【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)提出了一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法和系統(tǒng)，涉及人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制。
技術(shù)介紹
1、隨著工業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展，生產(chǎn)過程中的安全性和效率性成為了企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)往往只能對(duì)單一的生產(chǎn)環(huán)節(jié)或設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程的聯(lián)動(dòng)異常識(shí)別覆蓋和單個(gè)類別的異常預(yù)警。同時(shí)，由于缺乏有效的異常識(shí)別和處理機(jī)制，導(dǎo)致在出現(xiàn)異常情況時(shí)難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)、定位和處理，給企業(yè)的生產(chǎn)帶來了極大的風(fēng)險(xiǎn)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供了一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法和系統(tǒng)，用以解決傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)往往只能對(duì)單一的生產(chǎn)環(huán)節(jié)或設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程的聯(lián)動(dòng)異常識(shí)別覆蓋和單個(gè)類別的異常預(yù)警。同時(shí)，由于缺乏有效的異常識(shí)別和處理機(jī)制，導(dǎo)致在出現(xiàn)異常情況時(shí)難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)、定位和處理，給企業(yè)的生產(chǎn)帶來了極大的風(fēng)險(xiǎn)等問題：
2、本專利技術(shù)提出的一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法和系統(tǒng)，所述方法包括：
3、s1、根據(jù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)信息建立多層級(jí)作業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)，根據(jù)生產(chǎn)環(huán)境時(shí)序信息建立監(jiān)控種類的上下層級(jí)關(guān)系，獲取層級(jí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；
4、s2、獲取多層級(jí)識(shí)別目標(biāo)的層級(jí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)層級(jí)識(shí)別目標(biāo)的目標(biāo)異常指數(shù)，根據(jù)目標(biāo)異常指數(shù)判定目標(biāo)異常點(diǎn)和目標(biāo)正常點(diǎn)，對(duì)目標(biāo)異常點(diǎn)進(jìn)行虛擬連接，獲得數(shù)據(jù)異常圈；
5、s3、計(jì)算數(shù)據(jù)異常圈的異常隱患率，根據(jù)所述異常隱患率獲取異常類別信息，計(jì)算每種異常類別信息的隱患危險(xiǎn)系數(shù)，根據(jù)所述隱患危險(xiǎn)系數(shù)進(jìn)行每種異常類別的安
6、進(jìn)一步地，所述s1包括：
7、獲取生產(chǎn)環(huán)節(jié)信息，根據(jù)所述生產(chǎn)環(huán)節(jié)信息對(duì)監(jiān)控種類信息進(jìn)行分類，獲得多層級(jí)作業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)；
8、獲取生產(chǎn)環(huán)節(jié)時(shí)序信息，根據(jù)所述生產(chǎn)環(huán)節(jié)時(shí)序信息，確定每個(gè)監(jiān)控種類的層級(jí)數(shù)；
9、根據(jù)所述每個(gè)監(jiān)控種類的層級(jí)數(shù)建立每個(gè)監(jiān)控種類的上下層級(jí)關(guān)系，獲得監(jiān)控層級(jí)鏈；
10、獲取監(jiān)控層級(jí)鏈的每個(gè)監(jiān)控層級(jí)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，對(duì)所述監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的層級(jí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。
11、進(jìn)一步地，所述s2包括：
12、獲取多層級(jí)識(shí)別目標(biāo)，將所述多層級(jí)識(shí)別目標(biāo)與多層級(jí)作業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行每個(gè)層級(jí)的匹配，獲得層級(jí)匹配關(guān)系；
13、通過所述層級(jí)匹配關(guān)系，獲取每個(gè)層級(jí)識(shí)別目標(biāo)的層級(jí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；
14、根據(jù)所述層級(jí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)結(jié)合多層級(jí)識(shí)別目標(biāo)信息計(jì)算每個(gè)層級(jí)識(shí)別目標(biāo)的目標(biāo)異常指數(shù)；
15、根據(jù)所述目標(biāo)異常指數(shù)對(duì)每個(gè)層級(jí)識(shí)別目標(biāo)進(jìn)行異常點(diǎn)判定，獲得多個(gè)目標(biāo)異常點(diǎn)和目標(biāo)正常點(diǎn)；
16、對(duì)多個(gè)目標(biāo)異常點(diǎn)進(jìn)行虛擬連接，獲取最大連接周長或邊長，獲得數(shù)據(jù)異常圈。
17、進(jìn)一步地，所述s3包括：
18、獲取數(shù)據(jù)異常圈內(nèi)的目標(biāo)異常點(diǎn)，根據(jù)所述數(shù)據(jù)異常圈內(nèi)的目標(biāo)異常點(diǎn)結(jié)合目標(biāo)正常點(diǎn)信息計(jì)算數(shù)據(jù)異常圈的異常隱患率；
19、根據(jù)所述異常隱患率結(jié)合目標(biāo)異常點(diǎn)信息獲得異常類別信息；
20、根據(jù)所述異常類別信息觸發(fā)對(duì)應(yīng)類別預(yù)警，根據(jù)所述對(duì)應(yīng)類別預(yù)警進(jìn)行預(yù)警。
21、進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述異常類別信息觸發(fā)對(duì)應(yīng)類別預(yù)警，根據(jù)所述對(duì)應(yīng)類別預(yù)警進(jìn)行預(yù)警，包括：
22、計(jì)算每種異常類別信息的目標(biāo)異常點(diǎn)在所有異常類別信息的目標(biāo)異常點(diǎn)中的占比；
23、將所述占比與異常隱患率相乘，獲得每種異常類別信息對(duì)應(yīng)的隱患危險(xiǎn)系數(shù)；
24、對(duì)每種異常類別信息的隱患危險(xiǎn)系數(shù)與對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)隱患危險(xiǎn)閾值進(jìn)行對(duì)比，獲得異常對(duì)比結(jié)果；
25、根據(jù)所述異常對(duì)比結(jié)果對(duì)對(duì)應(yīng)異常類別進(jìn)行安全預(yù)警。
26、進(jìn)一步地，所述系統(tǒng)包括：
27、多層級(jí)監(jiān)控模塊，用于根據(jù)生產(chǎn)環(huán)節(jié)信息建立多層級(jí)作業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)，根據(jù)生產(chǎn)環(huán)境時(shí)序信息建立監(jiān)控種類的上下層級(jí)關(guān)系，獲取層級(jí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；
28、異常范圍獲取模塊，用于獲取多層級(jí)識(shí)別目標(biāo)的層級(jí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)層級(jí)識(shí)別目標(biāo)的目標(biāo)異常指數(shù)，根據(jù)目標(biāo)異常指數(shù)判定目標(biāo)異常點(diǎn)和目標(biāo)正常點(diǎn)，對(duì)目標(biāo)異常點(diǎn)進(jìn)行虛擬連接，獲得數(shù)據(jù)異常圈；
29、分類預(yù)警模塊，用于計(jì)算數(shù)據(jù)異常圈的異常隱患率，根據(jù)所述異常隱患率獲取異常類別信息，計(jì)算每種異常類別信息的隱患危險(xiǎn)系數(shù)，根據(jù)所述隱患危險(xiǎn)系數(shù)進(jìn)行每種異常類別的安全預(yù)警。
30、進(jìn)一步地，所述多層級(jí)監(jiān)控模塊包括：
31、層級(jí)分類模塊，用于獲取生產(chǎn)環(huán)節(jié)信息，根據(jù)所述生產(chǎn)環(huán)節(jié)信息對(duì)監(jiān)控種類信息進(jìn)行分類，獲得多層級(jí)作業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)；
32、上下級(jí)確定模塊，用于獲取生產(chǎn)環(huán)節(jié)時(shí)序信息，根據(jù)所述生產(chǎn)環(huán)節(jié)時(shí)序信息，確定每個(gè)監(jiān)控種類的層級(jí)數(shù)；
33、根據(jù)所述每個(gè)監(jiān)控種類的層級(jí)數(shù)建立每個(gè)監(jiān)控種類的上下層級(jí)關(guān)系，獲得監(jiān)控層級(jí)鏈；
34、數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取監(jiān)控層級(jí)鏈的每個(gè)監(jiān)控層級(jí)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，對(duì)所述監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后的層級(jí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。
35、進(jìn)一步地，所述異常范圍獲取模塊包括：
36、目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配模塊，用于獲取多層級(jí)識(shí)別目標(biāo)，將所述多層級(jí)識(shí)別目標(biāo)與多層級(jí)作業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行每個(gè)層級(jí)的匹配，獲得層級(jí)匹配關(guān)系；
37、通過所述層級(jí)匹配關(guān)系，獲取每個(gè)層級(jí)識(shí)別目標(biāo)的層級(jí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；
38、異常指數(shù)計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述層級(jí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)結(jié)合多層級(jí)識(shí)別目標(biāo)信息計(jì)算每個(gè)層級(jí)識(shí)別目標(biāo)的目標(biāo)異常指數(shù)；
39、異常判定模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)異常指數(shù)對(duì)每個(gè)層級(jí)識(shí)別目標(biāo)進(jìn)行異常點(diǎn)判定，獲得多個(gè)目標(biāo)異常點(diǎn)和目標(biāo)正常點(diǎn)；
40、異常圈獲取模塊，用于對(duì)多個(gè)目標(biāo)異常點(diǎn)進(jìn)行虛擬連接，獲取最大連接周長或邊長，獲得數(shù)據(jù)異常圈。
41、進(jìn)一步地，所述分類預(yù)警模塊包括：
42、隱患率計(jì)算模塊，用于獲取數(shù)據(jù)異常圈內(nèi)的目標(biāo)異常點(diǎn)，根據(jù)所述數(shù)據(jù)異常圈內(nèi)的目標(biāo)異常點(diǎn)結(jié)合目標(biāo)正常點(diǎn)信息計(jì)算數(shù)據(jù)異常圈的異常隱患率；
43、類別信息獲取模塊，用于根據(jù)所述異常隱患率結(jié)合目標(biāo)異常點(diǎn)信息獲得異常類別信息；
44、類別預(yù)警模塊，用于根據(jù)所述異常類別信息觸發(fā)對(duì)應(yīng)類別預(yù)警，根據(jù)所述對(duì)應(yīng)類別預(yù)警進(jìn)行預(yù)警。
45、進(jìn)一步地，所述類別預(yù)警模塊包括：
46、類別危險(xiǎn)系數(shù)獲取模塊，用于計(jì)算每種異常類別信息的目標(biāo)異常點(diǎn)在所有異常類別信息的目標(biāo)異常點(diǎn)中的占比；
47、將所述占比與異常隱患率相乘，獲得每種異常類別信息對(duì)應(yīng)的隱患危險(xiǎn)系數(shù)；
48、對(duì)比預(yù)警模塊，用于對(duì)每種異常類別信息的隱患危險(xiǎn)系數(shù)與對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)隱患危險(xiǎn)閾值進(jìn)行對(duì)比，獲得異常對(duì)比結(jié)果；
49、根據(jù)所述異常對(duì)比結(jié)果對(duì)對(duì)應(yīng)異常類別進(jìn)行安全預(yù)警。
50、本專利技術(shù)有益效果：通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的異常現(xiàn)象，降低事故發(fā)生的概率。通過對(duì)生產(chǎn)流程的分層級(jí)監(jiān)控，可以更加清晰地了解各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的運(yùn)作情況，有助于優(yōu)化生產(chǎn)管理和資源調(diào)配。一旦檢測(cè)到異常現(xiàn)象，系統(tǒng)能夠迅速生成預(yù)警信息并通知相關(guān)人員，提升了本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法，其特征在于，所述S1包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法，其特征在于，所述S2包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法，其特征在于，所述S3包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法，其特征在于，所述根據(jù)所述異常類別信息觸發(fā)對(duì)應(yīng)類別預(yù)警，根據(jù)所述對(duì)應(yīng)類別預(yù)警進(jìn)行預(yù)警，包括：
6.一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制系統(tǒng)，其特征在于，所述多層級(jí)監(jiān)控模塊包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制系統(tǒng)，其特征在于，所述異常范圍獲取模塊包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制系統(tǒng)，其特征在于，所述分類預(yù)警模塊包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述一種基于人工
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法，其特征在于，所述s2包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法，其特征在于，所述s3包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于人工智能識(shí)別安全作業(yè)控制方法，其特征在于，所述根據(jù)所述異常類別信息觸發(fā)對(duì)應(yīng)類別預(yù)警，根據(jù)所述對(duì)應(yīng)類別預(yù)警進(jìn)行預(yù)警，包...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：梁軍，劉成虎，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：萬聯(lián)易達(dá)物流科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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