一种基于制造技术

本发明专利技术涉及危化品安全管控技术领域，具体是一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于UE4孪生技术的危化品企业安全风险管控平台


[0001]本专利技术涉及危化品安全管控
，具体是一种基于
UE4
孪生技术的危化品企业安全风险管控平台
。

技术介绍

[0002]二三维一体化展示的厂区人员定位解决方案，是基于蓝牙定位技术和三维倾斜摄影技术，提出的一种低成本的二三维一体化厂区人员定位解决方案，适用于化工等行业企业工厂级人员位置监控
。
厂区模型采集系统包括二维区域信息采集以及厂区三维模型采集；所述二维区域地图可通过
AutoCAD
的施工图纸或其他已知方法生成与现实空间同比例的图层区域，可按照厂区不同区域生成不同的二维图层，每个二维图层对应一个二维区域；厂区三维倾斜摄影模型采集，是通过无人机倾斜摄影技术，通过在无人机上搭载微型倾斜相机，通过
ContextCapture
软件进行自动建模，并生成
Cesium 3DTiles
格式的三维模型切片数据；
[0003]基于
ubw
，
rfid
，
gps
等定位技术，记录信标历史定位数据，接收人员信标数据，通过实时定位数据计算人员可能区域的位置概率，并对人员可能区域的位置概率进行路网重叠计算，得到过滤后的人员可能区域概率，确定实时位置二维坐标数据
[0004]危化品安全风险智能管控建设标准发布后，工厂模型的建设用传统的二维
GIS
，三维倾斜摄影等模型已经无法满足平台的智能化管控要求，需要寻找更精准
、
更高清的三维模型来支撑提升人员定位
、
风险管控等相关业务管控，因此，需要一种基于
UE4
孪生技术的危化品企业安全风险管控平台
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于
UE4
孪生技术的危化品企业安全风险管控平台，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0006]本专利技术的技术方案是：一种基于
UE4
孪生技术的危化品企业安全风险管控平台，包括：
[0007]工厂数字孪生
UE
与
WEB
云渲染交互实现，具体包括以下步骤：
[0008]S01、Unreal Engine
实现高帧率高分辨率下的三维场景还原；
[0009]S02、
进行
WEB
端
JavaScript
与
Unreal Engine
的交互实现；
[0010]S03、
进行三维模型与安全风险管控业务系统的融合；
[0011]基于
GIS
三维模型人员定位实时数据挖掘算法优化，具体包括以下步骤：
[0012]S11、
通过信号统计记录模块
B
记录信号数据，同时接收人员行走时的信号数据，根据信标历史信号数据和人员行走时的信号数据得到人员实时定位数据；同时将得到人员实时定位数据提供给定位可能区域计算模块
R
；
[0013]S12、
定位可能区域计算模块
R
通过人员实时定位数据得到人员可能区域的位置概率
P
；同时将得到的人员可能区域的位置概率
P
传输至
GIS
空间数据储存与计算模块
G
；
[0014]S13、GIS
空间数据储存与计算模块
G
根据人员可能区域进行路网重叠计算，得到过滤后的人员可能区域概率
Pm
；
[0015]S14、
通过人员足迹历史库
H
，对该人员有无足迹历史库数据进行判断最佳位置；
[0016]S15、
基于人员足迹历史库进行实时位置挖掘定位，查询人员足迹历史库
H
，获取当前时间点前连续一段时间（
0.2s~2s
），来调取经过哪些路段
Routes
，同时，根据调取来的经过哪些路段
Route
调取人员前一段时间，经过相同路段顺序的记录；
[0017]S16、
采用
DTW
算法实现最优规整路径及最佳位置确定根据得到的二维时序数据采用基于时间动态规整相似度方法寻找一条规整路径来使得规整距离最小；
[0018]S17、
基于二维最佳位置
P(x,y),
引入转换函数
f(x,y,z)
算法包，实现二维最佳位置到三维坐标下的位置转换，并在在
UE4
模型上显示人员的实时位置；
[0019]基于
IPLs
投用事故风险场景的区域风险管控预警算法构建，具体包括以下步骤：
[0020]S21、
事故风险场景库建设，包括事故场景
‑
初始事件库，企业
IPLs
‑
PFD
参数库，高风险场景库；
[0021]S22、
事故场景实时风险评估，通过4个模块，评估保护层的有效状态，实现事故场景实时风险评估，包括：联锁实时监测模块
、
关键报警实时监测模块
、
安全阀
/
爆破片测试检验模块
、
区域作业
&
人员监控模块；
[0022]S23、
区域风险实时计算与动态评估，区域风险实时计算与动态评估通过2个模块实现，
IPLs
投用率计算与分级评估模块和风险动态预警提醒模
。
[0023]优选的，
S14
还包括：若该人员在人员足迹历史库
H
中没有数据，则取最大的概率的正方形区域的位置为该人员实时位置数据；该人员的最佳位置为
P
（
x,y
）
=max
（
Pm
）；
[0024]若此人员有足迹历史库数据，则执行
S15。
[0025]优选的，
S15
还包括：将各历史数据按时间顺序进行规整，
X
轴表示时间，
Y
轴表示各路段的信标连线的距离，此距离按照当前的路段顺序进行累积，得到按时间运动的时序位置图；使用信标连线上的投影和路段的顺序排序根据路网规划简化成二维时序数据，
Y
抽象成离起点的距离，
X
是自然时间
。
[0026]优选的，
S16
的计算式如下：
[0027]其中，
ED(Q
，
C)
表示
DTW
的度量，
Q
表示查询序列，
C
表示内容序列，表示第
r本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
UE4
孪生技术的危化品企业安全风险管控平台，其特征在于，包括：工厂数字孪生
UE
与
WEB
云渲染交互实现，具体包括以下步骤：
S01、Unreal Engine
实现高帧率高分辨率下的三维场景还原；
S02、
进行
WEB
端
JavaScript
与
Unreal Engine
的交互实现；
S03、
进行三维模型与安全风险管控业务系统的融合；基于
GIS
三维模型人员定位实时数据挖掘算法优化，具体包括以下步骤：
S11、
通过信号统计记录模块
B
记录信号数据，同时接收人员行走时的信号数据，根据信标历史信号数据和人员行走时的信号数据得到人员实时定位数据；同时将得到人员实时定位数据提供给定位可能区域计算模块
R
；
S12、
定位可能区域计算模块
R
通过人员实时定位数据得到人员可能区域的位置概率
P
；同时将得到的人员可能区域的位置概率
P
传输至
GIS
空间数据储存与计算模块
G
；
S13、GIS
空间数据储存与计算模块
G
根据人员可能区域进行路网重叠计算，得到过滤后的人员可能区域概率
Pm
；
S14、
通过人员足迹历史库
H
，对该人员有无足迹历史库数据进行判断最佳位置；
S15、
基于人员足迹历史库进行实时位置挖掘定位，查询人员足迹历史库
H
，获取当前时间点前连续一段时间，来调取经过哪些路段
Routes
，同时，根据调取来的经过哪些路段
Route
调取人员前一段时间，经过相同路段顺序的记录；
S16、
采用
DTW
算法实现最优规整路径及最佳位置确定根据得到的二维时序数据采用基于时间动态规整相似度方法寻找一条规整路径来使得规整距离最小；
S17、
基于二维最佳位置
P(x,y),
引入转换函数
f(x,y,z)
算法包，实现二维最佳位置到三维坐标下的位置转换，并在在
UE4
模型上显示人员的实时位置；基于
IPLs
投用事故风险场景的区域风险管控预警算法构建，具体包括以下步骤：
S21、
事故风险场景库建设，包括事故场景
‑
初始事件库，企业
IPLs
‑
PFD
参数库，高风险场景库；
S22、
事故场景实时风险评估，通过4个模块，评估保护层的有效状态，实现事故场景实时风险评估，包括：联锁实时监测模块
、
关键报警实时监测模块
、
安全阀
/
爆破片测试检验模块
、
区域作业
&
人员监控模块；
S23、
区域风险实时计算与动态评估，区域风险实时计算与动态评估通过2个模块实现，
IPLs
投用率计算与分级评估模块和风险动态预警提醒模
。2.
根据权利要求1所述的一种基于
UE4
孪生技术的危化品企业安全风险管控平台，其特征在于：所述
S14
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王三明，王聪明，余文翟，郭嘉，黄宏欣，王宏伟，魏学明，王晴，
申请(专利权)人：安元科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：