【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及安全管理和智能監控領域，具體涉及電廠區域人員安全管理的多源智能分析系統及方法。
技術介紹
1、隨著工業自動化和智能化的發展，電廠作為能源生產的重要場所，安全管理變得尤為關鍵。在電廠區域內，存在多種潛在的安全隱患，如高溫高壓設備、電氣設施、化學物質和煙霧等，對人員的作業行為和安全提出了嚴峻的挑戰。傳統的安全管理方式多依賴于人工巡檢和視頻監控，這些方法存在監控盲區、反應速度慢、人為誤判等問題，難以及時發現和處理安全隱患。因此，有必要引入更智能化的技術手段，實現對人員的實時監測和作業行為分析，從而提高安全管理的效率和精度。
2、目前，一些先進的定位技術如超寬帶(ultra?wide?band,uwb)和北斗導航系統可以提供高精度的人員位置數據；深度學習和大數據技術能夠對復雜的作業行為進行智能分析；重量傳感器和煙霧報警器可以檢測環境中的異常情況。然而，如何將這些技術進行有機結合，實現多源數據的融合處理，提升電廠區域內人員安全管理的精度和實時性，仍然是一個亟待解決的問題。
3、中國專利文獻cn?115240365a公開了一種融合uwb定位和視頻監控等多維信息的動態態勢感知方案，主要通過uwb定位、深度學習和行為狀態識別進行動態感知，并基于安全距離進行預警。而本專利技術雖也涉及uwb定位和多維信息融合，但擴展了更多傳感器數據類型，利用北斗、壓力傳感器、煙霧報警器和姿態傳感器，結合不同技術的算法，形成針對電廠區域的專門安全管理系統；中國專利文獻cn?115240365a的方案以uwb定位和視頻數據為主，本
4、中國專利文獻cn?117274841a公開了利用無人機與深度學習網絡，通過對作業人員的著裝和行為進行檢測，實時監測高壓配網區域內不停電作業的安全。而本專利技術則面向電廠區域內整體的人員安全管理，并不依賴于單一高壓環境，而是集成了多源傳感器和定位手段，顯著增強了環境監控的廣泛性和多維度性；中國專利文獻cn?117274841a主要通過無人機采集圖像數據并進行定位，而本專利技術采用固定的多源傳感器方案，包括頭盔設備中的各類傳感器；中國專利cn?117274841a偏重于不停電作業，而本專利技術適用于電廠區域的整體人員動態監控和風險管理；本專利技術不僅限于作業環境的單一維度，而是全面感知和預警電廠內多種危險狀況，具備更強的環境適應性，能應對更多種類的突發安全事件。
5、中國專利文獻cn?110119656a主要采用視頻監控和人臉識別技術來檢測作業人員的違章行為。系統通過視頻采集單元和人臉檢測模塊識別現場的違章行為，并發送預警。而本專利技術則通過融合多種傳感器數據，包括uwb、北斗、壓力傳感器和煙霧報警器等，采用不同的深度學習算法對行為、位置和環境因素進行綜合分析，并提供實時預警；中國專利文獻cn110119656a依賴視頻監控和人臉檢測，本專利技術則整合多種數據源，不僅限于圖像數據；中國專利文獻cn?110119656a的違章監控僅限于視頻圖像中出現的人員，而本專利技術的智能分析系統覆蓋了多維度行為識別，包括姿態、位置偏移和環境異常等。
6、中國專利文獻cn?118506215a公開了一種基于yolov5s網絡和eca-net注意力機制模塊的圖像檢測方法，主要針對作業人員是否佩戴安全帽的情況進行檢測。該專利利用圖像識別技術實現安全帽佩戴的實時監測。而本專利技術則結合了uwb、北斗定位、壓力傳感器、煙霧報警器和姿態傳感器等多種數據源，采用深度學習算法和數據融合技術，不僅能夠監測作業人員的安全帽佩戴情況，還能對人員位置、作業行為及環境數據進行全面風險評估；中國專利文獻cn?118506215a側重于基于深度學習的圖像識別技術，主要檢測安全帽佩戴，而本專利技術則采用多傳感器融合的方式實現對人員定位、行為和環境的多維度數據融合分析；中國專利文獻cn?118506215a適用于單一安全帽檢測，而本專利技術涵蓋整體人員行為和環境數據的動態管理；本專利技術能實時感知電廠區域的全局風險狀況，相較于單一檢測方案，通過多源數據提供的全面性，提升了安全監控的精準度和可靠性，有效彌補單一圖像檢測在復雜環境中的局限性。
技術實現思路
1、本專利技術要解決的技術問題是，本專利技術提供了電廠區域人員安全管理的多源智能分析系統及方法。該系統通過結合大數據分析、深度學習算法、uwb高精度定位、北斗定位與導航裝置、壓力傳感器、煙霧報警器和姿態傳感器最終集成至工作人員頭盔形成智能頭盔，從而實現對作業人員的實時監控和安全風險的提前預警。系統不僅可以實時定位人員位置，還能檢測其作業行為是否規范，并結合環境數據(如壓力變化、煙霧濃度等)進行多維度的風險評估，從而實現對電廠內人員的智能化安全管控。
2、為實現上述目標，本專利技術提出了電廠區域人員安全管理的多源智能分析系統及方法，所述專利技術包括：數據采集模塊、數據融合處理模塊、行為分析模塊、預警與反饋模塊。
3、所述數據采集模塊由uwb和北斗定位與導航裝置、壓力傳感器、煙霧報警器和姿態傳感器所提供的數據組成；進一步地，所述uwb和北斗定位提供高精度的人員位置數據；進一步地，所述導航裝置指引工作人員去往作業等區域；進一步地，所述壓力傳感器提供工作人員是否佩戴頭盔數據；進一步地，所述煙霧報警器提供空氣中的煙霧濃度數據；所述姿態傳感器提供工作人員姿態和動作幅度數據。
4、所述數據融合處理模塊旨在對數據采集模塊所獲取的多元化信息進行深度整合與分析，具體包括但不限于精確的位置坐標、實時的壓力數值、細致的煙霧濃度監測數據以及詳盡的人員姿態識別信息，通過先進算法的綜合運算，能夠高效生成一個全面而精確的安全風險評估報告，為后續的安全預警與應急響應提供堅實的數據支撐；進一步地，所述先進算法，是將各種傳感器數據融合并計算得出風險評估值，便于管理人員及時做出決策，具體實現公式如下：
5、
6、其中，r(t)代表在時間t的原始風險評估值，是最終風險評估值，f(r(t))是對原始風險評估值r(t)的非線性變換，i代表不同的數據源(位置、壓力、煙霧濃度、姿態等)，n代表數據源的總數，xi(t)為每個數據源在時間t的數據向量，ωi(t)為每個數據源在時間t的權重，k是一個縮放因子，用于調整函數輸出的幅度，b為偏置項，可幫助模型捕捉到基本的風險水平，即使在所有輸入數據都很低的情況下，依然能夠輸出一定的風險評估，m為輸出值的范圍閾值，確保風險評估值在一個合理的區間內。
7、所述行為分析模塊運用先進的深度學習算法，深度解析數據采集模塊實時采集的姿態與動作幅度數據，通過精確的模式識別與特征提取技術，智能判斷作業人員的行為是否符合安全規范，有效本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.電廠區域人員安全管理的多源智能分析系統及方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的通過先進算法綜合運算生成全面而精確的安全風險評估報告，其特征在于，所述的先進算法具體實現公式為：
3.根據權利要求1所述的運用深度學習算法對所述數據采集模塊實時采集的姿態與動作幅度數據進行深度解析，其特征在于，所述的深度學習算法具體實現公式為：
4.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述預警與反饋模塊在以下情況下發出警報并記錄異常信息：
5.根據權利要求1所述的系統，包括以下步驟：
【技術特征摘要】
1.電廠區域人員安全管理的多源智能分析系統及方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的通過先進算法綜合運算生成全面而精確的安全風險評估報告，其特征在于，所述的先進算法具體實現公式為：
3.根據權利要求1所述的運用深度學習算法對所述數據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張廣忱，侯慶洲，劉文智，李鵬，張巍，李曉瑞，王會強，朱彬，王浩，陳啟，姜春雨，趙佳寧，張益軒，梁浩然，
申請(專利權)人：華能國際電力股份有限公司上安電廠，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。