[发明专利]基于智能物联网的设备风险检测方法

权利要求书

1.一种基于智能物联网的设备风险检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取环境图像；分割所述环境图像获得目标特种设备信息、危险源信息和人员信息；采集危险源音频和目标特种设备音频；

根据所述危险源信息获得第一辐射区域；根据所述危险源音频与正常作业下的标准危险源音频的差异调整所述第一辐射区域的像素值，获得危险源热力图；根据所述目标特种设备信息获得第二辐射区域；根据所述目标特种设备音频与正常作业下的标准目标特种设备音频的差异调整所述第二辐射区域的像素值，获得特种设备热力图；

将所述危险源热力图与所述设备热力图叠加，获得环境危险热力图；根据所述人员信息获得人员分布图；

将所述环境危险热力图和所述人员分布图送入预先训练好的安全隐患等级判别网络，输出安全隐患等级。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能物联网的设备风险检测方法，其特征在于，所述安全隐患等级判别网络包括：

所述安全隐患等级判别网络的损失函数中通过环境复杂度调整网络损失值；所述环境复杂度包括音频复杂度和区域复杂度；所述音频复杂度通过所述目标特种设备音频和经去噪后的目标特种设备去噪音频的差异获得；所述区域复杂度通过所述第一辐射区域和所述第二辐射区域的交集信息获得；所述交集信息包括交集面积和交集次数；所述交集次数为以所述第二辐射区域为基础，构成交集的所述第一辐射区域的数量。

3.根据权利要求2所述的一种基于智能物联网的设备风险检测方法，其特征在于，所述音频复杂度通过所述第二音频信息和所述第二去噪音频信息的差异获得包括：

通过音频复杂度公式获得所述音频复杂度；所述音频复杂度包括：

其中，f₁为所述音频复杂度，P为所述第二音频信息，P^*为所述第二去噪音频信息。

4.根据权利要求2所述的一种基于智能物联网的设备风险检测方法，其特征在于，所述区域复杂度通过所述交集面积、所述交集次数和所述第二辐射区域面积获得包括：

通过区域复杂度公式获得所述区域复杂度；所述区域复杂度公式包括：

其中，f₂为所述复杂度公式，c_k为第k个交集的所述交集次数，s_k为第k个交集的所述交集面积，K为交集的数量，S为所述第二辐射区域面积。

5.根据权利要求1所述的一种基于智能物联网的设备风险检测方法，其特征在于，所述根据所述危险源信息获得第一辐射区域包括：

根据所述危险源信息获得危险程度，根据辐射区域半径公式获得第一辐射区域半径；以所述危险源信息的所述目标中心点为圆心，根据所述第一辐射区域半径做圆，获得所述第一辐射区域；所述辐射区域半径公式包括：

其中，R为所述第一辐射区域半径，α为修正系数，d为所述危险程度，(w,h)为所述危险源信息中目标包围框的宽和高。

6.根据权利要求1所述的一种基于智能物联网的设备风险检测方法，其特征在于，所述根据所述危险源音频与正常作业下的标准危险源音频的差异调整所述第一辐射区域的像素值包括：

根据所述危险源音频与正常作业下的标准危险源音频的差异获得第一异常系数，根据像素值调整公式调整所述第一辐射区域；所述像素值调整公式包括：

其中，g(x,y)为所述第一辐射区域在(x,y)处的像素点调整后的像素值，(x′,y′)为所述危险源信息的目标中心点坐标，β为所述第一异常系数，d为所述危险程度，D为预设最大危险程度。

7.根据权利要求6所述的一种基于智能物联网的设备风险检测方法，其特征在于，所述根据所述危险源音频与正常作业下的标准危险源音频的差异获得第一异常系数包括：

根据所述危险源音频获得危险源去噪音频特征，根据所述标准危险源音频获得标准危险源音频特征，根据异常系数计算公式获得所述第一异常系数；所述异常系数计算公式包括：

其中，β为所述第一异常系数，Y为所述危险源去噪音频特征，Y₀为标准危险源音频特征。