本发明专利技术提供了一种GMP车间智能化监控管理方法，方法包括：通过智能摄像装置，获得第一GMP车间的第一图像信息集合；对第一图像信息集合进行聚类分析，获得第一聚类结果，其中，第一聚类结果包括第一人员图像信息和第一设备图像信息；获得第一加密参数，基于第一图像信息集合和所述第一加密参数构建第一异常识别模型，其中，第一加密参数为通过多方GMP车间图像信息聚合分析获得；将第一人员图像信息和第一设备图像信息输入第一异常识别模型，获得第一识别结果；依据第一识别结果对第一GMP车间进行管理。解决了现有技术中由于主要依靠人工或者机器辅助的形式管理车间，导致存在智能化程度较低的技术问题。程度较低的技术问题。程度较低的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
一种GMP车间智能化监控管理方法及系统
[0001]本专利技术涉及新一代信息技术服务相关
，具体涉及一种GMP车间智能化监控管理方法及系统。
技术介绍
[0002]在药企生产过程中，为了保证生产过程的安全性以及生产药物的质量，一般都需要在严格符合GMP质量安全管理体系要求的车间内工作，对于GMP车间的严格管理是保证良好运转的前提。
[0003]传统的管理方式主要依赖人员培训以及人工监控制定管理标准实现GMP车间的管理，但是近年来随着智能制造的兴起，药企逐渐实现了自动化或者半自动化生产，传统的管理方式已经无法适应现在的发展现状，但目前而言，并没有出现行之有效其他管理方式。
[0004]但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
[0005]现有技术中由于主要依靠人工或者机器辅助的形式管理车间，导致存在智能化程度较低的技术问题。
技术实现思路
[0006]本申请实施例通过提供了一种GMP车间智能化监控管理方法及系统，解决了现有技术中由于主要依靠人工或者机器辅助的形式管理车间，导致存在智能化程度较低的技术问题。通过智能摄像装置采集GMP车间全方位的图像信息，并依据采集图像的类型对采集的图像进行聚类，筛除冗杂数据，得到表征包括人员图像和设备图像在内的聚类结果；进一步的，基于大数据采集多家不同企业的加密数据训练智能识别模型，利用训练完成的智能模型分析聚类结果中的图像异常数据，基于异常信息对GMP车间进行管理。通过采集多方企业的数据加大了训练样本，提高了模型识别能力，加密训练的方式保证了不同企业之间的数据隐私，依据异常数据进行管理，实现了自动化管理，达到了提高GMP车间管理智能化的技术效果。
[0007]鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种GMP车间智能化监控管理方法及系统。
[0008]第一方面，本申请实施例提供了一种GMP车间智能化监控管理方法，其中，所述方法应用于一GMP车间智能化监控管理系统，所述系统和智能摄像装置通信连接，所述方法包括：通过所述智能摄像装置，获得第一GMP车间的第一图像信息集合；对所述第一图像信息集合进行聚类分析，获得第一聚类结果，其中，所述第一聚类结果包括第一人员图像信息和第一设备图像信息；获得第一加密参数，基于所述第一图像信息集合和所述第一加密参数构建第一异常识别模型，其中，所述第一加密参数为通过多方GMP车间图像信息聚合分析获得；将所述第一人员图像信息和所述第一设备图像信息输入所述第一异常识别模型，获得第一识别结果；依据所述第一识别结果对所述第一GMP车间进行管理。
[0009]另一方面，本申请实施例提供了一种GMP车间智能化监控管理系统，其中，所述方
系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于通过所述智能摄像装置，获得第一GMP车间的第一图像信息集合；第二获得单元，所述第二获得单元用于对所述第一图像信息集合进行聚类分析，获得第一聚类结果，其中，所述第一聚类结果包括第一人员图像信息和第一设备图像信息；第三获得单元，所述第三获得单元用于获得第一加密参数，基于所述第一图像信息集合和所述第一加密参数构建第一异常识别模型，其中，所述第一加密参数为通过多方GMP车间图像信息聚合分析获得；第四获得单元，所述第四获得单元用于将所述第一人员图像信息和所述第一设备图像信息输入所述第一异常识别模型，获得第一识别结果；第一管理单元，所述第一管理单元用于依据所述第一识别结果对所述第一GMP车间进行管理。
[0010]第三方面，本申请实施例提供了一种GMP车间智能化监控管理系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
[0011]本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0012]由于采用了通过所述智能摄像装置，获得第一GMP车间的第一图像信息集合；对所述第一图像信息集合进行聚类分析，获得第一聚类结果，其中，所述第一聚类结果包括第一人员图像信息和第一设备图像信息；获得第一加密参数，基于所述第一图像信息集合和所述第一加密参数构建第一异常识别模型，其中，所述第一加密参数为通过多方GMP车间图像信息聚合分析获得；将所述第一人员图像信息和所述第一设备图像信息输入所述第一异常识别模型，获得第一识别结果；依据所述第一识别结果对所述第一GMP车间进行管理的技术方案，通过智能摄像装置采集GMP车间全方位的图像信息，并依据采集图像的类型对采集的图像进行聚类，筛除冗杂数据，得到表征包括人员图像和设备图像在内的聚类结果；进一步的，基于大数据采集多家不同企业的加密数据训练智能识别模型，利用训练完成的智能模型分析聚类结果中的图像异常数据，基于异常信息对GMP车间进行管理。通过采集多方企业的数据加大了训练样本，提高了模型识别能力，加密训练的方式保证了不同企业之间的数据隐私，依据异常数据进行管理，实现了自动化管理，达到了提高GMP车间管理智能化的技术效果。
[0013]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0014]图1为本申请实施例提供了一种GMP车间智能化监控管理方法流程示意图；
[0015]图2为本申请实施例提供了一种GMP车间物料重点区域异常处理的方法流程示意图；
[0016]图3为本申请实施例提供了一种GMP车间内图像信息和MES系统生产信息的关联方法流程示意图；
[0017]图4为本申请实施例提供了一种GMP车间智能化监控管理系统结构示意图；
[0018]图5为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
[0019]附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第一管理单元15，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。
具体实施方式
[0020]本申请实施例通过提供了一种GMP车间智能化监控管理方法及系统，解决了现有技术中由于主要依靠人工或者机器辅助的形式管理车间，导致存在智能化程度较低的技术问题。通过智能摄像装置采集GMP车间全方位的图像信息，并依据采集图像的类型对采集的图像进行聚类，筛除冗杂数据，得到表征包括人员图像和设备图像在内的聚类结果；进一步的，基于大数据采集多家不同企业的加密数据训练智能识别模型，利用训练完成的智能模型分析聚类结果中的图像异常数据，基于异常信息对GMP车间进行管理。通过采集多方企业的数据加大了训练样本，提高了模型识别能力，加密训练的方式保证了不同企业之间的数据隐私，依据异常数据进行管理，实现了自动化管理，达到了提高GMP车间管理智能化的技术效果。
[0021]申请概述
[0022]在药企生产过程中，为了保证生产过程的安全性以及生产药物的质量，一般都需本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种GMP车间智能化监控管理方法，其中，所述方法应用于一GMP车间智能化监控管理系统，所述系统和智能摄像装置通信连接，所述方法包括：通过所述智能摄像装置，获得第一GMP车间的第一图像信息集合；对所述第一图像信息集合进行聚类分析，获得第一聚类结果，其中，所述第一聚类结果包括第一人员图像信息和第一设备图像信息；获得第一加密参数，基于所述第一图像信息集合和所述第一加密参数构建第一异常识别模型，其中，所述第一加密参数为通过多方GMP车间图像信息聚合分析获得；将所述第一人员图像信息和所述第一设备图像信息输入所述第一异常识别模型，获得第一识别结果；依据所述第一识别结果对所述第一GMP车间进行管理。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一图像信息集合和所述第一加密参数构建第一异常识别模型，包括：获得第一协作系统，从所述第一协作协同系统下载第一初始模型；将所述第一人员图像信息和所述第一设备图像信息输入所述第一初始模型进行训练，获得第一训练参数；对所述第一训练参数进行加密，获得第一加密结果；将所述第一加密结果上传至所述第一协作系统，所述第一协作系统通过聚合所述第一加密结果、第二加密结果直到第K加密结果，获得所述第一加密参数，其中，所述第一加密结果、所述第二加密结果直到所述第K加密结果为K个不同工厂的GMP车间提供的信息，K为大于或等于2的自然数；使用所述第一加密参数更新所述第一初始模型，获得所述第一异常识别模型。3.如权利要求1所述的方法，其中，所述将将所述第一人员图像信息和所述第一设备图像信息输入所述第一异常识别模型，获得第一识别结果，包括：对所述第一人员图像信息进行特征提取，获得第一特征信息；对所述第一设备图像信息进行特征提取，获得第二特征信息；将所述第一特征信息和所述第二特征信息输入所述第一异常识别模型，获得第一识别结果，其中，所述第一识别结果包括第一人员异常信息和第一设备异常信息；依据所述第一人员异常信息和所述第一设备异常信息对所述第一GMP车间进行管理。4.如权利要求3所述的方法，其中，所述对所述第一人员图像信息进行特征提取，获得第一特征信息，包括：根据所述第一图像信息集合，获得第一重点区域；将所述第一人员图像信息和所述第一重点区域进行匹配，获得第一重点区域人员图像信息；对所述第一重点区域人员图像信息进行人员行为的特征提取，获得第一人员行为特征信息；对所述第一重点区域人员图像信息进行人员位置的特征提取，获得第一人员位置特征信息；对所述第一重点区域人员图像信息进行人员数量的特征提取，获得第一人员数量特征信息；
将所述第一人员行为特征信息、所述第一人员位置特征信息和所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄少峰，陈明，贝鎏銮，徐汉军，周进红，王明，徐全华，
申请(专利权)人：杭州澳亚生物技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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