一种基于边缘计算的化工园区特殊作业违规监管系统技术方案

本发明专利技术是一种基于边缘计算的化工园区特殊作业违规监管系统，系统的核心创新在于集成了边缘计算技术和时空图卷积网络（ST‑GCN），使得数据处理和风险预测更加迅速和精确；边缘计算的应用大幅减少了对中心服务器的依赖，显著提高了数据处理速度和降低了延迟，非常适合需要即时响应的监控场景；同时，通过ST‑GCN深度分析时序和空间数据，系统能够准确预测潜在风险，优化风险评估的效率；此外，采用注意力模型动态调配边缘计算资源，确保关键任务获得必要的处理能力，从而有效提升系统的整体性能和稳定性；不仅提升了监控效率，也增强了系统的实时响应能力，为化工园区提供了一种高效、可靠的安全管理解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种自动化监控系统，具体是一种基于边缘计算的化工园区特殊作业违规监管系统，属于工业安全管理。

技术介绍

1、化工园区由于其操作的特殊性和使用的化学物质的危险性，对安全监控的需求极为严格。在这些环境中，即使是微小的操作失误或设备故障也可能导致严重的安全事故。因此，提高化工园区的监控系统的效能，尤其是对特殊作业的监管能力，是保障生产安全和工作人员安全的关键。现有的化工园区监控系统主要依赖人工巡检和传统传感器监控，存在以下几个问题：

2、数据处理效率低：现有系统主要依赖人工巡检和固定传感器进行监控，数据采集和处理效率低，无法实时响应和预警。

3、漏检率高：由于监控点有限，人工巡检存在不确定性，容易出现漏检现象，特别是在大规模园区中，安全隐患难以及时发现。

4、数据融合能力不足：现有系统在处理多种类型数据（如视频、传感器数据）时，缺乏有效的数据融合方法，导致监控数据的全面性和准确性不足。

5、实时性差：传统监控系统的数据处理主要依赖中心服务器，数据传输和处理过程中的延迟较大，难以满足实时监控和预警的需求本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于边缘计算的化工园区特殊作业违规监管系统，其特征在于，系统包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中边缘计算模块，其特征在于，采用图数据结构，并应用时空图卷积网络（ST-GCN）对数据进行深度学习和分析，以实时预测和识别潜在风险及风险类型。

3.根据权利要求1所述的系统，其中节点管理模块，其特征在于，通过集成的注意力模型，根据从边缘计算模块接收到的数据分析结果动态调配计算资源，优先处理高风险事件。

4.根据权利要求1所述的系统，其中视频监控模块，其特征在于，使用预训练的机器学习模型来分析视频内容，并自动识别包括个人防护装备使用、操作设备与工具...

【技术特征摘要】

1.一种基于边缘计算的化工园区特殊作业违规监管系统，其特征在于，系统包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中边缘计算模块，其特征在于，采用图数据结构，并应用时空图卷积网络（st-gcn）对数据进行深度学习和分析，以实时预测和识别潜在风险及风险类型。

3.根据权利要求1所述的系统，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵和伟，姜朝露，张文，
申请(专利权)人：北京思路智园科技有限公司，
类型：发明
国别省市：