【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于供热行业智能化管理，具体涉及ai视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法。
技术介绍
1、近年来，随着人工智能、计算机视觉、大数据、云计算等技术的迅速发展，人工智能图形识别技术取得了长足的进步，并且在众多场景中得以成功应用。而供热行业安全问题一直被人们关注，如何保证安全供热及工人的安全作业非常重要。现有的安全管控方式多采用人工值守的方式进行实时异常监管，并通过回溯查看来追溯异常，这样的监管方式效率极低，且容易出现监管不到位的情况，存在安全隐患。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供ai视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，以解决上述
技术介绍
提出的供热行业安全风险管控存在的管控效率低、覆盖面不全面、监管不到位的问题。
2、本专利技术采用的技术方案为：ai视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，关键是，包括以下步骤：
3、s1：根据待管理区域的空间结构构建安全生产监测模型，在安全生产监测模型中划分安全管控区域；
4、s2：通过高清网络摄像机采集安全管控区域的视频信息，将采集到的视频信息传输到智能分析管控系统中；
5、s3：智能分析管控系统基于ai分析算法对获取的视频信息进行抽帧识别及智能视频分析，并根据识别结果对工作流程安全状态进行判定；
6、s4：安全预警系统对违规行为发出预警信息。
7、根据权利要求1所述的ai视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：步骤s
8、进一步，步骤s2中高清网络摄像机采集到的视频信息包括连续的包含有人物、场景的工作图像。
9、进一步，步骤s3中智能分析管控系统能实时获取安全管控区域中人员的实时定位信息，并根据预设规则，将人员的定位信息实时更新到安全生产监测模型中；根据安全生产监测模型，监测人员的定位信息及人员的行为信息；当通过定位信息监测到人员进入安全管控区域时，进一步调取与该安全管控区域对应的视频图像，基于ai分析算法对获取的视频信息进行抽帧识别及智能视频分析，并与存储的人物动作特征数据、图像场景特征数据对比进行分类识别，同时根据识别结果对工作流程安全状态进行判定，同时获取进入安全管控区域人员的身份信息。
10、进一步，当进入安全管控区域的人员的身份信息不属于白名单人员模型时，发出预警信息，并对相应的安全管控区域信息和视频图像信息进行可视化展示。
11、进一步，安全预警系统还包括语音警醒模块，当智能分析管控系统比对分析出违规行为时会进行语音警醒提示。
12、进一步，智能分析管控系统将视频信息与安全生产监测模型进行比对，同时获取该高清网络摄像机的位置信息；所述高清网络摄像机连接至支持5g的无线cpe，并配置网关；在无线cpe中配置端口映射，将高清网络摄像机采集的视频流形式的视频信息采集映射至外网端口并确保能够访问。
13、进一步，通过智能安全帽上传视频信息到智能分析管控系统。
14、进一步，智能分析管控系统中包括人脸识别模块，能对人脸信息进行采集与比对。
15、进一步，还包括移动客户端功能，通过手机app根据隐患例行检查要素和标准库，依据检查表逐项排查，实时将隐患排查相关信息实时反馈至智能分析管控系统中，对检查发现的隐患按类别进行汇总登记和评估，向整改部门下发整改任务及整改验收，查看隐患排查台账。
16、本专利技术的有益效果：本专利技术解决了现有的供热行业安全管控方式效率极低、覆盖面不全面，且容易出现监管不到位的情况，存在安全隐患的问题。本专利技术能对管控区域中的不安全及违章行为进行智能分析与识别，做到违章发现，实时预警及语音警醒提示，提高安全管控工作效率和准确率，监管全面到位，大大减少了人力运营成本，降低了漏报漏识别率。
17、本发基于智能服务系统中的ai视频识别技术在供热行业安全风险管控平台的应用，提升安监管理水平，通过对供热企业检修施工现场中的人、车、设备、环境进行全面实时防护，作业人员异常、设备异常、环境异常，实时的预警机制及时通知企业安监人员处置，为安全生产提供信息支撑，降低了监管成本，实现高效精确管控。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.AI视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的AI视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：步骤S1中安全生产监测模型包括白名单人员模型、安全帽识别模型、荧光衣识别模型、烟火识别模型、高空抛物识别模型、高空作业人员穿戴识别模型、吊装作业警示标识识别模型。
3.根据权利要求1所述的AI视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：步骤S2中高清网络摄像机采集到的视频信息包括连续的包含有人物、场景的工作图像。
4.根据权利要求1所述的AI视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：步骤S3中智能分析管控系统能实时获取安全管控区域中人员的实时定位信息，并根据预设规则，将人员的定位信息实时更新到安全生产监测模型中；根据安全生产监测模型，监测人员的定位信息及人员的行为信息；当通过定位信息监测到人员进入安全管控区域时，进一步调取与该安全管控区域对应的视频图像，基于AI分析算法对获取的视频信息进行抽帧识别及智能视频分析，并与存储的人物动作特征数据、图像场景特
5.根据权利要求2所述的AI视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：当进入安全管控区域的人员的身份信息不属于白名单人员模型时，发出预警信息，并对相应的安全管控区域信息和视频图像信息进行可视化展示。
6.根据权利要求2所述的AI视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：安全预警系统还包括语音警醒模块，当智能分析管控系统比对分析出违规行为时会进行语音警醒提示。
7.根据权利要求2所述的AI视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：智能分析管控系统将视频信息与安全生产监测模型进行比对，同时获取该高清网络摄像机的位置信息；所述高清网络摄像机连接至支持5G的无线CPE，并配置网关；在无线CPE中配置端口映射，将高清网络摄像机采集的视频流形式的视频信息采集映射至外网端口并确保能够访问。
8.根据权利要求1所述的AI视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：通过智能安全帽上传视频信息到智能分析管控系统。
9.根据权利要求1所述的AI视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：智能分析管控系统中包括人脸识别模块，能对人脸信息进行采集与比对。
10.根据权利要求1所述的AI视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：还包括移动客户端功能，通过手机APP根据隐患例行检查要素和标准库，依据检查表逐项排查，实时将隐患排查相关信息实时反馈至智能分析管控系统中，对检查发现的隐患按类别进行汇总登记和评估，向整改部门下发整改任务及整改验收，查看隐患排查台账。
...【技术特征摘要】
1.ai视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的ai视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：步骤s1中安全生产监测模型包括白名单人员模型、安全帽识别模型、荧光衣识别模型、烟火识别模型、高空抛物识别模型、高空作业人员穿戴识别模型、吊装作业警示标识识别模型。
3.根据权利要求1所述的ai视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：步骤s2中高清网络摄像机采集到的视频信息包括连续的包含有人物、场景的工作图像。
4.根据权利要求1所述的ai视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：步骤s3中智能分析管控系统能实时获取安全管控区域中人员的实时定位信息，并根据预设规则，将人员的定位信息实时更新到安全生产监测模型中；根据安全生产监测模型，监测人员的定位信息及人员的行为信息；当通过定位信息监测到人员进入安全管控区域时，进一步调取与该安全管控区域对应的视频图像，基于ai分析算法对获取的视频信息进行抽帧识别及智能视频分析，并与存储的人物动作特征数据、图像场景特征数据对比进行分类识别，同时根据识别结果对工作流程安全状态进行判定，同时获取进入安全管控区域人员的身份信息。
5.根据权利要求2所述的ai视频识别技术在供热行业安全风险管控的应用方法，其特征在于：当进入安全管控区域的人员的身份信息不属于白名单人员模型时...
【专利技术属性】
技术研发人员：白云阁，马永超，白云，孙薇，刘大海，郝昕怡，胡晓冬，徐洪坤，
申请(专利权)人：北京市热力集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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