【技术实现步骤摘要】
一种基于视频分析和人工智能的工业安全实时监测系统
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于视频分析和人工智能的工业安全实时监测系统。
技术介绍
工业自动化是在工业生产中广泛采用自动控制、自动调整装置，用以代替人工操纵机械和机械体系进行加工的过程。不管是半自动化还是全自动化，在此过程中都离不开机器的协助，然而机械连续不断重复地自动生产会造成不可避免的磨损和机械故障，存在安全隐患。现有技术中检测机械的安全均是通过对比机械当前的行为与其标准行为之间的相似度来衡量机械的安全指标，然而机械在实际运行过程中是一个连续过程，因此仅凭其与标准行为之间的相似度来判断机械的安全风险会存在错判误判的技术问题。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于视频分析和人工智能的工业安全实时监测系统，所采用的技术方案如下：本专利技术实施例提供了一种基于视频分析和人工智能的工业安全实时监测系统，该系统包括：图像获取模块，用于从机械图像中获取关键点图像，并对关键点图像进行凸包检测得
【技术保护点】
1.一种基于视频分析和人工智能的工业安全实时监测系统，其特征在于，该系统包括：/n图像获取模块，用于从机械图像中获取所述关键点图像，并对所述关键点图像进行凸包检测得到待测凸包形状；/n工作模式获取模块，用于根据历史数据中的多个凸包形状获取平均形状，并根据每个凸包形状与所述平均形状的偏差得到方差矩阵，并计算所述方差矩阵的特征向量及对应的特征值，获取所述特征值中值最大的前n个特征值对应的n个工作模式；/n权重向量获取模块，用于根据所述前n个特征值对应的n个特征向量、所述平均形状和所述待测凸包形状获取所述待测凸包形状对应的n个工作模式的权重向量；/n安全评估指标获取模块，用于判断...
【技术特征摘要】
1.一种基于视频分析和人工智能的工业安全实时监测系统，其特征在于，该系统包括：
图像获取模块，用于从机械图像中获取所述关键点图像，并对所述关键点图像进行凸包检测得到待测凸包形状；
工作模式获取模块，用于根据历史数据中的多个凸包形状获取平均形状，并根据每个凸包形状与所述平均形状的偏差得到方差矩阵，并计算所述方差矩阵的特征向量及对应的特征值，获取所述特征值中值最大的前n个特征值对应的n个工作模式；
权重向量获取模块，用于根据所述前n个特征值对应的n个特征向量、所述平均形状和所述待测凸包形状获取所述待测凸包形状对应的n个工作模式的权重向量；
安全评估指标获取模块，用于判断所述权重向量中每个权重是否在对应的阈值范围内，若有至少一个权重不在对应的阈值范围内，安全评估指标则为零；若所述每个权重均在对应的阈值范围内，则根据所述每个权重获取安全评估指标。
2.根据权利要求1所述的一种基于视频分析和人工智能的工业安全实时监测系统，其特征在于，所述工业安全实时监测还包括图像存储模块，用于根据所述安全评估指标设置所述机械图像对应的比特平面的存储层数。
3.根据权利要求1所述的一种基于视频分析和人工智能的工业安全实时监测系统，其特征在于，所述平均形状的计算公式如下：
其中，为所述平均形状，N为所述历史数据中凸包形状的数量，xi为第i个凸包形状。
4.根据权利要求1所述的一种基于视频分析和人工智能的工业安全实时监测系统，其特征在于，所述权重向量的公式如下：
其中，b＝(b1，b2，...，bm，...，bn)，b为所述权重向量，bm为第m个工作模式对应的权重，P＝(p1，p2，...，pm，.....
【专利技术属性】
技术研发人员：孔庆端，杨耀党，胡松涛，田雷，郑朝晖，王文龙，穆仕芳，吴晓丽，李思敏，陈晓明，申超霞，练家硕，刘会永，张少楠，臧亚萌，
申请(专利权)人：鑫安利中北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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