一种智能化职业卫生预警方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种智能化职业卫生预警方法及系统；其对获取的目标区域的图像进行图像分割，获取粉尘区域图像，其包括无光路粉尘区域和至少两路光路粉尘区域；对光路粉尘区域进行特征提取，计算对应的浓度值；根据各光路粉尘区域的像素点的亮度特征，划分不同的亮度区域，获取各亮度区域的中心点以及位置坐标；根据亮度特征以及浓度值，获取各亮度区域的浓度值；得到每路光路粉尘区域的位置坐标和浓度值的区域信息序列；将任意两光路粉尘区域的区域信息序列输入粉尘浓度网络模型，得到无光路粉尘区域的区域信息；根据粉尘区域的各浓度值，获取目标区域的浓度值，确定目标区域粉尘风险等级。本发明专利技术的方案提高了估算浓度的准确性和预警的准确性。预警的准确性。预警的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种智能化职业卫生预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及化工企业安全领域，具体涉及一种智能化职业卫生预警与防控系统方法及系统。

技术介绍

[0002]现阶段，随着人对健康的关注，越来越重视职业安全，而众所周知，职业安全和职业病息息相关；而职业病是在企业、事业单位和个体经济组织的劳动者在职业活动中，因接触粉尘、有害物质等因素而引起的疾病；因此工作场所的环境的监测是尤为重要的。
[0003]而对于化工企业、煤矿井下作业的粉尘的监测，现有公开的方法有：
[0004]1)通过粉尘浓度检测仪及粉尘浓度传感器测量粉尘浓度，其存在检测过程繁琐或者监测结果参考性不强等弊端，只能获取化工场所某个点位的粉尘浓度，无法获取粉尘的空间分布及扩散运移趋势，难以提供更准确的降尘、防尘建议及措施。
[0005]2)通过图像法获取粉尘浓度，其是以图像的特征为基础，通过一定的方法获取图像中的特征信息，进而通过数学计算得到场所内的粉尘浓度信息。该方法具有直观、非接触、检测范围大、部署容易、易施工，容易实现粉尘浓度历史大数据的在线分析。但是，对于获取的图像，其可能由于光源或者光线的问题，存在部分区域无法拍摄出粉尘，这样就无法估算出此处的粉尘浓度，从而无法准确地获取整个工作场所的浓度。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种智能化职业卫生预警方法及系统，用以解决现有的图像法由于光源或者光线的问题，存在部分区域无法拍摄出粉尘，这样就无法估算出此处的粉尘浓度，从而无法准确地获取整个工作场所的浓度的问题。
[0007]本专利技术提供的一种智能化职业卫生预警方法的技术方案，包括以下步骤：
[0008]获取目标区域的图像；
[0009]对获取的目标区域的图像进行图像分割，获取粉尘区域图像，所述粉尘区域图像包括无光路粉尘区域和至少两路光路粉尘区域；
[0010]对所述光路粉尘区域进行特征提取，根据所述特征，计算各光路粉尘区域的浓度值；
[0011]根据各光路粉尘区域的像素点的亮度特征，划分不同的亮度区域，获取各亮度区域的中心点以及对应的位置坐标；根据所述不同亮度区域的亮度特征以及对应光路粉尘区域的浓度值，获取各亮度区域的浓度值；将位置坐标和所述各亮度区域的浓度值作为亮度区域的区域信息，获取每路光路粉尘区域的区域信息序列；
[0012]将任意两光路粉尘区域的区域信息序列输入粉尘浓度网络模型，得到无光路粉尘区域的区域信息；所述无光路粉尘区域与该两路光路粉尘区域分别相邻，且位于该两路光路粉尘区域之间；
[0013]其中，所述粉尘浓度网络模型的损失为第一损失和第二损失之和；
[0014]所述第一损失为：随机选取两路光路粉尘区域的区域信息，拟合出位置与浓度的第一关系；根据无光路粉尘区域的区域信息中的位置信息以及所述第一关系，获取无光路粉尘区域的理论浓度；获取所述理论浓度与所述无光路粉尘区域的区域信息中的浓度值的差值；
[0015]所述第二损失为：根据无光路粉尘区域的区域信息中的浓度值，计算无光路粉尘区域图像的粉尘浓度的密集度；
[0016]根据各粉尘区域图像的浓度值，获取目标区域的浓度值，确定目标区域粉尘风险等级。
[0017]进一步地，所述损失为：
[0018]L＝min(L1+L2),
[0019]所述第一损失为：
[0020]L1＝|c
k
‑
c1|+|c
k
‑
c2|+
…
+|c
k
‑
c
i
|
[0021]其中，c
k
为该无光路粉尘区域的区域信息中的第k个区域的浓度值，c
i
为无光路粉尘区域的第i个理论浓度；
[0022]所述第二损失为：
[0023][0024]其中，c
k
表示该无光路粉尘区域的区域信息中的第k个区域的浓度值，为无光路粉尘区域的区域信息中的理论浓度的均值。
[0025]进一步地，所述的获取各亮度区域的浓度值的过程为：
[0026]1)根据所述各光路粉尘区域，确定形成各光路的光源在目标区域图像中的位置坐标点以及各像素点的亮度特征；
[0027]2)以光源坐标点作为初始聚类中心点，根据8邻域内相邻像素点的亮度差异为0，对光路粉尘区域的所有像素点进行亮度聚类，获取第一亮度区域；
[0028]3)比较8邻域内的像素点与第一亮度区域的边缘像素点的亮度差异，将亮度差异大于0的像素点，作为新的亮度区域的聚类中心点，重复步骤1)和步骤2)，得到第二亮度区域；以此类推，直到将光路粉尘区域内所有像素点聚类完成，得到K个亮度区域；
[0029]4)根据获取的K个亮度区域，确定各亮度区域对应的亮度特征并将所述亮度特征作为优化参数，对粉尘浓度值进行修正，得到不同亮度区域的浓度值。
[0030]进一步地，在对各光路粉尘区域划分不同的亮度区域之前，还包括对各光路粉尘区域的浓度值进行修正的步骤。
[0031]进一步地，所述修正的过程为：
[0032]1)根据光源的光源坐标点，获取对应光路粉尘区域的沿光源光轴形成的光路长度以及从光源坐标点到沿光路方向的图像边缘的最大距离；
[0033]2)根据各光路长度和所述最大距离，得到各粉尘区域图像的浓度修正参数；
[0034]3)根据所述浓度修正参数和所述浓度值，获取修正粉尘浓度。
[0035]进一步地，所述浓度网络模型包括E个卷积层和1个反卷积层。
[0036]进一步地，所述目标区域的浓度值为：
[0037][0038]其中，τ0表示无粉尘区域的粉尘浓度，表示第j个光路粉尘区域第k个亮度区域的粉尘浓度，表示利用两光路粉尘区域中的任意两亮度区域估算的第m个无光路粉尘区域的第k个区域粉尘浓度，N表示图像中光路粉尘区域的总个数，K表示每路光路区域的亮度区域总个数,M为图像中无光路粉尘区域的总个数。
[0039]进一步地，所述目标区域粉尘风险等级包括低浓度风险、中浓度风险和高浓度风险。
[0040]本专利技术的一种智能化职业卫生预警系统的技术方案，包括：
[0041]图像获取模块，用于获取目标区域的图像；
[0042]图像处理模块，用于对获取的目标区域的图像进行图像分割，获取粉尘区域图像，所述粉尘区域图像包括无光路粉尘区域和至少两路光路粉尘区域；
[0043]图像分析模块，对所述光路粉尘区域进行特征提取，根据所述特征，计算各光路粉尘区域的浓度值；
[0044]修正模块，根据各光路粉尘区域的像素点的亮度特征，划分不同的亮度区域，获取各亮度区域的中心点以及对应的位置坐标；根据所述不同亮度区域的亮度特征以及对应光路粉尘区域的浓度值，获取各亮度区域的浓度值；将位置坐标和所述各亮度区域的浓度值作为亮度区域的区域信息，获取每路光路粉尘区域的区域信息序列；
[0045]计算模块，将任意两光路粉尘区本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能化职业卫生预警方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域的图像；对获取的目标区域的图像进行图像分割，获取粉尘区域图像，所述粉尘区域图像包括无光路粉尘区域和至少两路光路粉尘区域；对所述光路粉尘区域进行特征提取，根据所述特征，计算各光路粉尘区域的浓度值；根据各光路粉尘区域的像素点的亮度特征，划分不同的亮度区域，获取各亮度区域的中心点以及对应的位置坐标；根据所述不同亮度区域的亮度特征以及对应光路粉尘区域的浓度值，获取各亮度区域的浓度值；将位置坐标和所述各亮度区域的浓度值作为亮度区域的区域信息，获取每路光路粉尘区域的区域信息序列；将任意两光路粉尘区域的区域信息序列输入粉尘浓度网络模型，得到无光路粉尘区域的区域信息；所述无光路粉尘区域与该两路光路粉尘区域分别相邻，且位于该两路光路粉尘区域之间；其中，所述粉尘浓度网络模型的损失为第一损失和第二损失之和；所述第一损失为：随机选取两路光路粉尘区域的区域信息，拟合出位置与浓度的第一关系；根据无光路粉尘区域的区域信息中的位置信息以及所述第一关系，获取无光路粉尘区域的理论浓度；获取所述理论浓度与所述无光路粉尘区域的区域信息中的浓度值的差值；所述第二损失为：根据无光路粉尘区域的区域信息中的浓度值，计算无光路粉尘区域图像的粉尘浓度的密集度；根据粉尘区域的各浓度值，获取目标区域的浓度值，确定目标区域粉尘风险等级。2.根据权利要求1所述的智能化职业卫生预警方法，其特征在于，所述损失为：L＝min(L1+L2),所述第一损失为：L1＝|c
k
‑
c1|+|c
k
‑
c2|+
…
+|c
k
‑
c
i
|其中，c
k
为该无光路粉尘区域的区域信息中的第k个区域的浓度值，c
i
为无光路粉尘区域的第i个理论浓度；所述第二损失为：其中，c
k
表示该无光路粉尘区域的区域信息中的第k个区域的浓度值，为无光路粉尘区域的理论浓度的均值。3.根据权利要求1所述的智能化职业卫生预警方法，其特征在于，所述的获取各亮度区域的浓度值的过程为：1)根据所述各光路粉尘区域，确定形成各光路的光源在目标区域图像中的位置坐标点以及各像素点的亮度特征；2)以光源坐标点作为初始聚类中心点，根据8邻域内相邻像素点的亮度差异为0，对光路粉尘区域的所有像素点进行亮度聚类，获取第一亮度区域；3)比较8邻域内的像素点与第一亮度区域的边缘像素点的亮度差异，将亮度差异大于0
的像素点，作为新的亮度区域的聚类中心点，重复步骤1)和步骤2)，得到第二亮度区域；以此类推，直到将光路粉尘区域内所有像素点聚类完成，得到K个亮度区域；4)根据获取的K个亮度区域，确定各亮度区域对应的亮...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔庆端，杨耀党，王秋溢，吴洋楠，康乐，胡松涛，李先占，孟丹丹，贾志闯，田雷，谢康，赵婕，李键，毛春丽，臧亚萌，冯东方，张雨，杨蕊，
申请(专利权)人：河南鑫安利安全科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：