【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于环保工程，具体涉及一种用于截污泵井的安全监控方法及系统。
技术介绍
1、截污泵井是城市污水处理和排水系统中的重要组成部分，主要作用是收集、处理和排放城市污水；通常用于雨污合流系统中，以实现雨污水的分离。但是，截污泵井的有限封闭的作业空间给作业人员带来以下潜在的安全风险：有限封闭的空间空气质量较差，且有可能存在硫化氢、甲烷等有害气体的积聚；截污泵井内的水位随着污水的流入和排出随时变化，突然上升的水位有可能导致溺水事故的发生；狭窄的井下空间不仅为井下作业带来不便，而且为紧急情况下的作业人员撤离增加困难。
2、现有技术中，通过在截污泵井内增设气体检测装置或者视频监控装置以降低作业人员的安全事故风险；但是，仍然存在的弊端如下：虽然可以实时获取气体检测以及作业的视频画面，但是，无法在紧急情况自动下采取救助措施；对人工的依赖性较强；导致针对紧急情况的反应不及时，无法全面保障作业人员的人身安全。
3、因此，亟需一种有效降低作业事故发生概率的用于截污泵井的安全监控方法及系统。
技术实现思
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于截污泵井的安全监控方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于截污泵井的安全监控方法，其特征在于，根据所述作业人员视频数据判定作业人员的作业动作风险情况通过以下神经网络模型实现，所述神经网络模型包括基于CNN-LSTM的双流融合网络模型、时空图卷积网络模型、膨胀3D卷积神经网络、YOLOv3网络模型中的一种。
3.根据权利要求1所述的用于截污泵井的安全监控方法，其特征在于，根据所述作业风险情况判定作业风险类型通过以下神经网络模型实现，所述神经网络模型为变分自动编码器-生成式对抗网络模型、相空间神经网络模型、YOLOv3...
【技术特征摘要】
1.一种用于截污泵井的安全监控方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于截污泵井的安全监控方法，其特征在于，根据所述作业人员视频数据判定作业人员的作业动作风险情况通过以下神经网络模型实现，所述神经网络模型包括基于cnn-lstm的双流融合网络模型、时空图卷积网络模型、膨胀3d卷积神经网络、yolov3网络模型中的一种。
3.根据权利要求1所述的用于截污泵井的安全监控方法，其特征在于，根据所述作业风险情况判定作业风险类型通过以下神经网络模型实现，所述神经网络模型为变分自动编码器-生成式对抗网络模型、相空间神经网络模型、yolov3网络模型中的一种。
4.根据权利要求1所述的用于截污泵井的安全监控方法，其特征在于，所述救援措施还包括报警系统的开启。
...【专利技术属性】
技术研发人员：尹航，孙晨阳，刘春，孙平玉，李珉，钱晖，高东昉，张杰，
申请(专利权)人：中冶京诚工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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