【技术实现步骤摘要】
基于三轴加速计的运动分析对液化气瓶定位的装置及方法
[0001]本专利技术属于设备定位
,尤其涉及基于三轴加速计的运动分析对液化气瓶定位的装置及方法。
技术介绍
[0002]三轴加速度传感器是基于加速度的基本原理去实现工作,具有体积小和重量轻特点,可以测量空间加速度,能够全面准确反映物体的运动性质,在航空航天、机器人、汽车和医学等领域得到广泛的应用。
[0003]液化石油气是在炼油厂内,由天然气或者石油进行加压降温液化所得到的一种无色挥发性液体,它极易自燃,当其在空气中的含量达到了一定的浓度范围后,它遇到明火就能爆炸,通常采用液化气瓶装载液化石油气。
[0004]在液化气瓶的使用过程中,液化气瓶存在丢失和挪用的风险,因此难以对液化气瓶进行监管。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例的目的在于提供一种基于三轴加速计的运动分析对液化气瓶定位的方法,旨在解决在液化气瓶的使用过程中,液化气瓶存在丢失和挪用的风险,难以对液化气瓶进行监管的问题。
[0006]本专利技术实施例是这样实现 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于三轴加速计的运动分析对液化气瓶定位的方法,其特征在于,所述方法包括:获取液化气瓶中的三轴加速计的实时加速数据以及主动定位数据;通过机器学习模型对实时加速数据进行分析,生成辅助动作数据;根据主动定位数据生成液化气瓶移动轨迹,基于辅助动作数据对液化气瓶移动轨迹进行校核;根据实时加速数据和液化气瓶移动轨迹判定是否存在风险,若存在风险,则对本液化气瓶进行标记。2.根据权利要求1所述的基于三轴加速计的运动分析对液化气瓶定位的方法,其特征在于,所述通过机器学习模型对实时加速数据进行分析,生成辅助动作数据的步骤,具体包括:获取历史加速数据,根据历史加速数据构建训练集和测试集;构建机器学习模型,通过训练集对机器学习模型进行训练,并通过测试集进行测试,对机器学习模型进行调整,直至机器学习模型的识别率高于预设值;通过训练后的机器学习模型对实时加速数据进行分析,生成辅助动作数据,所述辅助动作数据包含时间信息。3.根据权利要求1所述的基于三轴加速计的运动分析对液化气瓶定位的方法,其特征在于,所述根据主动定位数据生成液化气瓶移动轨迹,基于辅助动作数据对液化气瓶移动轨迹进行校核的步骤,具体包括:根据主动定位数据调取区域地图,在区域地图中进行位置标定;按照时间顺序对标定的位置进行连接,生成液化气瓶移动轨迹;根据液化气瓶移动轨迹确定拐点,根据拐点对应的时间查询辅助动作数据,判定是否存在对应加速动作,完成校核。4.根据权利要求1所述的基于三轴加速计的运动分析对液化气瓶定位的方法,其特征在于,所述根据实时加速数据和液化气瓶移动轨迹判定是否存在风险,若存在风险,则对本液化气瓶进行标记的步骤,具体包括:查询实时加速数据,判定实时加速速度是否超过速度阈值,得到第一判定结果,所述速度阈值针对不同的移动动作具有不同的取值;根据液化气瓶移动轨迹确定液化气瓶的设置位置,判定是否存在异常使用的情况,得到第二判定结果;根据第一判定结果和第二判定结果判定是否存在风险,若是,则对本液化气瓶进行标记。5.根据权利要求1所述的基于三轴加速计的运动分析对液化气瓶定位的方法,其特征在于,所述判定存在风险时,对液化气瓶进行标记,并通知管理人员。6.根据权利要求1所述的基于三轴加速计的运动分...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。