基于5G的加油站卸油操作安全智能识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于5G的加油站卸油操作安全智能识别方法，包括以下步骤：1)违规数字模型的建立；2)对加油站的人员行为进行工作票与操作票的建立，3)采集卸油区域视频、图像以及传感信号，经过预处理后进行数据建模分析，结合工作票和操作票与数字模型进行对比识别验证，对行为以及操作环境进行监管；4)根据行为判定或者预判是否存在违规行为；5)对违规行为分级，低级违规错误上提系统发出整改，对整改验证后结束，若为高级违规，发出奖惩措施，并记入资信管理。本发明专利技术基于违规行为建立数字模型、图形处理技术以及AI深化自主学习技术，实现对加油站卸油过程中的全程智能化监管，解决加油站油罐车卸油期间需要专业人士实时监管的问题。管的问题。管的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于5G的加油站卸油操作安全智能识别方法


[0001]本专利技术涉及加油站智能管理
，特别涉及一种基于5G的加油站卸油操作安全智能识别方法。

技术介绍

[0002]加油站卸油过程中容易存在诸多的安全隐患，所以卸油过程需要严格按照操作流程，而目前均采用人工监管，当加油站油罐车卸油期间需要专业人士实时监管，而且监管的项目众多，还存在众多的变量，监管人员难以同时监管和控制临时出现的因素。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种基于5G的加油站卸油操作安全智能识别方法，通过基于图形识别的装置，实现了对油罐车卸油作业全过程自动监管，以解决上述
技术介绍
中的技术问题。
[0004]本专利技术的技术方案为：
[0005]一种基于5G的加油站卸油操作安全智能识别方法，包括以下步骤：
[0006](1)将国标定义的卸油操作中的违规作业、容易产生事故的危险作业行为、事故发生特征等图像进行抽象化，建立数字模型；
[0007](2)对加油站的人员行为进行工作票与操作票的建立，
[0008](3)采集卸油区域视频、图像以及传感信号，通过通用接口接入视频、图像等非结构化数据，经过预处理后，通过数据建模分析，结合工作票和操作票与数字模型进行对比识别验证，对行为以及操作环境进行监管；
[0009](4)根据行为判定或者预判是否存在对应的工作票或者行为是否符合操作票，若不存在对应工作票或者不符合操作票流程则判定违规；
[0010](5)对违规行为分级，低级违规错误上提系统发出整改，对整改验证后结束，若为高级违规，发出奖惩措施，并记入资信管理。
[0011]进一步的，步骤1中的数字模型通过人工智能CV以及机器学习技术，搭建业务系统，通过人工参与业务系统的模型识别矫正，实现数学模型自主学习。
[0012]进一步的，步骤1
‑
5中数据的传输均采用通过5G传输，实现低延迟的数字模型、业务模型分发以及管理。
[0013]进一步的，步骤4中运用5G技术及AIOT边缘计算算法和人工智能CV技术，实现用户人脸、连续动作、行为预判。
[0014]进一步的，步骤3中的操作环境监管包括灭火器、三角木、静电夹、卸油管、安全帽、静电服的摆放以及使用。
[0015]本专利技术的有益之处在于：
[0016]本专利技术基于违规行为建立数字模型、图形处理技术以及AI深化自主学习技术，实现对加油站卸油过程中的全程智能化监管，解决当加油站油罐车卸油期间需要专业人士实时监管的问题。
附图说明
[0017]图1为本专利技术硬件传输原理示意图；
[0018]图2为本专利技术中违规行为的判定以及奖惩示意图。
具体实施方式
[0019]下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本专利技术，但并不构成对本专利技术的限定。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0020]如图1
‑
2所示：
[0021]一种基于5G的加油站卸油操作安全智能识别方法：
[0022]具体步骤包括：
[0023](1)将国标定义的卸油操作中的违规作业、容易产生事故的危险作业行为、事故发生特征等图像进行抽象化，建立数字模型，形成对高风险作业行为的智能监控，由于违规操作的类型繁多，而且每个地方具体的情况也不同，所以数字模型可通过人工智能CV以及机器学习技术，搭建业务系统，通过人工参与业务系统的模型识别矫正，实现数学模型自主学习。
[0024](2)对加油站的人员行为进行工作票与操作票的建立，严格工作票审批程序，杜绝无票作业，而操作票是根据操作命令完成指定操作任务的具体依据，也是后续系统对具体行为是否符合规定操作的判定依据。
[0025](3)采集卸油区域视频、图像以及传感信号，通过通用接口接入视频、图像等非结构化数据，经过预处理后，通过数据建模分析，结合工作票和操作票与数字模型进行对比识别验证，对行为以及操作环境进行监管，例如运用5G技术及AIOT边缘计算算法和人工智能CV技术，实现用户人脸、连续动作、行为预判。
[0026]例如行为判定为卸油操作行为时，除了对其工作流程进行合规判定外，还根据工作程序对周边的操作环境，例如灭火器、三角木、静电夹、卸油管、安全帽、静电服的摆放以及使用进行判定；
[0027](4)根据行为判定或者预判是否存在对应的工作票或者行为是否符合操作票，若不存在对应工作票或者不符合操作票流程则判定违规；
[0028](5)对违规行为分级，低级违规错误上提系统发出整改，对整改验证后结束，若为高级违规，发出奖惩措施，并记入资信管理。
[0029]为了实现低延迟的数字模型、业务模型分发以及管理，上述数据的传输均采用通过5G传输。
[0030]具体实现的硬件设备如图1所示：
[0031]将卸油区域的摄像头、状态数据(传感器采集)、穿戴设备或者警告系统等均通过图传模组采用私有无线图传技术传输至AI作业风险识别设备，由其进行风险识别特征提取从而作出行为判定，并对违规行为发出相应的告警信息，之后通过5G网络将数据传输至中心平台展示以及进行中心数据存储(中心/云管控系统)。
[0032]私有无线图传通过点对点数据传输模组，由边缘设备端模块和盒子端模块组成，可下行传输高清视频数据，还支持同步双向传输状态和控制数据。基于先进的5G无线宽带
接入技术，支持自动跳频，具有体积小、低功耗、低延时、抗干扰能力强，且支持高速移动等优点。作为高度集成的模块产品，内嵌于边缘端各类设备︰摄像头/布控球/无人机/记录仪等。
[0033]图2中则展示了违规行为的判定以及奖惩步骤，由AI对智能监控采集的图形以及视频等信息进行违规识别，根据行为判定或者预判人员的行为，从而确认是否存在对应的工作票以及是否符合操作票的有关规定，同时对操作设备、操作人员以及负责人等进行确认，对于轻微的违规行为上提系统发出整改，对整改验证后结束，若违规较为严重，则发出奖惩措施，可以先进行考试学习或者面谈等方式，若还不改正，则记入黑名单，并记入资信管理。
[0034]以上结合附图对本专利技术的实施方式作了详细说明，但本专利技术不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本专利技术原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本专利技术的保护范围内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于5G的加油站卸油操作安全智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将国标定义的卸油操作中的违规作业、容易产生事故的危险作业行为、事故发生特征等图像进行抽象化，建立数字模型；(2)对加油站的人员行为进行工作票与操作票的建立，(3)采集卸油区域视频、图像以及传感信号，通过通用接口接入视频、图像等非结构化数据，经过预处理后，通过数据建模分析，结合工作票和操作票与数字模型进行对比识别验证，对行为以及操作环境进行监管；(4)根据行为判定或者预判是否存在对应的工作票或者行为是否符合操作票，若不存在对应工作票或者不符合操作票流程则判定违规；(5)对违规行为分级，低级违规错误上提系统发出整改，对整改验证后结束，若为高级违规，发出奖惩措施，并记入资信管理。2.根据权利要求1所述的基于5G的加油站卸...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪岩，
申请(专利权)人：智点恒创苏州智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：