Este documento aborda la dificultad de equilibrar una respuesta en tiempo real y un bajo consumo de energía en escenarios de aplicación de tapas de alcantarilla inteligentes. Propone un método para distinguir eventos normales y anormales mediante la segmentación del límite en el que la aceleración de la tapa de alcantarilla inteligente se desvía de un umbral establecido y dura un cierto período, basado en la diferencia en los patrones de vibración de la tapa de alcantarilla inteligente cuando ocurre un evento normal y un evento anormal. Este documento utiliza la fusión autónoma de datos de sensor de movimiento de salida digital para implementar un algoritmo de reconocimiento de patrones para el patrón mencionado anteriormente, lo que reduce la computación de MCU y el tiempo de trabajo y el consumo de energía general del sistema al tiempo que cumple con los requisitos de respuesta en tiempo real. Los resultados de las pruebas demuestran que el método tiene una alta tasa de precisión de reconocimiento de anomalías. El método garantiza la capacidad de respuesta en tiempo real del sistema, y la prueba real de bajo consumo de energía demuestra que el dispositivo puede funcionar continuamente durante 9.5 años. El índice de bajo consumo de energía supera los requisitos de la norma nacional existente, resolviendo así el problema de equilibrar el reconocimiento de anormalidades de la tapa de alcantarilla inteligente y el bajo consumo de energía.