【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及实验室监控预警，尤其涉及一种基于实验室操作下的监控预警方法及系统。
技术介绍
1、实验室安全监控与预警技术作为现代科研环境中不可或缺的保障手段，近年来在技术进步与应用拓展方面取得了长足发展。早期的实验室监控主要依赖于视频监控设备，通过监控人员活动影像和设备运行状态，实现初步的安全状态评估与预警功能。而随着物联网(iot)技术的普及，在实验室环境下远程状态监测与管理逐渐兴起，使得设备运行异常的早期识别与预防性维护成为可能。此外，人工智能与机器学习技术的引入进一步推动了技术革新，例如通过深度学习算法对人员行为模式进行分类，或利用时序数据分析预测潜在风险。然而，这些技术在面对实验室复杂动态环境时，往往难以实现实验室环境的关联分析，尤其是在监控人员操作意图、设备状态与干扰之间的交互关系时表现出一定的局限性。
2、其中，在处理高复杂性与高风险场景时表现尤为明显。传统监控系统难以适应实验室操作中人员行为的多变性与设备状态的动态演化，无法准确得到实验过程中的设备状态、人员意图以及干扰关系。此外，现有技术在多源异构数据的整合与...
【技术保护点】
1.一种基于实验室操作下的监控预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于实验室操作下的监控预警方法，其特征在于，构建反映人员操作意图、设备状态以及干扰关系间的动态非对称贝叶斯网络，包括：
3.如权利要求2所述的基于实验室操作下的监控预警方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求2所述的基于实验室操作下的监控预警方法，其特征在于，利用所述动态非对称贝叶斯网络，输出从设备状态反推至人员操作意图的概率分布，包括：
5.如权利要求4所述的基于实验室操作下的监控预警方法，其特征在于，所述迭代方式，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于实验室操作下的监控预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于实验室操作下的监控预警方法，其特征在于，构建反映人员操作意图、设备状态以及干扰关系间的动态非对称贝叶斯网络，包括：
3.如权利要求2所述的基于实验室操作下的监控预警方法，其特征在于，还包括：
4.如权利要求2所述的基于实验室操作下的监控预警方法，其特征在于，利用所述动态非对称贝叶斯网络，输出从设备状态反推至人员操作意图的概率分布，包括：
5.如权利要求4所述的基于实验室操作下的监控预警方法，其特征在于，所述迭代方式，包括：
6.如权利要求4所述的基于实验室操作下的监控预警方法，其特征在于，监控设备状态是否异常，根据设备状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨勇，谢友为，朱成杰，
申请(专利权)人：南京埃德伯格智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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