本项目预期达到如下技术指标：

（1）通过人工智能算法及相关的AI计算单元等硬件，对风机机组机仓漏油现象进行实时的监测预警，并记录时间，抓拍照片，进行事件回放。

（2）机舱在非预设的时间范围，有任何人员进入机舱进行报警，并记录时间，抓拍照片，进行事件回放。

（3）机舱内设备运行出现高温，高于设定的温度范围进行报警。

（4）机舱内设备运行出现抽烟等行为异常进行报警。

目前风力发电机组监控的现状以及急需解决的问题：

目前风电机组监控系统主要使用传感器采集风电机组部件的数据，运维人员只能局部地了解风电机组的运行状态，不能直观地监视风电机组设备运行状态，限制了运维人员对故障作出快速地判断。而传统视频监测只能提供图像的捕获、存储和回放等简单功能，很难起到预警和报警的作用，若要保证实时监控异常行为并及时采取有效措施，就需要监控人员一刻不停地观看视频，这种情况下，监控人员容易疲惫，另外，随着监控摄像头的个数增长速度的加快，覆盖的范围越来越广，尤其面对接多路监控视频时，很难及时对异常做出反应。

   智安视讯AI智能视频图像监测系统设计方案

1、前端采集部分：

在每台风机塔基内部安装一个高清摄像头，可安装在风电机组塔基控制柜上方，用于监控风机是否有人员进入；在每台风机机舱内部安装两个高清摄像头，可将其中一个安装在机舱控制柜上方靠机舱中间位置，另一个安装在机舱前上角位置，监控机舱内部及各大部件运行状况，如下图所示，安装前可以根据内部设备实际布局对安装位置进行调整。

                                          风力发电机机舱

         风力发电机塔基

2、监控中心部分：

监控中心作为整个系统的核心，担负着整个系统的协调。视频监控中心内所有设备需要24小时不间断运行，硬件配置应稳定并考虑冗余，保证实时智能监测的实现。

中心的存储系统采用磁盘存贮系统，提供较大的存储空间，保证系统内所有的监控点最低30天的录像存储容量。全部摄像机视频资料要求实时存储，一路高清图像的存储大小，主要是看画面内的活动量，每路视频实际码率估算存储容量，结合存储视频时长需要，