工业气体监测系统，智慧监测，开源！
工业气体监测系统，智慧监测，开源！
源代码
https://www.gitpp.com/deeptech/project20250622901
一个基于物联网（IoT）和人工智能（AI）技术的燃气泄漏检测与预警系统，旨在为工业场景和智能家居提供安全保障。系统通过实时监测环境参数（如燃气浓度、温度、湿度等），结合PyTorch LSTM+SVM混合模型进行智能分析，能够快速检测燃气泄漏并触发多渠道预警，确保及时采取措施。
核心功能
- 实时监测
- 24/7不间断监控
：全天候监测燃气浓度、温度、湿度等关键环境参数。 - 高采样频率
：1秒采样一次，确保快速响应潜在泄漏事件。 - 智能数据预处理
：自动过滤异常值，提升数据质量。 - AI智能检测
- PyTorch不可用时
：自动切换到纯SVM模式，确保系统稳定性。 - AI模型故障时
：启用阈值检测作为备用方案，防止系统失效。 - PyTorch LSTM神经网络
：基于PyTorch的长短期记忆网络（LSTM），能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，适用于燃气浓度的动态变化分析。 - SVM分类器
：支持向量机（SVM）对LSTM提取的特征进行精准分类，提高检测准确性。 - 混合模型
：结合深度学习和传统机器学习的优势，提升模型的鲁棒性和泛化能力。 - 智能降级机制
： - 智能预警系统
本地声音警报 手机APP推送 短信 邮件 - 多级预警机制
：信息、警告、危险三级预警，根据泄漏严重程度分级响应。 - 多渠道通知
： - 智能防误报
：通过连续检测确认机制，减少误报率。 - 紧急联系
：危险级别自动触发紧急服务联系，确保快速救援。 - 高性能架构
- 微服务设计
：模块化架构，便于维护和扩展。 - 异步处理
：多线程处理任务，保证系统响应速度。 - RESTful API
：提供标准化接口，支持第三方系统集成。 - MQTT通信
：采用物联网标准协议，确保通信可靠性和低延迟。
技术亮点
- 混合模型设计
结合LSTM的时间序列分析能力和SVM的高精度分类能力，提升检测准确性和鲁棒性。 - 智能降级机制
在AI模型或PyTorch框架不可用时，自动切换到备用方案，确保系统持续运行。 - 多渠道预警
支持多种通知方式，确保用户能够及时收到警报。 - 物联网集成
通过MQTT协议与传感器设备通信，支持大规模设备接入。
应用场景
- 工业场景
工厂、化工厂、燃气站等，实时监测燃气泄漏，防止安全事故。 - 智能家居
家庭燃气安全监测，保护居民生命财产安全。 - 公共设施
学校、医院、商场等公共场所，提供安全保障。
项目优势
- 开源免费
源代码开放，开发者可根据需求进行定制和扩展。 - 高可靠性
智能降级和多级预警机制，确保系统在各种情况下稳定运行。 - 易集成
RESTful API和MQTT通信协议，方便与其他系统集成。 - 低误报率
通过连续检测和智能算法，减少误报，提升用户体验。
项目地址
- 源代码
：https://www.gitpp.com/deeptech/project20250622901
总结
本项目是一个功能强大、易于扩展的工业气体监测系统，结合了物联网和人工智能技术，能够实时监测燃气泄漏并触发多渠道预警。无论是工业场景还是智能家居，都可以通过本项目提升安全保障水平。开源的特性使得开发者可以根据需求进行定制和优化，为燃气安全监测提供了可靠的解决方案。
工业气体监测系统，智慧监测，开源！
源代码
https://www.gitpp.com/deeptech/project20250622901
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