商业安全

数据中心安全管理方案

数据中心作为数字化核心枢纽，其安全关乎商业稳定。高频交易行业的数据中心发生故障，损失高达百万元/分钟。海清运用多光谱技术与Transformer时序模型形成完整的、预防性的数据中心安全管理解决方案。

运用多光谱技术与Transformer时序模型，对配电、空调、UPS及高负载服务器等关键设备进行故障周期预测，通过可见光/红外/紫外多维度数据融合分析，实现设备劣化趋势智能研判，提供超前12-72小时的极早期预警，有效预防物理性故障引发的宕机事故。

空间安全

通过使用身份比对模型，对限制空间内的人员身份识别，保证数据中心进出的基本安全。

漏电识别

通过UV senso检测 UWB 电磁波定位漏电点，发现漏电风险实时预警和处置

老化识别

持续监测关键设备的工作状态与性能，检测相关部件的老化迹象。

异常温升

监测各类设备的温度变化，迅速识别不正常的温升情况。

通过使用多光谱感知终端，并结合海量的监测模型，对数据中心的关键设备的温度、老化和漏电情况进行多维监测，根据综合特征，对配电设备潜在隐患提前发现，提前预警。

数据中心精密空调是数据中心中常见的容易引起安全问题的重要设备，通过红外加紫外的融合光谱手段，对数据中心空调衍智能监测，基于空调常见故障模型，可以极早期发现空调的漏电和老化、异常温升等隐患。

通过多光融合的手段，对铅蓄电池组进行多维监测，能够及时发现和预警铅蓄电池的安全隐患。

通过对运营商、互联网、银行等企业的高负载服务器的热辐射和故障紫外光谱特征进行大量模型训练，借助多光谱智能感知前端可以准确的提醒运维人员设备异常情况。

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