与分类，同时在频域结合相关图像处理方法实现对特定损伤模式的检测识别。

• 叶片音视频监测系统承担了与风机信息交互、音视频数据储存和处理、音视频数据实时显示和设备故障预警推送等任务，并面向用户提供友好的操作界面，是机器学习和算法配置的终端。叶片音视频判断主要基于采集的视频和音频数据及风机运行中的相关过程数据，提取视频和音频中相关特征数据，结合机器学习算法实现对叶片异常状态的检测与分类。