[发明专利]一种基于AI技术的库区动火作业智能管控方法及其系统

说明书

本发明涉及一种基于AI技术的库区动火作业智能管控方法及其系统，所述方法：S1：前期管理，对动火作业的作业审核、审批精选；S2：过程监控，通过视频监控记录每一条动火作业全部过程，形成动火作业流程视频；S3：异常情况判断，1）形成数据库，a、HSE专家经验；b、通过人工查看动火作业流程视频，当发现异常时候进行异常情况数据采集；c、对标记图片的标记特征进行向量化；2）建立AI判断模型；3）异常判断，视频监控采集现场实现动火作业视频，通过AI判断模型智能判断当前动火作业是否有违规。

技术领域

本发明涉及仓储管理，具体涉及一种基于AI技术的库区动火作业智能管控方法及其系统。

背景技术

动火作业是指进行可能产生火花、火焰和炽热表面的临时性作业。常见的动火作业包括电焊、气焊（热切割）等。动火作业如不规范管理，极易导致火灾甚至是爆炸事故。据统计，企业因特殊动火作业引发的生产安全事故占事故总量的50%以上，因此安全是首先要保障的因素。安全保障既要保障企业的安全，也要保障动火作业人员、监护人员和巡查人员的安全。在动火作业管理工作上，“利用先进的科学技术提高安全预警”已经成为一种趋势。

在动火作业区域（平地、高空以及设备容器和密闭场所）这种特殊的环境下，动火前、动火中和动火完成后整个过程都是处于一个需要全程监控的环节。而视频监控则是其中最为核心部分。

目前动火现场环境是否符合动火要求、现场操作人员是否与申请人一致、操作人员穿戴是否符合规范以及动火结束后有无提前离场等环节，都是要靠人去做判断。这种普通的视频监控其最大弊端是完全依赖于人工监控。由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息。试想一下，人的监控力度是有限的，而突发事件的发生是不可预见的，仅靠人为的监控难以保证事件是否存在疏漏。一旦安全隐患事件发生时，没有智能视频分析，就无法做出即时判断和预警，只能成为一个事后取证的工具。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出一种基于AI技术的库区动火作业智能管控方法及其系统。

本发明的技术方案：

一种基于AI技术的库区动火作业智能管控方法，包括以下步骤：

S1：前期管理，对动火作业的作业审核、审批精选；

S2：过程监控，记录每一条动火作业全部过程，形成动火作业流程视频；

S3：异常情况判断，

1）形成数据库，

数据库表示如下：

其数据来源，

a、HSE专家经验，记录到数据库中，包括异常情况名称、异常情况描述、异常情况处理方法，并自动生成ID编号；

b、通过人工查看动火作业流程视频，当发现异常时候进行异常情况数据采集，截图、对截图上异常情况部分进行画笔圈定标记形成标记图片，汇总到数据库中一ID编号下的异常情况标记图片，同时对应的视频，汇总到数据库中一ID编号下的异常情况标记视频片段；

c、对标记图片的标记特征进行向量化，形成对应异常情况的有效特征向量和无效特征向量数据，记录到数据库中；

2）建立AI判断模型，根据异常情况数据库中的异常分类依次，调用需要训练的异常情况相关的有效特征向量、无效特征向量、标记图片或视频进行训练，得到相应异常情况的AI判断模型；

3）异常判断，视频监控采集现场实现动火作业视频，通过AI判断模型智能判断当前动火作业是否有违规。

在异常判断之后，若判断当前动火作业有违规，截屏记录当前画面并标记，并汇总到数据中，丰富对应异常情况的标记图片；同时调用对应异常情况中的异常情况处理方法，语音通知现场人员改正；最后形成当前动火作业视频，汇总到数据中，丰富对应异常情况的标记视频片段。