一种供水安全监控系统及方法

技术领域

本发明涉及远程监控技术领域，更具体的说是涉及一种供水安全监控系统及方法。

背景技术

目前，随着自动化控制技术与设备、机电仪表以及全自动净水工艺的不断发展，供水过程的各个环节包括水处理工艺、供水管网远传压力、用水终端读数的技术日益成熟，使得智能化供水管理监控系统的应用得以实现。

但是，现有的供水安全监控系统中，主要存在采集数据量庞大、信息源分散、事故风险大、设置分散、不利管理等问题，并且在确定用水量数据或压力数据存在问题时仅和单一阈值进行对比，如在水压信息/水流量信息超过预设水压阈值/预设水流量阈值达到预设时间时控制报警模块发出警报，设备频繁启停从而导致故障，同时也并未考虑水质数据和流量数据之间的关系，数据处理精度较低，如CN 112202912A公开了一种二次供水远程自动监控系统，通过监测模块对水压、温度以及水流量进行实时测量监控，虽然可以实现视频监控及数据处理，但其它的数据处理过程如流量及压力数据的处理则仅将水流量阈值和压力阈值进行对比，处理精度较低且并未考虑水质数据。

因此，如何提供一种能够解决上述问题的供水安全监控系统是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种供水安全监控系统及方法，能够及时掌握供水设备的运行状态，同时可以对供水设备实现全区域的自动监控，提高供水安全，增强安防意识，有利于集中管理。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种供水安全监控系统，包括：

数据感知模块，用于获取预设时间间隔内供水设备的监控数据、水质数据、水表数据、压力数据、流量数据、历史用水量数据以及历史水质数据；

数据处理模块，所述数据处理模块与所述数据感知模块通讯连接，用于接收并处理所述监控数据、所述水质数据、所述水表数据、所述压力数据以及所述流量数据，得到对应的监控数据处理结果、用水量处理结果以及水质预测处理结果；

报警模块，所述报警模块与所述数据处理模块连接，用于所述监控数据处理结果以及所述用水量处理结果进行报警提示。

优选的，所述数据感知模块包括：

监控视频及图像采集单元，用于采集供水设备的监控数据；

水质数据采集单元，用于采集水质数据；

管道压力采集单元，用于采集供水设备的压力数据；

流量数据采集单元，用于采集供水设备的流量数据；

水表读数采集单元，用于采集水表读数。

优选的，所述数据处理模块包括：

图像处理单元，所述图像处理单元与所述监控视频及图像采集单元连接，用于对所述监控数据进行处理，判断是否存在人脸信息，当处理结果存在人脸信息时，则与预先存储的工作人员人脸影像信息进行对比，若对比通过则继续进行所述压力数据、所述水质数据、所述流量数据以及所述水表读数的读取及处理；

用水数据处理单元，所述用水数据处理单元与所述管道压力采集单元、所述流量数据采集单元及所述水表读数采集单元连接，用于根据水表数据确定用水量数据，并依次与所述流量数据以及所述历史用水量数据进行对比，根据所述用水量数据与所述流量数据的差值、与历史用水量数据的差值与预设阈值的关系对压力进行调节或报警提示；

水质数据处理单元，所述水质数据处理单元与所述水质数据采集单元、所述流量数据采集单元连接，用于构建水质处理模型，利用所述历史水质数据对水质处理模型进行训练，并将实时采集的水质数据、所述流量数据输入至水质处理模型进行处理，得到实际应调节到的水质数据。

优选的，还包括：

存储模块，所述存储模块与所述数据感知模块及所述数据处理模块连接。

本发明还提供一种供水安全监控方法，包括以下步骤：

获取供水设备在预设时间间隔内的历史用水量数据以及历史水质数据；

按照对应的预设时间间隔实时检测供水设备的水表数据、流量数据、压力数据、水质数据以及监控数据；

对所述监控数据进行处理，当处理结果中包含人脸信息时，和预先存储的工作人员人脸影像信息进行对比，当不符合时则进行报警提示处理；

当通过人脸对比时则对所述水表数据、所述流量数据、所述压力数据以及所述水质数据进行处理，得到对应的处理结果。

优选的，对所述水表数据、所述流量数据、所述压力数据进行处理的具体过程包括：

根据水表数据确定用水量数据，并利用所述用水量数据与所述流量数据以及历史用水量数据进行对比；

根据用水量数据与流量数据的差值、与历史用水量数据的差值和预设阈值的关系，对压力进行调节或报警提示。

优选的，根据用水量数据与流量数据的差值、与历史用水量数据的差值和预设阈值的关系，对压力进行调节或报警提示的具体处理过程包括：

当所述用水量数据与流量数据的差值的绝对值小于等于第一预设阈值时，此时不进行调节；

当所述用水量数据与流量数据的差值的绝对值大于第一预设阈值，且所述流量数据与所述历史用水量数据的差值的绝对值小于等于第二预设阈值时，对供水设备的压力进行调节；

当所述用水量数据与流量数据的差值的绝对值大于第一预设阈值，且所述流量数据与所述历史用水量数据的差值的绝对值大于第二预设阈值时，则进行报警提示。

优选的，对所述水质数据进行处理的具体过程包括：

构建水质处理模型，利用历史水质数据对所述水质处理模型进行训练及测试；

将实时采集的所述水质数据、所述流量数据输入至水质处理模型进行处理，得到实际应调节到的水质数据。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种供水安全监控系统及方法，按照预设时间间隔实时检测供水设备的水表数据、流量数据、压力数据、水质数据以及监控数据，首先处理并对比监控数据，当监控数据处理结果中包含人脸信息时，和预先存储的工作人员人脸影像信息进行对比，当通过人脸对比时则对所述水表数据、所述流量数据、所述压力数据以及所述水质数据进行处理，得到对应的处理结果，可实时掌握水质、水压、水量等各类监测数据，实现自动监测和自动告警功能，对供水的全流程实行全方位实时监控，同时能够及时掌握供水设备的运行状态，提高供水安全，增强安防意识，有利于集中管理。

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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的一种供水安全监控系统的结构原理框图；

图2为本发明提供的一种供水安全监控方法的整体流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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做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。

供水安全是城市公共安全的重要内容之一，也是居民赖以生存及维持城市正常运转的基本保证，而现有技术中关于供水安全监控大多存在采集数据量庞大、设置分散、不利管理等缺点，同时也并未考虑水质数据和流量数据之间的关系。

参见附图1所示，本发明实施例公开了一种供水安全监控系统，包括：

数据感知模块1，用于获取预设时间间隔内供水设备的监控数据、水质数据、水表数据、压力数据、流量数据、历史用水量数据以及历史水质数据；

数据处理模块2，数据处理模块2与数据感知模块1通讯连接，用于接收并处理监控数据、水质数据、水表数据、压力数据以及流量数据，得到对应的监控数据处理结果、用水量处理结果以及水质预测处理结果；

报警模块3，报警模块3与数据处理模块2连接，用于监控数据处理结果以及用水量处理结果进行报警提示。

在一个具体的实施例中，数据感知模块1包括：

监控视频及图像采集单元11，用于采集供水设备的监控数据；

水质数据采集单元12，用于采集水质数据；

管道压力采集单元13，用于采集供水设备的压力数据；

流量数据采集单元14，用于采集供水设备的流量数据；

水表读数采集单元15，用于采集水表读数。

在一个具体的实施例中，数据处理模块2包括：

图像处理单元21，图像处理单元21与监控视频及图像采集单元11连接，用于对监控数据进行处理，判断是否存在人脸信息，当处理结果存在人脸信息时，则与预先存储的工作人员人脸影像信息进行对比，若对比通过则继续进行压力数据、水质数据、流量数据以及水表读数的读取及处理；

用水数据处理单元22，用水数据处理单元22与管道压力采集单元13、流量数据采集单元14及水表读数采集单元15连接，用于根据水表数据确定用水量数据，并依次与流量数据以及历史用水量数据进行对比，根据用水量数据与流量数据的差值、与历史用水量数据的差值与预设阈值的关系对压力进行调节或报警提示；

水质数据处理单元23，水质数据处理单元23与水质数据采集单元12、流量数据采集单元14连接，用于构建水质处理模型，利用历史水质数据对水质处理模型进行训练，并将实时采集的水质数据、流量数据输入至水质处理模型进行处理，得到实际应调节到的水质数据。

在一个具体的实施例中，还包括：

存储模块4，存储模块4与数据感知模块1及数据处理模块2连接。

参见附图2所示，本发明实施例还提供一种供水安全监控方法，包括以下步骤：

获取供水设备在预设时间间隔内的历史用水量数据以及历史水质数据；

按照对应的预设时间间隔实时检测供水设备的水表数据、流量数据、压力数据、水质数据以及监控数据；

对监控数据进行处理，当处理结果中包含人脸信息时，和预先存储的工作人员人脸影像信息进行对比，当不符合时则进行报警提示处理；

当通过人脸对比时则对水表数据、流量数据、压力数据以及水质数据进行处理，得到对应的处理结果。

在一个具体的实施例中，对水表数据、流量数据、压力数据进行处理的具体过程包括：

根据水表数据确定用水量数据，并利用用水量数据与流量数据以及历史用水量数据进行对比；

根据用水量数据与流量数据的差值、与历史用水量数据的差值和预设阈值的关系，对压力进行调节或报警提示。

在一个具体的实施例中，根据用水量数据与流量数据的差值、与历史用水量数据的差值和预设阈值的关系，对压力进行调节或报警提示的具体处理过程包括：

当用水量数据与流量数据的差值的绝对值小于等于第一预设阈值时，此时不进行调节；

当用水量数据与流量数据的差值的绝对值大于第一预设阈值，且流量数据与历史用水量数据的差值的绝对值小于等于第二预设阈值时，对供水设备的压力进行调节；

当用水量数据与流量数据的差值的绝对值大于第一预设阈值，且流量数据与历史用水量数据的差值的绝对值大于第二预设阈值时，则进行报警提示。

具体的，当用水量数据和流量数据的差值的绝对值小于等于第一预设阈值时，说明此时二者相差不大，可不做处理；当用水量数据和流量数据的差值的绝对值大于第一预设阈值时，说明此时二者相差较大，可与同时期的历史用水量数据进行对比，当二者的差值小于等于第二预设阈值时，说明和同期相比的用水量差别不大，可根据压力数据进行调节；当两个差值均不符合第一阈值此时则需报警提示。

通过综合考虑用水量数据、流量数据以及历史用水量数据，提高数据判断的精度同时防止相关调节设备的频繁启停，提高设备使用寿命。

在一个具体的实施例中，对水质数据进行处理的具体过程包括：

构建水质处理模型，利用历史水质数据对水质处理模型进行训练及测试；

将实时采集的水质数据、流量数据输入至水质处理模型进行处理，得到实际应调节到的水质数据。

具体的，水质处理模型可以采用模糊人工神经网络，同时在调节过程中，还可以加入排水官网的水质数据，综合排水、水源的水质进行处理，进一步优化供水的运行。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。