CN108737577B - 医院设备安全立体监测云平台、系统及其方法 - Google Patents

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Abstract

本公开公开了一种医院立体监测云平台、系统及其方法。其中，一种医院立体监测系统，包括：智能监测终端，获取设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据，并发送至云平台；通过全视角摄像头接收云平台发送的获取图像命令，获取设备当前图像数据，并发送至云平台；云平台，接收智能监测终端发送的数据，综合设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据实时监测设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送的获取图像命令至智能监测终端，接收设备当前图像数据，发送至用户终端；用户终端，接收云平台发送的告警信息和设备当前图像数据进行显示。

Description

医院设备安全立体监测云平台、系统及其方法
技术领域
本公开属于医用设备监测领域，尤其涉及一种医院设备安全立体监测云平台、系统及其方法。
背景技术
医院属于人员密集场所，建筑密集，设备集中，压力容器、化学试剂、被褥纸张等易燃易爆物品多人流量大，且弱势群体居多，一旦发生火灾等事故，人员伤亡和财产损失巨大。因此，维护医院设备的安全运行显得尤为重要。
为了避免安全事故的发生，现有医院通常采用人工巡检的方式对设备状态进行巡检，然而人工巡检存在诸多问题：由于人员素质和管理水平的问题，人工巡检流程化问题严重；一些电气隐患肉眼难以发现；部分电气设备安装位置隐蔽，不方便人工巡查，存在巡检盲区；人工巡检间隔时间内或夜间无法保障电气安全等等。尽管目前已经出现了通过对设备的实时运行数据进行监测的相关技术，但是，获取的运行数据均是点数据，仅代表设备某个位置的运行状态，而很多设备的故障是由于周围环境引发的，例如旁边有盆水、有个烟头等情形，导致设备受潮或温度过高，从而引发故障。如果是这种情形，若仅仅监测实时运行数据，无法保证及时发现安全隐患，依然需要结合传统的定期检测和维护的方式。
并且，目前医院后勤人员普遍文化素质、专业技术能力偏低，很多故障无法独立处理，需依赖于第三方维保人员，在这种情况下，当医院发生突发事故时，后勤人员无法应对，也不能及时通知维保人员，问题不能及时解决，不利于医院设备安全、稳定的运行；而且医院后勤人员流动性大，无法保证后勤人员对医院各个区域的电气设备场景十分熟悉，在需要后勤人员达到现场检查维修时，后勤人员常常因场景线路不熟悉导致无法及时到达现场。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本公开的一个或多个实施例提供一种医院安全立体监测云平台、方法和系统，采集设备的运行数据、周边环境安全因素数据和设备当前图像数据，基于上述多个维度的数据进行安全性分析，实现医院设备的立体监控，在事故发生前提前告警，保证医院安全。
一种医院安全立体监测云平台，其被配置为：
接收智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据；
根据接收的数据监测设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送获取图像命令至智能监测终端，接收数据异常处设备的当前图像数据；
将所述告警信息和图像数据发送至用户终端。
进一步地，所述告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增；若发送的是一级或二级告警信息，若信息发送后一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息并发送。
进一步地，所述云平台，其被配置为：设置阈值判断是否发生数据异常，并在数据异常时生成相应等级的告警信息，包括：
存储预先设置的分别与设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据相对应的一级告警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该最高级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
进一步地，所述云平台，其被配置为：建立关系数据库判断是否发生数据异常，并在数据异常时生成相应等级的告警信息，包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储告警原因和设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据的关联关系，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
进一步地，所述云平台，其被配置为：建立关系数据库判断是否发生数据异常，并在数据异常时生成相应等级的告警信息，包括：
根据智能监测终端的历史数据、历史告警信息以及历史工单信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析历史数据和历史告警原因之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
进一步地，所述云平台，其被配置为：存储相关人员职务信息，并预先设置职务和告警信息等级的对应关系；生成告警信息后，将所述告警信息发送至相应等级的相关人员。
进一步地，所述云平台，其还被配置为：存储医院设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的设备均与实际的设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。
进一步地，所述云平台，其还被配置为：所述云平台，其还被配置为：存储设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据，接收摄像头拍摄的进入设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
一个或多个实施例公开了一种医院安全立体监测系统，其特征在于，包括所述的云平台；以及
智能监测终端，其被配置为：获取设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据，并发送至云平台；通过全视角摄像头接收云平台发送的获取图像命令，获取设备当前图像数据，并发送至云平台；
用户终端，其被配置为：接收云平台发送的告警信息和设备当前图像数据进行显示。
一个或多个实施例公开了一种医院安全立体监测系统，所述智能监测终端将数据通过智能网关传输至所述云平台；所述智能网关，包括：
数据解析模块，其被配置为：解析接收到的所述智能监测终端数据；
数据判断模块，其被配置为：将解析后的所述智能监测终端数据与相应预设正常范围阈值比较，来判断所述智能监测终端的当前运行状态；
数据发送模块，其被配置为：若所述智能监测终端的当前运行状态为正常运行状态，则将所述智能监测终端数据按照预先设定的时间发送至云平台；否则，立即发送至云平台。
一个或多个实施例公开了一种医院安全立体监测方法，包括以下步骤：
接收智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据；
根据接收的数据监测设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送获取图像命令至智能监测终端，接收数据异常处设备的当前图像数据；
将所述告警信息和图像数据发送至用户终端。
一个或多个实施例公开了一种医院安全系统，该系统采用所述的立体监测系统进行安全立体监测。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
(1)本公开的一种医院安全立体监测云平台、系统及其方法，通过布置智能监测终端采集设备运行数据和周边环境安全因素数据，应用智能网关将数据上传至云平台进行数据处理，有效实现了立体监控和故障告警。通过监测周围环境，弥补了单纯监测设备运行数据时出现的故障监测不及时。
(2)本公开还引入全视角摄像头，当发生数据异常时获取的数据异常处设备的当前图像数据，随告警信息一起发送至用户终端，使得用户到达现场前就可以先查看设备和周围情况，甚至无法监测到故障的问题。
(3)本公开综合了设备实时运行数据、设备周围环境数据、虚拟现实场景数据、用户权限和用户行为，从多个维度进行监测，设备出现的运行异常、故障及时作出告警，根据设备故障级别及后勤人员不同层级需求，提供app通知、短信、电话等多方式分级报警，及时发现安全隐患和故障，第一时间通知，最快排除故障，预防重大安全事故，避免了因后勤工作人员专业技术水平不高导致的处理延误，切实保障医院动力设备运行安全，实现医院电气及动力系统的安全智能化管理。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是本公开的一个或多个实施例中立体监控系统的结构示意图。
图2是本公开的一个或多个实施例中立体监控方法的流程图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一
本公开的一个或多个实施例提供一种医院安全立体监测云平台，通过云平台分析智能监测终端获取的设备运行数据、周边环境安全因素数据和设备当前图像数据，实现医院设备安全的立体监控，在事故发生前提前告警，保证医院安全。
本公开的一种医院安全立体监测云平台，其被配置为：
接收智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据；
根据接收的数据监测设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送获取图像命令至智能监测终端，接收数据异常处设备的当前图像数据；
将所述告警信息和图像数据发送至用户终端。
本公开的一个或多个实施例中，所述设备包括：
电气设备，包括但不限于高低压配电柜、变压器、配电箱、线缆、桥架、电缆沟、楼层强电井等；
电梯设备，包括但不限于拽引机、减速箱、变压器、电抗器、控制柜等；
中央空调，包括中央空调内机设备和外机设备，以及支持中央空调正常运行的设备；
医用氧气设备，包括但不限于氧气罐；
锅炉设备，包括但不限于节能器、节能器；
污水处理设备，包括但不限于风机、提升泵、回流泵、调节池；
二次供水设备，包括但不限于高区水泵、低区水泵、控制柜、变频器、水箱。
相应地，所述云平台接收的设备实时运行数据包括：
电气设备实时电流数据、设备实时电压数据、设备剩余电流数据和设备内部线缆温度数据；
电梯拽引机噪声、拽引机温度、减速箱油位、变压器温度、电抗器温度、机房温度、控制柜温度。
中央空调设备冷却水进水温度、冷冻水进出水温差、冷冻水进出水温差、冷冻水进出水压差、冷冻水进出水压差、冷凝器小温差、排气过热度、冷凝饱和温度过高、冷凝压力过大、排气温度、蒸发压力、油过滤器压、油温温度、油温温度、油滤网压差、外保温温度；
氧气罐罐体出口压力、汇流排进口压力、罐体内温度、液位、减压阈出口压力；
锅炉系统节能器出水温度、节能器进水温度、节能器出烟温度、冷凝器进水温度、冷凝器出水温度、(冷凝出烟)排烟温度；
锅炉当前水位、(探针)液位开关转换值、锅炉压力、锅炉运行电流、锅炉控制柜湿度、锅炉控制柜温度；
二次供水设备高区水泵单相电压、高区水泵单相电流、低区水泵单相电压、低区水泵单相电流、高区水泵出水压力(21层)、低区水泵出水压力(11层)、控制柜温度、控制柜湿度、变频器状态、水源状态、水箱水位；
污水处理设备风机电流、提升泵1电流、提升泵2电流、回流泵电流、调节池等需要水泵提供动力的池子液位、好氧池液位、厌氧池液位、提升泵出水压力、风机管道压力。
所述云平台接收的设备周边环境安全因素数据包括环境温度和环境湿度。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台，包括虚拟现实模块：
所述云平台存储医院设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的设备均与实际的设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
接收用户终端发送的查询请求，根据查询请求调取相应虚拟现实场景发送至所述用户终端；
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。可选地，还在设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常设备具体位置信息，以引导后勤管理人员快速到达数据异常位置。
一个或多个实施例中，所述云平台中存储待监测的设备信息，所述设备信息包括设备基本信息(设备编号、出厂信息、型号、启用时间、安装位置等)、该设备上所安装的传感器标识信息，以及监测该设备周围环境的传感器和全视角摄像头的标识信息。云平台监测到数据异常后，确定所述数据异常对应的设备，将获取图像命令发送至该设备对应的全视角摄像头。
一个或多个实施例中，云平台还存储各个全视角摄像头对应的设备正常图片，云平台接收全视角摄像头发送的设备当前图像数据，与云平台存储的对应的设备正常图片进行对比，则可辅助判断告警原因。例如，电缆皮的破损。
可选地，基于所述初始图像，计算全视角摄像头与各设备之间的位置关系；根据所述位置关系，得到拍摄各设备时，全视角摄像头需调节的角度以及焦距。在此基础上，云平台监测到数据异常后，确定所述数据异常对应的设备，将获取图像命令发送至该设备对应的全视角摄像头，同时发送相应的角度和焦距；全视角摄像头接收所述指令，自动调节角度和焦距执行拍摄。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系。相关人员信息包括人员基本信息、所属项目(电气、电梯、锅炉、燃气、二次供水、污水处理、医氧等)和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向相应项目和等级的相关人员发送告警信息：根据所述设备信息、告警级别，以及工作人员信息，确定接收告警信息的工作人员，将所述告警信息发送至所述工作人员的用户终端。
其中，所述生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增。
所述一级告警信息、二级告警信息和三级严重告警信息可以采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送。
本公开的一个或多个实施例中，设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
存储预先设置的分别与设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据相对应的一级告警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该最高级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
可选地，本公开的一个或多个实施例中，建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储设备告警原因与不同设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
可选地，本公开的一个或多个实施例中，建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
例如，(1)监测电气设备剩余电流数据和电气设备内部线缆温度数据异常时，其对应的告警原因为：
电气设备正常运行时就能产生电火花、电弧，遇可燃物便可点燃，遇可燃气体便会发生爆炸。
超过导线额定的安全载流量，电气设备长期超载(超过额定负载能力)，引起线路或设备过热导致火灾。
接触不良引起过热，如接头连接不牢或不紧密、动触点压力过小等使接触电阻过大发生过热引起火灾。
监测电气设备内部线缆温度数据和电气设备周边环境安全因素数据的环境温度时，其对应的告警原因为：
通风散热不良大功率设备缺少通风散热设施或通风散热设施损坏造成过热而引发火灾。
导线绝缘层老化，年久失修，当严重过负荷时，会引起导线的绝缘发生燃烧，引燃导线附近的可燃物。
监测电气设备周边环境安全因素数据的环境温度时，其对应的告警原因为：
高压柜、低压柜室内温度过高，例如空调故障，导致电气设备过热发生火灾。
监测电气设备周边环境安全因素数据的环境湿度时，其对应的告警原因为：
配电室、强电井的环境的湿度过高，产生连电和电弧，易引起断电、短路或火灾事故。
(2)监测电梯设备和周围环境数据异常时，其对应的告警原因为：
电梯在运行过程中出现停电，导致电梯冲顶、卡层、蹲底等故障；
机房温度过高，可能会引起电梯主板过热死机、重启等故障；
电梯运行中螺丝松动或松脱，使某些部件工作不正常造成电梯故障；
电梯故障后轿厢困人；
电梯井道进水、底坑积水导致电气部件发生短路故障；
电梯出现故障后人员被困，出现焦虑、紧张等情绪。
(3)监测医氧设备和周围环境数据异常时，其对应的告警原因为：
氧气罐压力过高，超过规定的允许压力爆炸；
氧气罐液位过低、流量异常引发安全事故；
氧气罐接近热源或在太阳下曝晒，受热而温度升高，压力随之上升，直至超过爆炸超过极限；
氧气罐配电所处环境湿度过高，会引起短路。
(4)监测锅炉设备和周围环境数据异常时，其对应的告警原因为：
锅炉运行压力超过最高许可工作压力，使元件应力超过材料的极限应力；
锅炉缺水轻者引起大面积受热面过热变形，胀口渗漏，炉膛顶墙、隔墙塌落损坏，过热蒸汽温度过高损坏汽机等；重者引起爆管，胀管脱落，大量汽水、火焰喷出伤人；最严重的是可能造成爆炸事故；
锅炉满水是锅炉运行中的一种常见事故，严重满水事故会引起蒸汽管道水冲击，使阀门、法兰和蒸汽管受到损坏甚至震裂，将严重损坏汽轮机的叶轮和轴承，甚至使叶片断裂等；
锅炉运行中汽、水的大量喷出，使炉膛产生正压，连汽带火从炉门等处突然喷出发生炉管爆炸，处理不及时，易同时引起缺水事故，炉管爆破后，被迫停炉检修，影响生产正常进行；
锅炉省煤器、过热器、水位计玻璃管(板)损坏，影响设备正常运行，导致锅炉发生安全事故；
锅炉因为人为原因破坏或者工作疏忽导致发生爆炸事故。
(5)监测锅炉设备和周围环境数据异常时，其对应的告警原因为：
二次供水设备出现故障不能正常运行，影响人们正常使用自来水；
电机故障影响系统供水，导致水池缺水不能及时供水；
线路老化、短路、缺项等导致开关经常跳或者不能合闸故障，影响二次供水设备正常运行；
人为原因破坏二次供水设备，或者投毒发生危害公共安全的事件；
设备间配电箱湿度过大，线路出现短路发生断电；
水质在线监测，及时了解各项指标，避免发生健康事件。
(6)监测污水处理设备和周围环境数据异常时，其对应的告警原因为：
污水动力设备发生故障，影响污水处理工艺，严重可能引发安全事故；
污水站的电器设备很多，发生漏电可能导致工作人员出现触电事故；
污水池内产生的沼气及有毒气体，沼气属易燃易爆气体，浓度过大可能会发生爆炸；
污水站湿度过大，导致电气线路易发生漏电、连电等状况，引发安全事故；
安装水质在线监测系统医院应实时了解水质排放指标。
(7)监测中央空调设备和周围环境数据异常时，其对应的告警原因为：
电容器质量不好，电容器击穿，电流增大而发热致使线路起火；
空调瞬间通电压缩机内部气压很大，使电动机启动困难，产生大电流引起电路起火；
轴流或离心风扇因机械故障被卡住，风扇电机温度上升，导致过热短路起火；
风机盘管漏油、氟利昂引发停机，油和氟利昂为易燃物，且易引发火灾；
可燃物靠近中央空调挂机，引发火灾；
控制面板密封不严，老鼠、壁虎等小动物爬进控制板引起线路板短路；
中央空调的风道存在异物通风不畅，或者里面存在小动物尸体引发院区呼吸道疾病。
需要注意的是，对于上述生成告警信息，所述云平台，其还被配置为：若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息。
针对低等级告警，告警信息仅发送至后勤管理人员即可，对于较高级别的告警，需要同时发送至第三方维保人员。本实施例中，一级告警信息发送至后勤管理人员，二级和三级告警同时发送至后勤管理人员和维保人员。
所述云平台，包括智能派工模块：
生成二级告警或三级告警时，还生成相应的工单，根据所述数据异常所在项目查找相应维保人员信息，将所述工单发送至所述维保人员的用户终端。
维保人员根据告警信息到达现场处理，并将数据异常的原因填入工单，发送至云平台。云平台接收到用户终端反馈的工单进行存储，并取消告警。
一个或多个实施例中，所述云平台，包括人脸识别模块：
存储设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据，接收设置于设备特定房间入口的摄像头拍摄的进入设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
可选地，所述云平台，包括行为识别模块：
基于所述全视角摄像头实时拍摄的视频图像进行目标识别，将所述初始图像作为背景图像，包括人员行为识别，例如，判断工作人员是否在岗、是否发生跌倒事件、是否人员异常破坏设备等，减少故障的误判。
其中，行为识别采用视频监控中的人体异常行为识别方法，包括运动人体目标分割、基于模板匹配的人体行为识别、复杂背景下人体目标的跟踪以及基于运动轨迹的人体异常行为识别四个部分。运动人体目标分割是实现人体异常行为识别的基础，使用三帧差法、背景减除法以及混合高斯法进行运动目标的检测。基于模板匹配的人体行为识别方法建立在准确的运动人体目标分割的基础之上。复杂背景下的人体目标跟踪方面在传统的MeanShift跟踪算法的基础上,采用多特征融合的MeanShift跟踪算法将目标的灰度特征与区域特征相结合，以达准确定位,稳定跟踪的目的。基于运动轨迹的人体异常行为识别建立在跟踪学习的基础之上。本公开的一个或多个实施例中，所述云平台还存储设备和传感器的具体安装位置，可在安装时借助GPS定位确定。
所述云平台还包括数据可视化模块：针对实时数据的各个维度，生成数据的二维或三维的彩色数据分布云图。被配置为：
接收针对指定监测参数和指定区域(房间、科室或楼层)的查询请求；
获取指定区域内监测该参数涉及的所有设备/传感器，获取所述设备/传感器的位置信息和相应的监测数据；
基于所述位置信息和相应监测数据生成云图。
例如：若要查询指定楼层的温度分布，所述数据可视化模块获取该楼层的温度传感器位置信息和相应的温度监测数据；根据所述位置和温度检测数据生成温度分布云图。
实施例二
本公开的一个或多个实施例还提供一种医院立体监测方法，该方法在上述实施例一种医院立体监测云平台中实现。
一种医院立体监测方法，包括：
接收智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据；
根据接收的数据监测设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送获取图像命令至智能监测终端，接收数据异常处设备的当前图像数据；
将所述告警信息和图像数据发送至用户终端。
一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台所述云平台存储医院设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的设备均与实际的设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
接收用户终端发送的查询请求，根据查询请求调取相应虚拟现实场景发送至所述用户终端；
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。可选地，还在设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常设备具体位置信息，以引导后勤管理人员快速到达数据异常位置。
一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台存储设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据；
设置于设备特定房间入口的摄像头拍摄进入设备特定房间的人脸图像，并发送至所述云平台；
所述云平台接收摄像头拍摄的进入设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台发生数据异常时，生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增。
一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系。相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息；所述一级告警、二级告警和三级告警可以采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送。
一个或多个实施例中，所述云平台设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，其具体方法步骤包括：
存储预先设置的分别与设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据相对应的一级告警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该最高级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
可选的，该立体监测方法中，所述云平台建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，其具体方法步骤包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储设备告警原因与不同设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
可选的，该立体监测方法中，所述云平台建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，或其具体方法步骤包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息。
实施例三
本公开的一个或多个实施例还提供一种医院立体监测系统，包括：
智能监测终端，其被配置为：获取设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据，并发送至云平台；通过全视角摄像头接收云平台发送的获取图像命令，获取设备当前图像数据，并发送至云平台；
云平台，其被配置为：接收智能监测终端发送的数据，综合设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据实时监测设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送的获取图像命令至智能监测终端，接收设备当前图像数据，发送至用户终端；
用户终端，其被配置为：接收云平台发送的告警信息和设备当前图像数据进行显示。
其中，所述智能监测终端包括：
传感器设备，包括但不限于电流传感器、电压传感器、剩余电流传感器、温度传感器、湿度传感器；
全视角摄像头，用于拍摄数据发生异常处设备和周围环境的当前图像。
摄像头，设于于电气设备特定房间入口，用于对进入房间的人员进行身份鉴别。
本公开的一个或多个实施例中，所述设备包括：
电气设备，包括但不限于高低压配电柜、变压器、配电箱、线缆、桥架、电缆沟、楼层强电井等；
电梯设备，包括但不限于拽引机、减速箱、变压器、电抗器、控制柜等；
中央空调，包括中央空调内机设备和外机设备，以及支持中央空调正常运行的设备；
医用氧气设备，包括但不限于氧气罐；
锅炉设备，包括但不限于节能器、节能器；
污水处理设备，包括但不限于风机、提升泵、回流泵、调节池；
二次供水设备，包括但不限于高区水泵、低区水泵、控制柜、变频器、水箱。
相应地，所述云平台接收的设备实时运行数据包括：
设备实时电流数据、设备实时电压数据、设备剩余电流数据和设备内部线缆温度数据；
电梯拽引机噪声、拽引机温度、减速箱油位、变压器温度、电抗器温度、机房温度、控制柜温度。
中央空调设备冷却水进水温度、冷冻水进出水温差、冷冻水进出水温差、冷冻水进出水压差、冷冻水进出水压差、冷凝器小温差、排气过热度、冷凝饱和温度过高、冷凝压力过大、排气温度、蒸发压力、油过滤器压、油温温度、油温温度、油滤网压差、外保温温度；
氧气罐罐体出口压力、汇流排进口压力、罐体内温度、液位、减压阈出口压力；
锅炉系统节能器出水温度、节能器进水温度、节能器出烟温度、冷凝器进水温度、冷凝器出水温度、(冷凝出烟)排烟温度；
锅炉当前水位、(探针)液位开关转换值、锅炉压力、锅炉运行电流、锅炉控制柜湿度、锅炉控制柜温度；
二次供水设备高区水泵单相电压、高区水泵单相电流、低区水泵单相电压、低区水泵单相电流、高区水泵出水压力(21层)、低区水泵出水压力(11层)、控制柜温度、控制柜湿度、变频器状态、水源状态、水箱水位；
污水处理设备风机电流、提升泵1电流、提升泵2电流、回流泵电流、调节池等需要水泵提供动力的池子液位、好氧池液位、厌氧池液位、提升泵出水压力、风机管道压力。
一个或多个实施例中，所述云平台，包括虚拟现实模块：
存储医院设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的设备均与实际的设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
接收用户终端发送的查询请求，根据查询请求调取相应虚拟现实场景发送至所述用户终端；用户终端接收设备的虚拟现实场景并进行显示，提供相关人员通过用户终端实时查看设备运行情况。
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。可选地，还在设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常设备具体位置信息，以引导后勤管理人员快速到达数据异常位置。
一个或多个实施例中，所述云平台，包括人脸识别模块：
所述智能监测终端还包括设置于设备特定房间入口的摄像头，摄像头拍摄进入设备特定房间的人脸图像，并发送至所述云平台；
存储设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据，接收摄像头拍摄的进入设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
可选地，所述云平台，包括行为识别模块：
基于所述全视角摄像头实时拍摄的视频图像进行目标识别，将所述初始图像作为背景图像，包括人员行为识别，例如，判断工作人员是否在岗、是否发生跌倒事件、是否人员异常破坏电气设备等，减少故障的误判。
其中，行为识别采用视频监控中的人体异常行为识别方法，包括运动人体目标分割、基于模板匹配的人体行为识别、复杂背景下人体目标的跟踪以及基于运动轨迹的人体异常行为识别四个部分。运动人体目标分割是实现人体异常行为识别的基础，使用三帧差法、背景减除法以及混合高斯法进行运动目标的检测。基于模板匹配的人体行为识别方法建立在准确的运动人体目标分割的基础之上。复杂背景下的人体目标跟踪方面在传统的MeanShift跟踪算法的基础上,采用多特征融合的MeanShift跟踪算法将目标的灰度特征与区域特征相结合，以达准确定位,稳定跟踪的目的。基于运动轨迹的人体异常行为识别建立在跟踪学习的基础之上。
一个或多个实施例中，所述智能监测终端将数据通过智能网关传输至所述云平台；所述智能网关，包括：
数据解析模块，其被配置为：解析接收到的所述智能监测终端信息；
智能监测终端将采集的被监控电气设备运行状态信息转换成数字信号(比如采用二进制或八进制或十六进制表示)传送至数据解析模块，数据解析模块将接收到的这些数字信号重新解析出来，转换成相应模拟信号。
数据判断模块，其被配置为：将解析后的所述智能监测终端信息与相应预设正常范围阈值比较，来初步判断所述智能监测终端的当前运行状态；
以电力设备(比如变压器)，且其运行状态信息包括电压信号和电流信号为例：
预先设备被监控的电力设备正常运行时的电压范围阈值为[Vmin，Vmax]，预先设备被监控的电力设备正常运行时的电流范围阈值为[Imin，Imax]；
解析后的被监控的电力设备的实时电压信号和电流信号分别为Vo和Io，若Vo在[Vmin，Vmax]范围内，且Io在[Imin，Imax]范围内，则被监控的电力设备的运行状态正常；否则，判定被监控的电力设备运行发生异常，向数据发送模块发出故障告警。
数据发送模块，其被配置为：若所述智能监测终端的当前运行状态为正常运行状态，则将所述智能监测终端信息按照预先设定的时间发送至云平台；否则，立即发送至云平台。
需要注意的是，本公开并不限定于云平台，还可以是其他虚拟服务器，或与智能网关直接相连的后台服务器，也可为虚拟服务器，比如云平台。
一个或多个实施例中，所述云平台，包括数据监测模块：
接收智能监测终端发送的设备实时运行数据和周边环境安全因素数据；当监测到数据异常时，触发全视角摄像头拍摄图像，获取设备当前图像数据；
获取异常数据对应的设备信息，根据所述设备信息和异常数据生成告警信息；
存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息；根据所述设备信息、告警级别，以及工作人员信息，确定接收告警信息的工作人员，将所述告警信息发送至所述工作人员的用户终端。
其中，所述生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增。
所述一级告警信息、二级告警信息和三级严重告警信息可以采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送。
本公开的一个或多个实施例中，设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
存储预先设置的分别与设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据相对应的一级告警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该最高级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
可选地，一个或多个实施例中，建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储设备告警原因与不同设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
可选地，本公开的一个或多个实施例中，建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
需要注意的是，对于上述生成告警信息，所述云平台，其还被配置为：若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息。
针对低等级告警，告警信息仅发送至后勤管理人员即可，对于较高级别的告警，需要同时发送至第三方维保人员。本实施例中，一级告警信息发送至后勤管理人员，二级和三级告警同时发送至后勤管理人员和维保人员。
所述云平台，包括智能派工模块：
生成二级告警或三级告警时，还生成相应的工单，根据所述数据异常所在项目查找相应维保人员信息，将所述工单发送至所述维保人员的用户终端。
维保人员根据告警信息到达现场处理，并将数据异常的原因填入工单，发送至云平台。云平台接收到用户终端反馈的工单进行存储，并取消告警。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台还存储设备和传感器的具体安装位置，可在安装时借助GPS定位确定。
所述云平台还包括数据可视化模块：针对实时数据的各个维度，生成数据的二维或三维的彩色数据分布云图。被配置为：
接收针对指定监测参数和指定区域(房间、科室或楼层)的查询请求；
获取指定区域内监测该参数涉及的所有设备/传感器，获取所述设备/传感器的位置信息和相应的监测数据；
基于所述位置信息和相应监测数据生成云图。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
本公开的有益效果是：
(1)本公开的一种医院安全立体监测云平台、系统及其方法，通过布置智能监测终端采集设备运行数据和周边环境安全因素数据，应用智能网关将数据上传至云平台进行数据处理，有效实现了立体监控和故障告警。通过监测周围环境，弥补了单纯监测设备运行数据时出现的故障监测不及时。
(2)本公开还引入全视角摄像头，当发生数据异常时获取的数据异常处设备的当前图像数据，随告警信息一起发送至用户终端，使得用户到达现场前就可以先查看设备和周围情况，甚至无法监测到故障的问题。
(3)本公开综合了设备实时运行数据、设备周围环境数据、虚拟现实场景数据以及用户识别信息数据，从多个维度进行监测，保证了医院设备的安全运行。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (7)

1.一种医院安全立体监测系统，其特征在于，包括云平台、智能监测终端和用户终端；
所述云平台，其被配置为：
接收智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据；
根据接收的数据监测设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送获取图像命令至智能监测终端，接收数据异常处设备的当前图像数据；具体包括：预先基于云平台存储的各个全视角摄像头对应的设备正常图像，计算全视角摄像头与各设备之间的位置关系，根据所述位置关系，得到拍摄各设备时，全视角摄像头需调节的角度以及焦距；云平台监测到数据异常后，确定所述数据异常对应的设备，将获取图像命令发送至该设备对应的全视角摄像头，同时发送相应的角度和焦距；全视角摄像头接收所述获取图像命令，自动调节角度和焦距执行拍摄；
将所述告警信息和图像数据发送至用户终端；所述告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增；若发送的是一级告警信息或二级告警信息，若信息发送后一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息并发送；所述云平台，其被配置为：存储相关人员职务信息，并预先设置职务和告警信息等级的对应关系；生成告警信息后，将所述告警信息发送至相应等级的相关人员；
所述云平台，其还被配置为：存储医院设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的设备均与实际的设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端，还在设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常设备具体位置信息，以引导后勤管理人员快速到达数据异常位置；
云平台中存储待监测的设备信息，所述设备信息包括设备基本信息、该设备上所安装的传感器标识信息，以及监测该设备周围环境的传感器和全视角摄像头的标识信息，云平台还存储各个全视角摄像头对应的设备正常图片，云平台接收全视角摄像头发送的设备当前图像数据，与云平台存储的对应的设备正常图片进行对比，则可辅助判断告警原因；
所述智能监测终端，其被配置为：获取设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据，并发送至云平台；通过全视角摄像头接收云平台发送的获取图像命令，获取设备当前图像数据，并发送至云平台；
所述用户终端，其被配置为：接收云平台发送的告警信息和设备当前图像数据进行显示。
2.如权利要求1所述的一种医院安全立体监测系统，其特征在于，所述云平台，其被配置为：设置阈值判断是否发生数据异常，并在数据异常时生成相应等级的告警信息，包括：
存储预先设置的分别与设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据相对应的一级告警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该最高级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
3.如权利要求1所述的一种医院安全立体监测系统，其特征在于，所述云平台，其被配置为：建立关系数据库判断是否发生数据异常，并在数据异常时生成相应等级的告警信息，包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储告警原因和设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据的关联关系，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
4.如权利要求1所述的一种医院安全立体监测系统，其特征在于，所述云平台，其被配置为：建立关系数据库判断是否发生数据异常，并在数据异常时生成相应等级的告警信息，包括：
根据智能监测终端的历史数据、历史告警信息以及历史工单信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析历史数据和历史告警原因之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
5.如权利要求1所述的一种医院安全立体监测系统，其特征在于，所述云平台，其还被配置为：所述云平台，其还被配置为：存储设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据，接收摄像头拍摄的进入设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
6.如权利要求1所述的一种医院安全立体监测系统，其特征在于，所述智能监测终端，其被配置为：所述智能监测终端将数据通过智能网关传输至所述云平台；所述智能网关，包括：
数据解析模块，其被配置为：解析接收到的所述智能监测终端数据；
数据判断模块，其被配置为：将解析后的所述智能监测终端数据与相应预设正常范围阈值比较，来判断所述智能监测终端的当前运行状态；
数据发送模块，其被配置为：若所述智能监测终端的当前运行状态为正常运行状态，则将所述智能监测终端数据按照预先设定的时间发送至云平台；否则，立即发送至云平台。
7.一种基于权利要求1或6所述系统的医院安全立体监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
接收智能监测终端发送的设备实时运行数据和设备周边环境安全因素数据；
根据接收的数据监测设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送获取图像命令至智能监测终端，接收数据异常处设备的当前图像数据；
将所述告警信息和图像数据发送至用户终端。
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