一种基于行为轨迹分析的安全风险认知训练系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于行为轨迹分析的安全风险认知训练系统及方法，包括多源数据采集模块、行为轨迹分析模块、动态训练模块和实时反馈与评估模块；所述多源数据采集模块包括传感器网络单元和环境数据单元。本发明专利技术通过多源数据采集模块整合生理、行为及环境数据，结合Transformer架构实现多模态融合分析，解决传统单一数据的片面性问题；利用LSTM网络与Prophet模型实时识别异常行为模式并预测风险趋势，实现风险的实时捕捉与动态预警；借助PPO强化学习生成定制化训练任务，结合动态虚拟场景与自适应难度调整，解决培训内容固定、缺乏个性化的问题；通过多模态反馈与量化评估体系，提升风险感知能力与训练效果，形成“数据采集‑分析‑训练‑评估”的闭环优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能、行为分析及安全培训，具体为一种基于行为轨迹分析的安全风险认知训练系统及方法。

技术介绍

1、在当今社会，安全问题始终是重中之重。工业生产中，各类机械设备与危险化学品并存，稍有疏忽就可能引发严重事故，危及工人生命、造成经济损失。校园里，学生们集中学习生活，从教学楼到食堂、宿舍，安全隐患一旦爆发，会对他们的身心健康带来极大伤害。公共场所人员密集、流动性大，设施故障或突发状况，都极易威胁公众安全、影响社会秩序。所以，无论是工业生产、校园环境还是公共场所，保障人员安全和预防事故发生都至关重要。然而，传统安全培训方式在应对复杂多变的现代环境时，还存在一定问题：

2、一、传统安全培训方式大多依赖统一的静态教材和标准化考试，训练内容未能充分考虑不同用户在行为模式、风险感知能力上的差异，难以做到因材施教，导致培训效果大打折扣，无法有效提升每个用户的风险认知能力；

3、二、风险评估往往基于事后的反馈信息，无法在用户行为发生的当下及时捕捉到潜在的行为偏差和风险隐患，使得安全防范存在较大的延迟，难以在事故发生前采取有效的干预措施；本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于行为轨迹分析的安全风险认知训练系统，其特征在于，包括多源数据采集模块、行为轨迹分析模块、动态训练模块和实时反馈与评估模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于行为轨迹分析的安全风险认知训练系统，其特征在于，所述传感器网络单元包括UWB定位基站和可穿戴设备，所述可穿戴设备为智能手环；所述视觉感知单元利用多摄像头阵列结合AI视觉算法进行用户的行为特征识别，所述AI视觉算法为YOLOv8；

3.根据权利要求1所述的一种基于行为轨迹分析的安全风险认知训练系统，其特征在于，所述时序自回归模型为Prophet模型，所述Prophet模型针对安全风险场景进行优化，通过...

【技术特征摘要】

1.一种基于行为轨迹分析的安全风险认知训练系统，其特征在于，包括多源数据采集模块、行为轨迹分析模块、动态训练模块和实时反馈与评估模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于行为轨迹分析的安全风险认知训练系统，其特征在于，所述传感器网络单元包括uwb定位基站和可穿戴设备，所述可穿戴设备为智能手环；所述视觉感知单元利用多摄像头阵列结合ai视觉算法进行用户的行为特征识别，所述ai视觉算法为yolov8；

3.根据权利要求1所述的一种基于行为轨迹分析的安全风险认知训练系统，其特征在于，所述时序自回归模型为prophet模型，所述prophet模型针对安全风险场景进行优化，通过引入行为轨迹数据的时空周期性参数，提升风险趋势预测的准确率；

4.根据权利要求1所述的一种基于行为轨迹分析的安全风险认知训练系统，其特征在于，所述视觉反馈通过热力图展示行为轨迹热点区域的方式来提供风险提示，所述触觉反馈通过振动手环提示风险行为的方式来提供风险提示，所述听觉反馈通过语音播报风险等级及改进建议的方式来提供风险提示。

5.根据权利要求1所述的一种基于行为轨迹分析的安全风险认知训练系统，其特征在于，所述行为合规性评分基于预设安全规则实时计算；所述风险认知指数结合历史训练数据生成包括应急反应速度、风险识别准确率、操作合规性...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈嘉春，葛莉瑶，陈建忠，郭东霞，蔡焕捷，杨贺强，庄义颖，张惠仙，陈健涛，钟旭，黄创宣，黄雨新，
申请(专利权)人：华能广东能源开发有限公司汕头电厂，
类型：发明
国别省市：