【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種現場作業風險預警系統，尤其涉及一種融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統及方法。
技術介紹
1、近年來，圍繞人工智能建立的預測與決策優化系統已經在工業生產、企業管理、醫療管理、交通管理、司法管理、金融管理和旅游管理等許多社會領域創造巨大價值。隨著各種預測與決策場景中不同領域大數據的積累、非線性領域知識的挖掘、數據特征的深層表示、智能模型的深度學習等，使得基于人工智能的預測與決策系統越來越豐富化。
2、在工業生產過程中，由于特殊作業的風險較高，需要嚴格的管理與控制，傳統的作業許可和作業過程管理方式往往涉及多個環節和部門，操作繁瑣，效率低下。為了解決這一問題，基于人工智能的作業安全風險管控系統應運而生。
3、作業安全風險管控系統是一個集成了作業許可與作業過程管理的綜合性平臺。通過該系統，用戶可以輕松完成特殊作業的申請、審批、執行和監控等全過程管控。系統采用先進的信息化技術，簡化了操作流程，提高了管理效率。
4、但是，現有的作業安全風險管控系統，在使用時，因缺乏有效的風險預測和智能決策支持，從而導致在面對復雜作業現場時，難以及時準確地識別和應對潛在風險。同時，現有的風險預警系統往往采用靜態模型，從而難以適應作業現場的動態變化。
技術實現思路
1、本專利技術克服了現有技術的不足，提供一種融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統及方法。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、融合定位
4、在作業場所的各處部署定位設備及網絡設備，三維模型建立模塊用于通過無人機傾斜攝影和3d激光掃描技術建設作業場所的三維模型，作為定位和業務功能展示的基礎；
5、兩票信息管理模塊內存儲有入廠人員信息、特殊人員信息以及通知類信息；兩票信息管理模塊與可視化設備電連接，用于實時展示兩票信息管理模塊中的相關信息；
6、檢修作業管理模塊用于將兩票信息管理模塊內的信息與作業場所的三維模型進行數據同步處理，檢修作業管理模塊通過布控球實時監測查看作業場所內的情況；
7、數據云處理模塊用于接收檢修作業管理模塊的實時監測情況，建設基于邊緣-云的推理模型，利用ai輔助決策對推理模型進行訓練，并對所接收到的數據進行分析與處理，預測潛在風險并給出相應的應對措施；
8、警報預警模塊用于將各個模塊所產生的數據進行匯總，生成作業日志，根據區分優先級，將重要預警或重大隱患通過報警、增強顯示的方式，實時提醒管理人員及時處理。
9、本專利技術進一步的改進在于，定位設備用于獲取人員位置數據、對人員實時定位、對人員歷史軌跡分析，并建立電子圍欄；網絡設備包括視頻監控系統和門禁系統，門禁系統與視頻監控系統、定位設備電連接，用于實現人員位置與視頻監控和門禁聯動、人員位置與作業情況聯動。
10、本專利技術進一步的改進在于，入廠人員信息包括：正式工信息、臨時工信息以及后勤保障人員信息；特殊人員信息包括：承包商信息、外包人員信息以及管理層人員信息；通知類信息包括：信息填報情況、安全教育信息以及審核流程信息。
11、本專利技術進一步的改進在于，在作業現場架設移動布控球，對作業過程進行實時監控，利用有/無線網絡將監控視頻流上傳至云分析服務終端。
12、本專利技術進一步的改進在于，基于邊緣-云的推理模型包括邊緣節點和云端，邊緣節點用于提供基礎設施資源，具有本地資源調度管理能力，還用于接收并執行云端的資源調度管理策略；云端用于提供資源調度管理策略，其中包括邊緣節點的設備管理、資源管理以及網絡連接管理；邊緣節點接收檢修作業管理模塊所已上傳的數據，并對數據進行初步處理與分析，再將處理后的數據發送至云端；云端對處理后的數據進行存儲、分析與價值挖掘。
13、本專利技術進一步的改進在于，ai輔助決策訓練推理模型的步驟為：
14、a1、利用ai技術，讀取推理模型保存在云端中的公共數據，并對公共數據進行預處理以及半自動化的標注，訓練得到ai應用模型；
15、a2、云端將ai應用模型以容器或函數的形式上傳至邊緣節點處，用于建立邊緣節點與云端之間的數據傳輸通道；
16、a3、ai應用模型讀取邊緣節點中的私有數據，采用增量學習的方式，聯動邊緣節點與云端之間的私有數據，并生成基于邊緣節點的邊緣模型，用于用戶側的推理；
17、a4、邊緣模型將所產生的數據和推理結果按照循環周期上傳至云分析服務終端中，用于持續的推理模型的訓練和優化。
18、本專利技術進一步的改進在于，邊緣節點負責深度學習ai應用模型的推理，實現分布式智能；云端負責深度學習ai應用模型的集中式訓練，然后將訓練好的模型下發至邊緣節點。
19、本專利技術進一步的改進在于，作業日志包括正式工工作情況、臨時工工作情況、后勤保障人員信息、承包商信息、外包人員入廠情況、外包隊伍作業情況、現場違規預警信息、設備重大缺陷信息、動火點和高風險作業點動態。
20、融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警方法，包括：
21、三維模型建立模塊通過無人機傾斜攝影和3d激光掃描技術建設作業場所的三維模型，作為定位和業務功能展示的基礎；
22、兩票信息管理模塊通過可視化設備實時展示入廠人員信息、特殊人員信息以及通知類信息；
23、檢修作業管理模塊將兩票信息管理模塊內的信息與作業場所的三維模型進行數據同步處理，檢修作業管理模塊通過布控球實時監測查看作業場所內的情況；
24、數據云處理模塊接收檢修作業管理模塊的實時監測情況，建設基于邊緣-云的推理模型，利用ai輔助決策對推理模型進行訓練，并對所接收到的數據進行分析與處理，預測潛在風險并給出相應的應對措施；
25、警報預警模塊將各個模塊所產生的數據進行匯總，生成作業日志，根據區分優先級，將重要預警或重大隱患通過報警、增強顯示的方式，實時提醒管理人員及時處理。
26、本專利技術進一步的改進在于，入廠人員信息包括：正式工信息、臨時工信息以及后勤保障人員信息；特殊人員信息包括：承包商信息、外包人員信息以及管理層人員信息；通知類信息包括：信息填報情況、安全教育信息以及審核流程信息。
27、與現有技術相比，本專利技術至少具有以下有益的技術效果：
28、本專利技術所提供的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統及方法，通過在數據云處理模塊中建設基于邊緣-云的推理模型，利用ai輔助決策對模型進行訓練和優化，實現對作業現場數據的智能分析和風險預測。并且采用增量學習的方式聯動邊緣節點與云端之間的私有數據，生成基于邊緣節點的邊緣模型，用于用戶側的推理，從而提高了模型的適應性和準確性，從而使得系統能夠更好地應對作業現場的復雜情況，同時，通過學習和優化ai應用模型，從而實現了分布式智本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，包括：三維模型建立模塊、兩票信息管理模塊、檢修作業管理模塊、數據云處理模塊以及警報預警模塊；
2.根據權利要求1所述的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，定位設備用于獲取人員位置數據、對人員實時定位、對人員歷史軌跡分析，并建立電子圍欄；網絡設備包括視頻監控系統和門禁系統，門禁系統與視頻監控系統、定位設備電連接，用于實現人員位置與視頻監控和門禁聯動、人員位置與作業情況聯動。
3.根據權利要求1所述的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，入廠人員信息包括：正式工信息、臨時工信息以及后勤保障人員信息；特殊人員信息包括：承包商信息、外包人員信息以及管理層人員信息；通知類信息包括：信息填報情況、安全教育信息以及審核流程信息。
4.根據權利要求1所述的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，在作業現場架設移動布控球，對作業過程進行實時監控，利用有/無線網絡將監控視頻流上傳至云分析服務終端。
5.根據權利要求1所述的融
6.根據權利要求1所述的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，AI輔助決策訓練推理模型的步驟為：
7.根據權利要求6所述的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，邊緣節點負責深度學習AI應用模型的推理，實現分布式智能；云端負責深度學習AI應用模型的集中式訓練，然后將訓練好的模型下發至邊緣節點。
8.根據權利要求1所述的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，作業日志包括正式工工作情況、臨時工工作情況、后勤保障人員信息、承包商信息、外包人員入廠情況、外包隊伍作業情況、現場違規預警信息、設備重大缺陷信息、動火點和高風險作業點動態。
9.融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警方法，其特征在于，包括：三維模型建立模塊通過無人機傾斜攝影和3D激光掃描技術建設作業場所的三維模型，作為定位和業務功能展示的基礎；
10.根據權利要求9所述的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警方法，其特征在于，入廠人員信息包括：正式工信息、臨時工信息以及后勤保障人員信息；特殊人員信息包括：承包商信息、外包人員信息以及管理層人員信息；通知類信息包括：信息填報情況、安全教育信息以及審核流程信息。
...【技術特征摘要】
1.融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，包括：三維模型建立模塊、兩票信息管理模塊、檢修作業管理模塊、數據云處理模塊以及警報預警模塊；
2.根據權利要求1所述的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，定位設備用于獲取人員位置數據、對人員實時定位、對人員歷史軌跡分析，并建立電子圍欄；網絡設備包括視頻監控系統和門禁系統，門禁系統與視頻監控系統、定位設備電連接，用于實現人員位置與視頻監控和門禁聯動、人員位置與作業情況聯動。
3.根據權利要求1所述的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，入廠人員信息包括：正式工信息、臨時工信息以及后勤保障人員信息；特殊人員信息包括：承包商信息、外包人員信息以及管理層人員信息；通知類信息包括：信息填報情況、安全教育信息以及審核流程信息。
4.根據權利要求1所述的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，在作業現場架設移動布控球，對作業過程進行實時監控，利用有/無線網絡將監控視頻流上傳至云分析服務終端。
5.根據權利要求1所述的融合定位、門禁與兩票信息的現場作業風險預警系統，其特征在于，基于邊緣-云的推理模型包括邊緣節點和云端，邊緣節點用于提供基礎設施資源，具有本地資源調度管理能力，還用于接收并執行云端的資源調度管理策略；云端用于提供資源調度管理策略，其中包括邊緣節點的設備管理、資源管理以及網...
【專利技術屬性】
技術研發人員：姜召星，馬俊喜，李寧，姚連明，李冠一，趙連旭，翟亞奇，張同賽，楊海峰，王中華，劉鳳祥，王博，王強，李崇晟，
申請(專利權)人：濟寧華源熱電有限公司，
類型：發明
國別省市：
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