【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人员预警，具体为基于多模态的现场人员预警系统。
技术介绍
1、钻井是油气资源勘探开发过程中的重要环节，钻井作业既涉及高压流体泵入等工艺操作，又涉及起下钻、上扣等施工作业，具有极高的风险。近年来事故统计发现，钻井作业过程中机械伤害、物体打击以及高压射流冲击等事故事件高发、频发，而分析表明，现场人员随意进入危险区域或站位异常，是引发事故的关键原因之一。
2、公开号为cn203630373u中国专利申请，公开了一种变电站人员位置监控装置，利用压强及重量传感器，实现开关间内人员位置定位。但上述专利仅能实现人员定位功能，预警和报警仍依靠人工实现，设置预警距离并不能起到预警效果，要么造成误报，要么作业人员已经快速通过预警区，从而失去预警意义，不能满足人们的要求。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于多模态的现场人员预警系统，通过画面像素分析比对，建立不同钻井作业活动人员站位图像处理规则，通过画面像素比对分析，实现不同作业下现场人员站位异常的实时自动预警。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
5、基于多模态的现场人员预警系统，包括系统模块总成，所述系统模块总成包括信息采集模块、图像提取模块、数据库模块、训练模块、处理模块、报警模块、通讯模块，所述信息采集模块通过摄像头采集工程现场的信息，并当做工程现场人员行为数据样本存储到数据库模块，所述数据
6、作为本专利技术再进一步的方案，所述违章行为数据库建立的方法为：现场人员进行现场违规行为演示，信息采集模块采集到此数据并存储至数据库模块形成违章行为数据库。
7、进一步的，所述处理模块对信息采集模块采集的数据样本以标签进行标注然后对数据进行清洗，压缩和裁剪，在标注完成后，选取算法模型进行特征值提取实现参数共享，对算法模型进行迭代训练，使模型收敛，对模型进行剪枝量化以及对模型权重进行封装。
8、在前述方案的基础上，所述报警模块通过图像识别算法加密优盘，实现违章行为的识别并发出预警，所述通讯模块与数据库模块、信息采集模块、控制模块和报警模块相连接，所述处理模块对信息采集模块采集的数据进行显著性、相关性检测和数据标准化预处理，图像识别算法加密优盘的方法为优盘加密完成后进行算法加密，算法加密的过程为：自定义批数据归一化层，在卷积层后，对每批次数据进行x倍数的归一化，现场运行算法时，传入对应x倍数，当传入正确x时，对输入的数据进行自动识别并输出检测结果。
9、本专利技术再进一步的方案，所述报警模块包括声光报警器，且报警模块根据坐标数据判断人员站位是否违规，如果违规则通过声光报警器进行报警。
10、进一步的，所述信息采集模块包括参数输入模块、参数输入模块包括鼠标和键盘，参数输入单元能输入作业参数，作业参数包括作业种类、井架类型、现场作业人员数和标定比例，作业种类包括起下钻作业、下套管作业、固井作业、钻进作业和冲鼠洞作业。
11、(三)有益效果
12、与现有技术相比，本专利技术提供了基于多模态的现场人员预警系统，具备以下有益效果：
13、1、本专利技术通过画面像素分析比对，建立不同钻井作业活动人员站位图像处理规则，通过画面像素比对分析，实现不同作业下现场人员站位异常的实时自动预警。
14、2、本专利技术使得工程作业现场人员按安全规范进行作业操作，代替现场人员抽查和视频监控人工巡查，变安全违规行为被动识别为主动识别，改串行非实时识别为并行实时检测，提高安全性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于多模态的现场人员预警系统，包括系统模块总成，其特征在于，所述系统模块总成包括信息采集模块、图像提取模块、数据库模块、训练模块、处理模块、报警模块、通讯模块，所述信息采集模块通过摄像头采集工程现场的信息，并当做工程现场人员行为数据样本存储到数据库模块，所述数据库模块获取工程现场人员的行为数据样本并设置违章行为数据库，所述训练模块与数据库模块相连接，训练模块依据预先设置的违章行为数据库，对现场人员行为数据样本进行深度学习训练，所述图像提取模块提取信息采集模块采集的图像和视频信息，所述图像提取模块设有图像处理规则，并连接有画面像素比对分析模块，图像提取模块识别图像中的作业人员、钻杆、高压管线、套管、阀门和液压大钳，并提取对应坐标数据。
2.根据权利要求1所述的基于多模态的现场人员预警系统，其特征在于，所述违章行为数据库建立的方法为：现场人员进行现场违规行为演示，信息采集模块采集到此数据并存储至数据库模块形成违章行为数据库。
3.根据权利要求2所述的基于多模态的现场人员预警系统，其特征在于，所述处理模块对信息采集模块采集的数据样本以标签进行标注然后对数据进
4.根据权利要求1所述的基于多模态的现场人员预警系统，其特征在于，所述报警模块通过图像识别算法加密优盘，实现违章行为的识别并发出预警，所述通讯模块与数据库模块、信息采集模块、控制模块和报警模块相连接，所述处理模块对信息采集模块采集的数据进行显著性、相关性检测和数据标准化预处理，图像识别算法加密优盘的方法为优盘加密完成后进行算法加密，算法加密的过程为：自定义批数据归一化层，在卷积层后，对每批次数据进行x倍数的归一化，现场运行算法时，传入对应x倍数，当传入正确x时，对输入的数据进行自动识别并输出检测结果。
5.根据权利要求1所述的基于多模态的现场人员预警系统，其特征在于，所述报警模块包括声光报警器，且报警模块根据坐标数据判断人员站位是否违规，如果违规则通过声光报警器进行报警。
6.根据权利要求5所述的基于多模态的现场人员预警系统，其特征在于，所述信息采集模块包括参数输入模块、参数输入模块包括鼠标和键盘，参数输入单元能输入作业参数，作业参数包括作业种类、井架类型、现场作业人员数和标定比例，作业种类包括起下钻作业、下套管作业、固井作业、钻进作业和冲鼠洞作业。
...【技术特征摘要】
1.基于多模态的现场人员预警系统，包括系统模块总成，其特征在于，所述系统模块总成包括信息采集模块、图像提取模块、数据库模块、训练模块、处理模块、报警模块、通讯模块，所述信息采集模块通过摄像头采集工程现场的信息，并当做工程现场人员行为数据样本存储到数据库模块，所述数据库模块获取工程现场人员的行为数据样本并设置违章行为数据库，所述训练模块与数据库模块相连接，训练模块依据预先设置的违章行为数据库，对现场人员行为数据样本进行深度学习训练，所述图像提取模块提取信息采集模块采集的图像和视频信息，所述图像提取模块设有图像处理规则，并连接有画面像素比对分析模块，图像提取模块识别图像中的作业人员、钻杆、高压管线、套管、阀门和液压大钳，并提取对应坐标数据。
2.根据权利要求1所述的基于多模态的现场人员预警系统，其特征在于，所述违章行为数据库建立的方法为：现场人员进行现场违规行为演示，信息采集模块采集到此数据并存储至数据库模块形成违章行为数据库。
3.根据权利要求2所述的基于多模态的现场人员预警系统，其特征在于，所述处理模块对信息采集模块采集的数据样本以标签进行标注然后对数据进行清洗，压缩和裁剪，在标注完成后，选取算法模型进行特征值提取实现参数共享，对算法...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄羿衡，倪勇，
申请(专利权)人：江苏苏云信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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