CN110285801B - 智能安全帽的定位方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能安全帽的定位方法及装置，该方法包括控制智能安全帽上的拍摄装置对该智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对该当前场景的影像数据；从预先存储的不同场景中每个场景的影像数据中确定与该当前场景的影像数据匹配的目标场景，并确定该目标场景对应的场景标识作为智能安全帽所在的当前场景的场景标识；基于所该场景标识确定该智能安全帽的地理位置。实施本发明能够通过比较智能安全帽所在的当前场景与预先存储的不同场景，确定出智能安全帽的地理位置，能够对作业人员进行实时定位，从而提高工程的监管效率；以及将危险情况及时告知作业人员，进而提高作业人员在作业时的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及智能安全帽技术领域，尤其涉及一种智能安全帽的定位方法及装置。
背景技术
安全帽作为工程作业必备的安全防护工具之一，其主要功能是避免或者减缓因坠落物、飞来物的撞击或者硬质物体的挤压而使人体的脑部受到伤害。
随着技术的发展以及作业人员的需求，安全帽的功能得到了很大的提升(例如：安全帽的撞击防护能力越来越强等)。然而实践发现，由于工程作业地点较多且分散等原因给工程监管带来了很大困难，例如：工程施工场地存在较多的安全隐患(例如：脚手架松动等)，当出现危险情况时，监管人员因无法知道作业人员的位置而导致无法及时将该危险情况告知作业人员，进而导致作业人员在作业的过程中发生安全事故的情况屡见不鲜。因此，如何对作业人员进行实时定位，提高工程的监管效率显得尤为重要。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种智能安全帽的定位方法及装置，通过比较智能安全帽所在的当前场景与预先存储的不同场景，确定出智能安全帽的地理位置，能够对作业人员进行实时定位，从而提高工程的监管效率。
为了解决上述技术问题，本发明实施例第一方面公开了一种智能安全帽的定位方法，所述方法包括：
控制所述智能安全帽上的拍摄装置对所述智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对所述当前场景的影像数据；
从预先存储的不同场景中每个所述场景的影像数据中确定与所述当前场景的影像数据匹配的目标场景，并确定所述目标场景对应的场景标识作为所述智能安全帽所在的所述当前场景的场景标识；
基于所述场景标识确定所述智能安全帽的地理位置。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述从预先存
储的不同场景中每个所述场景的影像数据中确定与所述当前场景的影
像数据匹配的目标场景，包括：
基于预先确定出的影像处理算法对所述当前场景的影像数据进行帧分解，得到所述当前场景的图像集合；
从预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合中确定与所述当前场景的图像集合匹配的目标场景；
其中，预先存储的不同场景中每个所述场景的影像数据都有对应的图像集合。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述从预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合中确定与所述当前场景的图像集合匹配的目标场景，包括：
基于预先确定出的特征提取算法提取所述当前场景的图像集合中每张所述图像的图像特征，得到所述当前场景的图像集合对应的图像特征集合；
计算所述图像特征集合与预先存储的不同场景中每个所述场景的三维地图中所包含的特征集合的匹配度，并确定所有所述匹配度中的最高匹配度对应的场景作为目标场景；
其中，预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合都有对应的三维地图。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述基于所述场景标识确定所述智能安全帽的地理位置之后，所述方法还包括：
基于所述当前场景的影像数据判断所述智能安全帽的地理位置是否为危险位置，所述危险位置为容易发生安全事故的位置；
当判断出所述智能安全帽的地理位置为所述危险位置时，向佩戴所述智能安全帽的作业人员输出预警提示，所述预警提示用于提醒佩戴所述智能安全帽的作业人员当前处于危险区域；
以及，所述方法还包括：
当判断出所述智能安全帽的地理位置为所述危险位置时，向预先确定出的管理人员输出安全保障指示，所述安全保障指示用于指示所述管理人员对所述智能安全帽的地理位置对应的目标区域设置电子围栏，且所述安全保障指示至少包括所述智能安全帽的地理位置，所述电子围栏用于在相关人员靠近或者触碰到所述电子围栏时提醒所述相关人员所述目标区域为危险区域，所述目标区域为以所述智能安全帽的地理位置为圆心、以第一预设距离为半径所形成的圆形区域，或者所述目标区域为以所述智能安全帽的地理位置为中心、以第二预设距离为长边、以第三预设距离为短边所形成的矩形区域。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述控制所述智能安全帽上的拍摄装置对所述智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对所述当前场景的影像数据之后，所述方法还包括：
基于所述当前场景的影像数据监督佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹；
判断佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹是否为预设移动轨迹，所述预设移动轨迹为佩戴所述智能安全帽的作业人员所需执行的任务对应的轨迹；
当判断出佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹不为所述预设移动轨迹时，向佩戴所述智能安全帽的作业人员输出轨迹纠正指示，所述轨迹纠正指示至少包括所述预设移动轨迹的移动方向。
本发明实施例第二方面公开了一种智能安全帽的定位装置，所述装置包括：控制模块、确定模块，其中：
所述控制模块，用于控制所述智能安全帽上的拍摄装置对所述智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对所述当前场景的影像数据；
所述确定模块，用于从预先存储的不同场景中每个所述场景的影像数据中确定与所述当前场景的影像数据匹配的目标场景；
所述确定模块，还用于确定所述目标场景对应的场景标识作为所述智能安全帽所在的所述当前场景的场景标识；
所述确定模块，还用于基于所述场景标识确定所述智能安全帽的地理位置。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述确定模块从预先存储的不同场景中每个所述场景的影像数据中确定与所述当前场景的影像数据匹配的目标场景的方式具体为：
基于预先确定出的影像处理算法对所述当前场景的影像数据进行帧分解，得到所述当前场景的图像集合；
从预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合中确定与所述当前场景的图像集合匹配的目标场景；
其中，预先存储的不同场景中每个所述场景的影像数据都有对应的图像集合。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述确定模块从预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合中确定与所述当前场景的图像集合匹配的目标场景的方式具体为：
基于预先确定出的特征提取算法提取所述当前场景的图像集合中每张所述图像的图像特征，得到所述当前场景的图像集合对应的图像特征集合；
计算所述图像特征集合与预先存储的不同场景中每个所述场景的三维地图中所包含的特征集合的匹配度，并确定所有所述匹配度中的最高匹配度对应的场景作为目标场景；
其中，预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合都有对应的三维地图。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述装置还包括第一判断模块、第一输出模块，其中：
所述第一判断模块，用于在所述确定模块基于所述场景标识确定所述智能安全帽的地理位置之后，基于所述当前场景的影像数据判断所述智能安全帽的地理位置是否为危险位置，所述危险位置为容易发生安全事故的位置；
所述第一输出模块，用于在所述第一判断模块判断出所述智能安全帽的地理位置为所述危险位置时，向佩戴所述智能安全帽的作业人员输出预警提示，所述预警提示用于提醒佩戴所述智能安全帽的作业人员当前处于危险区域；
以及，所述第一输出模块，还用于在所述第一判断模块判断出所述智能安全帽的地理位置为所述危险位置时，向预先确定出的管理人员输出安全保障指示，所述安全保障指示用于指示所述管理人员对所述智能安全帽的地理位置对应的目标区域设置电子围栏，且所述安全保障指示至少包括所述智能安全帽的地理位置，所述电子围栏用于在相关人员靠近或者触碰到所述电子围栏时提醒所述相关人员所述目标区域为危险区域，所述目标区域为以所述智能安全帽的地理位置为圆心、以第一预设距离为半径所形成的圆形区域，或者所述目标区域为以所述智能安全帽的地理位置为中心、以第二预设距离为长边、以第三预设距离为短边所形成的矩形区域。
作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述装置还包括监督模块、第二判断模块以及第二输出模块，其中：
所述监督模块，用于在所述控制模块控制所述智能安全帽上的拍摄装置对所述智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对所述当前场景的影像数据之后，基于所述当前场景的影像数据监督佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹；
所述第二判断模块，用于判断佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹是否为预设移动轨迹，所述预设移动轨迹为佩戴所述智能安全帽的作业人员所需执行的任务对应的轨迹；
所述第二输出模块，用于当所述第二判断模块判断出佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹不为所述预设移动轨迹时，向佩戴所述智能安全帽的作业人员输出轨迹纠正指示，所述轨迹纠正指示至少包括所述预设移动轨迹的移动方向。
本发明实施例第三方面公开了另一种智能安全帽的定位装置，所述装置包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明实施例第一方面公开的智能安全帽的定位方法。
本发明实施例第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例第一方面公开的智能安全帽的定位方法。
本发明实施例第五方面公开了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行本发明实施例第一方面公开的一种智能安全帽的定位方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明中，公开了一种智能安全帽的定位方法及装置，其中，该方法包括：控制智能安全帽上的拍摄装置对该智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对该当前场景的影像数据；从预先存储的不同场景中每个场景的影像数据中确定与该当前场景的影像数据匹配的目标场景，并确定该目标场景对应的场景标识作为智能安全帽所在的当前场景的场景标识；基于所该场景标识确定该智能安全帽的地理位置。可见，实施本发明能够通过比较智能安全帽所在的当前场景与预先存储的不同场景，确定出智能安全帽的地理位置，能够对作业人员进行实时定位，从而提高工程的监管效率；以及将危险情况及时告知作业人员，进而提高作业人员在作业时的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种智能安全帽的定位方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的另一种智能安全帽的定位方法的流程示意图；
图3是本发明实施例公开的又一种智能安全帽的定位方法的流程示意图；
图4是本发明实施例公开的一种智能安全帽的定位装置的结构示意图；
图5是本发明实施例公开的另一种智能安全帽的定位装置的结构示意图；
图6是本发明实施例公开的又一种智能安全帽的定位装置的结构示意图。
具体实施方式
为了更好地理解和实施，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。此外，本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等仅是用于区别不同对象，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明实施例公开了一种智能安全帽的定位方法及装置，通过比较智能安全帽所在的当前场景与预先存储的不同场景，确定出智能安全帽的地理位置，能够对作业人员进行实时定位，从而提高工程的监管效率；以及将危险情况及时告知作业人员，进而提高作业人员在作业时的安全性。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种智能安全帽的定位方法的流程示意图。其中，图1所描述的方法可以应用在电力工程、铁路工程、建筑工程、安监救援工程、矿山工程、冶金工程、石油勘探工程、森林采伐工程、隧道工程等需要用到智能安全帽的工程行业中的对该智能安全帽进行定位的定位终端中。其中，该定位终端可以包括智能手机(Android手机、iOS手机等)、智能可穿戴设备(如智能电话手表)、平板电脑、掌上电脑以及其它互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)等终端，本发明实施例不做限定。如图1所示，该智能安全帽的定位方法可以包括以下步骤：
101、定位终端控制智能安全帽上的拍摄装置对该智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对该当前场景的影像数据。
本发明实施例中，该智能安全帽可以根据不同职责岗位分为不同类型的安全帽，并且该可以以不同的颜色进行区分，例如：红色代表管理职责岗位、蓝色代表一线职责岗位等，本发明实施例不做限定。
本发明实施例中，该拍摄装置可以包括摄像机、相机、监控设备等具有拍摄功能的所有装置中的至少一种，本发明实施例不做限定。
作为一种可选的实施例，在执行步骤101之前，该智能安全帽的定位方法还可以包括以下步骤：
定位终端确定智能安全帽所在的当前场景对应的环境因素，并根据该环境因素设置与该环境因素匹配的拍摄装置的拍摄参数，以及触发执行步骤101。
该可选的实施例中，该环境因素可以包括环境温度、环境湿度、环境能见度、环境光照强度中的至少一种，本发明实施例不做限定。
该可选的实施例中，该拍摄参数可以包括光圈、焦距、光源、档位(例如：在光线满足要求的情况下，用AV档)、曝光补偿中的至少一种，本发明实施例不做限定。
可见，该可选的实施例通过设置与智能安全帽所在的当前场景的环境因素相匹配的拍摄参数，能够获得高质量的影像数据，从而提高后续的操作效率。
作为另一种可选的实施例，在执行步骤101之后，以及执行步骤102之前，该智能安全帽的定位方法还可以包括以下步骤：
定位终端判断上述当前场景的影像数据的影像质量是否达到预设影像质量指标；
当判断的结果为否时，定位终端基于预先确定出的影像处理算法对上述当前场景的影像数据执行处理操作，直至该影像数据的影像质量达到上述预设影像质量指标。
该可选的实施例中，该预设影像质量指标可以包括影像清晰度、影像数据文件格式、影像数据的像素值、影像分辨率、影像色彩深度、影像失真度中的至少一种，本发明实施例不做限定。
可见，该可选的实施例能够通过判断智能安全帽所在的当前场景的影像数据是否到达预设影像质量指标，当判断的结果为是时，才执行后续操作；当判断的结果为否时，对该智能安全帽所在的当前场景重新执行拍摄操作，以获取达到预设影像质量指标的影像数据，能够提高后续场景的比较，从而进一步提高智能安全帽的定位的准确性。
102、定位终端从预先存储的不同场景中每个场景的影像数据中确定与上述当前场景的影像数据匹配的目标场景，并确定该目标场景对应的场景标识作为上述智能安全帽所在的当前场景的场景标识。
本发明实施例中，该预先存储的不同场景中每个场景的影像数据可以预先存储在场景影像数据库中。进一步的，该场景影像数据库存储可以是定位终端中的数据库，也可以是与定位终端无线网络连接的云服务平台或者其他终端，都属于本发明的保护范围。
本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，控制终端从预先存储的不同场景中每个场景的影像数据中确定与上述当前场景的影像数据匹配的目标场景，可以包括：
定位终端基于预先确定出的影像处理算法对上述当前场景的影像数据进行帧分解，得到该当前场景的图像集合；
定位终端从预先存储的不同场景中每个场景的图像集合中确定与上述当前场景的图像集合匹配的目标场景；
其中，定位终端预先存储的不同场景中每个场景的影像数据都有对应的图像集合。
该可选的实施方式中，该影像处理算法可以包括等任意一种能够对影像数据进行帧分解(逐帧分解或多帧分解)的算法，本发明实施例不做限定。
该可选的实施方式中，进一步可选的，定位终端从预先存储的不同场景中每个场景的图像集合中确定与上述当前场景的图像集合匹配的目标场景，可以包括：
定位终端基于预先确定出的特征提取算法提取上述当前场景的图像集合中每张图像的图像特征，得到该当前场景的图像集合对应的图像特征集合；
定位终端计算上述图像特征集合与预先存储的不同场景中每个场景的三维地图中所包含的特征集合的匹配度，并确定所有匹配度中的最高匹配度对应的场景作为目标场景；
其中，预先存储的不同场景中每个场景的图像集合都有对应的三维地图。
该可选的实施方式中，该特征提取算法可以包括等任意一种能够提取图像特征的算法，例如：Local Binary Patterns(LBP)算法、Histogram of oriented Gradient(HOG)算法等，本发明实施例不做限定。
103、定位终端基于上述场景标识确定上述智能安全帽的地理位置。
本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，定位终端基于上述场景标识确定上述智能安全帽的地理位置，可以包括：
定位终端确定上述场景标识对应的地理位置，并基于该场景标识对应的地理位置确定上述智能安全帽的地理位置。进一步的，还可以基于该智能安全帽的地理位置确定该智能安全帽所在的当前场景的坐标信息。
作为又一个可选的实施例，执行完步骤103之后，该智能安全帽的定位方法还可以包括以下步骤：
定位终端将上述智能安全帽的地理位置发送至智能终端，以使佩戴该智能安全帽的作业人员对该智能安全帽的地理位置进行查看并确认；
该可选的实施例中，该智能终端可以包括该智能安全帽和/或佩戴该智能安全帽的作业人员对应的用户终端，本发明实施例不做限定。
该可选的实施例中，进一步的，定位终端判断是否接收到上述智能终端发送的针对该智能安全帽的地理位置的确认消息；
当接收到上述确认消息，且该确认消息用于表示上述智能安全帽的地理位置有偏差时，定位终端根据该确认消息包括的内容校正该智能安全帽的地理位置，该确认消息至少包括上述智能终端定位到的地理位置或上述作业人员向上述智能终端输入的地理位置。
可见，该可选的实施例通过将智能安全帽的地理位置发送至该智能安全帽和/或佩戴该智能安全帽的作业人员对应的用户终端进行确认，当确认该智能安全帽的地理位置有误差时，能够对该智能安全帽的地理位置进行校正，从而进一步提高智能安全帽定位的准确性。
作为又一个可选的实施例，在执行完步骤103之后，该智能安全帽的定位方法还可以包括以下步骤：
定位终端基于上述智能安全帽的地理位置确定该智能安全帽的预设区域内的所有其它智能安全帽；
定位终端根据实际需求对所有该其它智能安全帽中每个其它智能安全帽对应的作业人员进行建组，得到多个工程组。
该可选的实施例中，该预设区域可以为以该智能安全帽的地理位置为圆心、以第一预设距离(例如：200m)为半径的圆形区域，也可以为以该智能安全帽的地理位置为中心、以第二预设距离(例如：200m)为长边、以第三预设距离(例如：150m)为短边的矩形区域，还可以为以该智能安全帽的地理位置为基准的任意不规则区域，本发明实施例不做限定。
可见，该可选的实施例通过对作业人员进行分组管理，能够实现作业人员的快速召集，从而进一步提高工程的监管效率。
可见，实施图1所描述的一种智能安全帽的定位方法能够通过比较智能安全帽所在的当前场景与预先存储的不同场景，确定出智能安全帽的地理位置，能够对作业人员进行实时定位，从而提高工程的监管效率；以及将危险情况及时告知作业人员，进而提高作业人员在作业时的安全性。此外，还能够通过获得高质量的影像数据，提高后续的操作效率；还能够将智能安全帽的地理位置发送至该智能安全帽和/或佩戴该智能安全帽的作业人员对应的用户终端进行确认，当确认该智能安全帽的地理位置有误差时，能够对该智能安全帽的地理位置进行校正，从而进一步提高智能安全帽定位的准确性；还能够实现作业人员的快速召集，从而进一步提高工程的监管效率。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种智能安全帽的定位方法的流程示意图。其中，图2所描述的方法可以应用在电力工程、铁路工程、建筑工程、安监救援工程、矿山工程、冶金工程、石油勘探工程、森林采伐工程、隧道工程等需要用到智能安全帽的工程行业中的对该智能安全帽进行定位的定位终端中。其中，该定位终端可以包括智能手机(Android手机、iOS手机等)、智能可穿戴设备(如智能电话手表)、平板电脑、掌上电脑以及其它互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)等终端，本发明实施例不做限定。如图2所示，该智能安全帽的定位方法可以包括以下步骤：
201、定位终端控制智能安全帽上的拍摄装置对该智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对该当前场景的影像数据。
202、定位终端从预先存储的不同场景中每个场景的影像数据中确定与上述当前场景的影像数据匹配的目标场景，并确定该目标场景对应的场景标识作为上述智能安全帽所在的当前场景的场景标识。
203、定位终端基于上述场景标识确定上述智能安全帽的地理位置。
204、定位终端基于上述当前场景的影像数据判断上述智能安全帽的地理位置是否为危险位置。当判断的结果为是时，可以触发执行步骤205；当判断的结果为否时，可以结束本次流程。
本发明实施例中，该危险位置为容易发生安全事故的位置。
本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，定位终端基于上述当前场景的影像数据判断上述智能安全帽的地理位置是否为危险位置，可以包括：
定位终端判断上述当前场景的影像数据中是否存在危险标识；
当判断的结果为是时，定位终端确定上述智能安全帽的地理位置为危险位置。
该可选的实施方式中，该危险标识的表现形式可以包括图案表现形式、文字表现形式中的至少一种，本发明实施例不做限定。
本发明实施例中，作为另一种可选的实施方式，定位终端基于上述当前场景的影像数据判断上述智能安全帽的地理位置是否为危险位置，可以包括：
定位终端判断上述当前场景的影像数据是否存在危险情况；
当判断的结果为是时，定位终端确定上述智能安全帽的地理位置为危险位置。
该可选的实施方式中，该危险情况可以包括暴风雨、龙卷风、设备松动(例如：手脚架松动等)中的至少一种，本发明实施例不做限定。
作为一种可选的实施例，当步骤204判断的结果为是时，该智能安全帽的定位方法还可以包括以下步骤：
定位终端向预先确定出的管理人员输出安全保障指示，该安全保障指示用于指示该管理人员对上述智能安全帽的地理位置对应的目标区域设置电子围栏。
该可选的实施例中，该安全保障指示至少包括上述智能安全帽的地理位置。进一步的，该安全保障指示还可以包括设置电子围栏所需的工具、设置电子围栏所需的人数、设置电子围栏的注意事项(例如：防止触电等)中的至少一种，该可选的实施例不做限定。其中，该电子围栏用于在相关人员靠近或者触碰到该电子围栏时提醒该相关人员上述目标区域为危险区域。其中，该相关人员可以包括靠近或者触碰该电子围栏的任何人，例如：作业人员、管理人员等。
该可选的实施例中，该目标区域可以为以上述智能安全帽的地理位置为圆心、以第一预设距离为半径所形成的圆形区域，还可以为以上述智能安全帽的地理位置为中心、以第二预设距离为长边、以第三预设距离为短边所形成的矩形区域。进一步的，该目标区域可以为定位终端确定的区域，也可以为上述管理人员确定的区域，本发明实施例不做限定。当该目标区域为定位终端确定的区域时，上述安全保障指示还可以包括该目标区域对应的目标参数。又进一步的，当目标区域为圆形区域为，该目标参数可以包括圆形区域的半径；当目标区域为矩形区域时，该目标参数可以包括矩形区域的长边和短边。
该可选的实施例也可发生在步骤205之后，都属于本发明的保护范围。
可见，该可选的实施例通过对智能安全帽的地理位置对应的目标区域设置电子围栏，当相关人员靠近或者触碰到该电子围栏时，能够发出警报以提醒该相关人员当前处于危险区域，从而提高相关人员(例如：作业人员)的人身安全。
205、定位终端向佩戴上述智能安全帽的作业人员输出预警提示，该预警提示用于提醒佩戴该智能安全帽的作业人员当前处于危险区域。
本发明实施例中，步骤201-步骤203的描述请参照实施例一针对步骤101-步骤103的详细描述，本发明实施例不再赘述。
可见，实施图2所描述的一种智能安全帽的定位方法能够通过比较智能安全帽所在的当前场景与预先存储的不同场景，确定出智能安全帽的地理位置，能够对作业人员进行实时定位，从而提高工程的监管效率；以及将危险情况及时告知作业人员，进而提高作业人员在作业时的安全性。此外，还能够向佩戴智能安全帽的作业人员输出预警提示，使该作业人员知晓自己处于危险区域，从而使得该作业人员尽快离开该危险区域，进而保障作业人员的人身安全；还能够对智能安全帽的地理位置对应的目标区域设置电子围栏，当相关人员靠近或者触碰到该电子围栏时，能够发出警报以提醒该相关人员当前处于危险区域，从而提高除作业人员之外的其他人员的人身安全。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种智能安全帽的定位方法的流程示意图。其中，图3所描述的方法可以应用在电力工程、铁路工程、建筑工程、安监救援工程、矿山工程、冶金工程、石油勘探工程、森林采伐工程、隧道工程等需要用到智能安全帽的工程行业中的对该智能安全帽进行定位的定位终端中。其中，该定位终端可以包括智能手机(Android手机、iOS手机等)、智能可穿戴设备(如智能电话手表)、平板电脑、掌上电脑以及其它互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)等终端，本发明实施例不做限定。如图3所示，该智能安全帽的定位方法可以包括以下步骤：
301、定位终端控制智能安全帽上的拍摄装置对该智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对该当前场景的影像数据。
302、定位终端基于上述当前场景的影像数据监督佩戴上述智能安全帽的作业人员的移动轨迹。
303、定位终端判断佩戴上述智能安全帽的作业人员的移动轨迹是否为预设移动轨迹，该预设移动轨迹为佩戴该智能安全帽的作业人员所需执行的任务对应的轨迹。当判断的结果为否时，可以触发执行步骤304。
本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，定位终端判断佩戴上述智能安全帽的作业人员的移动轨迹是否为预设移动轨迹，可以包括：
定位终端确定佩戴上述智能安全帽的作业人员的移动轨迹的轨迹方向，并判断该轨迹方向是否与上述预设移动轨迹的轨迹方向一致；
当判断出该轨迹方向与上述预设移动轨迹的轨迹方向不一致时，定位终端确定佩戴上述智能安全帽的作业人员的移动轨迹不为为预设移动轨迹。
304、定位终端向佩戴上述智能安全帽的作业人员输出轨迹纠正指示，该轨迹纠正指示至少包括上述预设移动轨迹的移动方向。
该可选的实施例中，该轨迹纠正指示还可以包括预设移动轨迹的步幅。
305、定位终端从预先存储的不同场景中每个场景的影像数据中确定与上述当前场景的影像数据匹配的目标场景，并确定该目标场景对应的场景标识作为上述智能安全帽所在的当前场景的场景标识。
306、定位终端基于上述场景标识确定上述智能安全帽的地理位置。
本发明实施例中，步骤302也可以发生在步骤305或者步骤306之后，都属于本发明的保护范围。以及步骤301、步骤305及步骤306的描述请参照实施例一针对步骤101-步骤103的详细描述，本发明实施例不再赘述。
可见，实施图3所描述的一种智能安全帽的定位方法能够通过比较智能安全帽所在的当前场景与预先存储的不同场景，确定出智能安全帽的地理位置，能够对作业人员进行实时定位，从而提高工程的监管效率；以及将危险情况及时告知作业人员，进而提高作业人员在作业时的安全性。此外，还能够通过监控作业人员的移动轨迹是否为预设移动轨迹，当不为预设移动轨迹时，向该作业人员输出轨迹纠正指示，不仅能够提高工程的完工效率，还能够进一步提高工程的监管效率。
实施例四
请参阅图4，图4是本发明实施例公开的一种智能安全帽的定位装置的结构示意图。该智能安全帽可以在电力工程、铁路工程、建筑工程、安监救援工程、矿山工程、冶金工程、石油勘探工程、森林采伐工程、隧道工程等工程行业中使用。如图4所示，该智能安全帽的定位装置可以包括控制模块401、确定模块402，其中：
控制模块401，用于控制智能安全帽上的拍摄装置对该智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对该当前场景的影像数据。
确定模块402，用于从预先存储的不同场景中每个场景的影像数据中确定与上述当前场景的影像数据匹配的目标场景。
本发明实施例中，作为一种可选的实施例方式，确定模块402从预先存储的不同场景中每个场景的影像数据中确定与上述当前场景的影像数据匹配的目标场景的方式具体为：
基于预先确定出的影像处理算法对上述当前场景的影像数据进行帧分解，得到该当前场景的图像集合；
从预先存储的不同场景中每个场景的图像集合中确定与上述当前场景的图像集合匹配的目标场景；
其中，预先存储的不同场景中每个场景的影像数据都有对应的图像集合。
本发明实施例中，进一步可选的，确定模块402从预先存储的不同场景中每个场景的图像集合中确定与上述当前场景的图像集合匹配的目标场景的方式具体为：
基于预先确定出的特征提取算法提取上述当前场景的图像集合中每张图像的图像特征，得到该当前场景的图像集合对应的图像特征集合；
计算上述图像特征集合与预先存储的不同场景中每个场景的三维地图中所包含的特征集合的匹配度，并确定所有匹配度中的最高匹配度对应的场景作为目标场景；
其中，预先存储的不同场景中每个场景的图像集合都有对应的三维地图。
确定模块402，还用于确定上述目标场景对应的场景标识作为上述智能安全帽所在的当前场景的场景标识。
确定模块402，还用于基于上述场景标识确定上述智能安全帽的地理位置。
可见，实施图4所描述的一种智能安全帽的定位装置能够通过比较智能安全帽所在的当前场景与预先存储的不同场景，确定出智能安全帽的地理位置，能够对作业人员进行实时定位，从而提高工程的监管效率；以及将危险情况及时告知作业人员，进而提高作业人员在作业时的安全性。
作为一个可选的实施例，该智能安全帽的定位装置还可以包括第一判断模块403、第一输出模块404。此时，该智能安全帽的定位装置可以如图5所示，图5是本发明实施例公开的另一种智能安全帽的定位装置的结构示意图，其中：
第一判断模块403，用于在确定模块402基于上述场景标识确定上述智能安全帽的地理位置之后，基于上述当前场景的影像数据判断该智能安全帽的地理位置是否为危险位置，该危险位置为容易发生安全事故的位置。
该可选的实施例中，当确定模块402执行完上述的基于上述场景标识确定上述智能安全帽的地理位置的操作之后，可以触发第一判断模块403执行上述的基于上述当前场景的影像数据判断该智能安全帽的地理位置是否为危险位置的操作。
第一输出模块404，用于在第一判断模块403判断出上述智能安全帽的地理位置为危险位置时，向佩戴该智能安全帽的作业人员输出预警提示，该预警提示用于提醒佩戴该智能安全帽的作业人员当前处于危险区域。
可见，实施图5所示的智能安全帽的定位装置还能够通过向佩戴智能安全帽的作业人员输出预警提示，使该作业人员知晓自己处于危险区域，从而使得该作业人员尽快离开该危险区域，进而保障作业人员的人身安全。
作为另一个可选的实施例，第一输出模块404，还用于在第一判断模块403判断出上述智能安全帽的地理位置为危险位置时，向预先确定出的管理人员输出安全保障指示，该安全保障指示用于指示该管理人员对该智能安全帽的地理位置对应的目标区域设置电子围栏，且该安全保障指示至少包括该智能安全帽的地理位置，该电子围栏用于在相关人员靠近或者触碰到该电子围栏时提醒相关人员该目标区域为危险区域，该目标区域为以该智能安全帽的地理位置为圆心、以第一预设距离为半径所形成的圆形区域，或者该目标区域为以该智能安全帽的地理位置为中心、以第二预设距离为长边、以第三预设距离为短边所形成的矩形区域。
可见，实施图5所示的智能安全帽的定位装置还能够通过对智能安全帽的地理位置对应的目标区域设置电子围栏，当相关人员靠近或者触碰到该电子围栏时，能够发出警报以提醒该相关人员当前处于危险区域，从而提高相关人员(例如：作业人员)的人身安全。
作为又一个可选的实施例，如图5所示，该智能安全帽的定位装置还可以包括监督模块405、第二判断模块406以及第二输出模块407，其中：
监督模块405，用于在控制模块401控制智能安全帽上的拍摄装置对该智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对该当前场景的影像数据之后，基于该当前场景的影像数据监督佩戴该智能安全帽的作业人员的移动轨迹。
该可选的实施例中，当控制模块401执行完上述的控制智能安全帽上的拍摄装置对该智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对该当前场景的影像数据的操作之后，可以触发监督模块405执行上述的基于该当前场景的影像数据监督佩戴该智能安全帽的作业人员的移动轨迹的操作。
第二判断模块406，用于判断佩戴上述智能安全帽的作业人员的移动轨迹是否为预设移动轨迹，该预设移动轨迹为佩戴该智能安全帽的作业人员所需执行的任务对应的轨迹。
第二输出模块407，用于当第二判断模块406判断出佩戴上述智能安全帽的作业人员的移动轨迹不为上述预设移动轨迹时，向佩戴该智能安全帽的作业人员输出轨迹纠正指示，该轨迹纠正指示至少包括该预设移动轨迹的移动方向。
可见，实施图5所示的智能安全帽的定位装置还能够通过监控作业人员的移动轨迹是否为预设移动轨迹，当不为预设移动轨迹时，向该作业人员输出轨迹纠正指示，不仅能够提高工程的完工效率，还能够进一步提高工程的监管效率。
作为又一种可选的实施例，确定模块402，还用于确定智能安全帽所在的当前场景对应的环境因素，并根据该环境因素设置与该环境因素匹配的拍摄装置的拍摄参数。
该可选的实施例中，该环境因素可以包括环境温度、环境湿度、环境能见度、环境光照强度中的至少一种，本发明实施例不做限定。
该可选的实施例中，该拍摄参数可以包括光圈、焦距、光源、档位(例如：在光线满足要求的情况下，用AV档)、曝光补偿中的至少一种，本发明实施例不做限定。
可见，实施图5所示的智能安全帽的定位装置还能够通过设置与智能安全帽所在的当前场景的环境因素相匹配的拍摄参数，能够获得高质量的影像数据，从而提高后续的操作效率。
作为又一种可选的实施例，第一判断模块403，还用于判断上述当前场景的影像数据的影像质量是否达到预设影像质量指标；
当判断的结果为否时，定位终端基于预先确定出的影像处理算法对上述当前场景的影像数据执行处理操作，直至该影像数据的影像质量达到上述预设影像质量指标。
该可选的实施例中，该预设影像质量指标可以包括影像清晰度、影像数据文件格式、影像数据的像素值、影像分辨率、影像色彩深度、影像失真度中的至少一种，本发明实施例不做限定。
可见，实施图5所示的智能安全帽的定位装置还能够通过判断智能安全帽所在的当前场景的影像数据是否到达预设影像质量指标，当判断的结果为是时，才执行后续操作；当判断的结果为否时，对该智能安全帽所在的当前场景重新执行拍摄操作，以获取达到预设影像质量指标的影像数据，能够提高后续场景的比较，从而进一步提高智能安全帽的定位的准确性。
作为又一个可选的实施例，如图5所示，确定模块402，还用于在基于上述场景标识确定上述智能安全帽的地理位置之后，基于上述智能安全帽的地理位置确定该智能安全帽的预设区域内的所有其它智能安全帽，并根据实际需求对所有该其它智能安全帽中每个其它智能安全帽对应的作业人员进行分组，得到多个工程组。
实施图5所示的智能安全帽的定位装置还能够通过对作业人员进行分组管理，能够实现作业人员的快速召集，从而进一步提高工程的监管效率。
实施例五
请参阅图6，图6是本发明实施例公开的又一种智能安全帽的定位装置的结构示意图。如图6所示，该智能安全帽的定位装置可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器601；
与存储器401耦合的处理器602；
处理器602调用存储器601中存储的可执行程序代码，执行实施例一～实施例三中任意一个实施例中所描述的智能安全帽的定位方法中的步骤。
实施例六
本发明实施例公开了一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行实施例一～实施例三中任意一个实施例中所描述的智能安全帽的定位方法中的步骤。
实施例七
本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一～实施例三中任意一个实施例中所描述的智能安全帽的定位方法中的步骤。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种智能安全帽的定位方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种智能安全帽的定位方法，其特征在于，所述方法包括：
确定所述智能安全帽所在的当前场景对应的环境因素，并根据所述环境因素设置与所述环境因素匹配的拍摄装置的拍摄参数；所述环境因素至少包括环境湿度、环境能见度；
控制所述智能安全帽上的拍摄装置根据所述拍摄参数对所述智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对所述当前场景的影像数据；
判断针对所述当前场景的影像数据的影像质量是否达到预设影像质量指标，当判断结果为否时，基于预先确定出的影像处理算法对所述当前场景的影像数据执行处理操作，直至所述影像数据的影像质量达到所述预设影像质量指标；
当所述影像数据的影像质量达到所述预设影像质量指标时，从预先存储的不同场景中每个所述场景的影像数据中确定与所述当前场景的影像数据匹配的目标场景，并确定所述目标场景对应的场景标识作为所述智能安全帽所在的所述当前场景的场景标识；
基于所述场景标识确定所述智能安全帽的地理位置；
基于所述智能安全帽的地理位置确定所述智能安全帽的预设区域内的所有其它智能安全帽；
根据实际需求对所有所述其它智能安全帽中每个所述其它智能安全帽对应的作业人员进行建组，得到多个工程组；
以及，所述方法还包括：
判断所述当前场景的影像数据是否存在危险情况，当判断结果为是时，确定所述智能安全帽的地理位置为危险位置，并向佩戴所述智能安全帽的作业人员输出预警提示以及向预先确定出的管理人员输出安全保障指示；其中，所述危险情况包括天气危险情况；所述预警提示用于提醒佩戴所述智能安全帽的作业人员当前处于危险区域，所述安全保障指示包括所述智能安全帽的地理位、设置电子围栏所需的工具、设置电子围栏所需的人数、设置电子围栏的注意事项；
以及，所述方法还包括：
基于所述当前场景的影像数据监督佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹；
判断佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹是否为预设移动轨迹，所述预设移动轨迹为佩戴所述智能安全帽的作业人员所需执行的任务对应的轨迹；
当判断出佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹不为所述预设移动轨迹时，向佩戴所述智能安全帽的作业人员输出轨迹纠正指示，所述轨迹纠正指示至少包括所述预设移动轨迹的移动方向。
2.根据权利要求1所述的智能安全帽的定位方法，其特征在于，所述从预先存储的不同场景中每个所述场景的影像数据中确定与所述当前场景的影像数据匹配的目标场景，包括：
基于预先确定出的影像处理算法对所述当前场景的影像数据进行帧分解，得到所述当前场景的图像集合；
从预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合中确定与所述当前场景的图像集合匹配的目标场景；
其中，预先存储的不同场景中每个所述场景的影像数据都有对应的图像集合。
3.根据权利要求2所述的智能安全帽的定位方法，其特征在于，所述从预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合中确定与所述当前场景的图像集合匹配的目标场景，包括：
基于预先确定出的特征提取算法提取所述当前场景的图像集合中每张所述图像的图像特征，得到所述当前场景的图像集合对应的图像特征集合；
计算所述图像特征集合与预先存储的不同场景中每个所述场景的三维地图中所包含的特征集合的匹配度，并确定所有所述匹配度中的最高匹配度对应的场景作为目标场景；
其中，预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合都有对应的三维地图。
4.根据权利要求1-3任一项所述的智能安全帽的定位方法，其特征在于，所述安全保障指示用于指示所述管理人员对所述智能安全帽的地理位置对应的目标区域设置电子围栏，所述电子围栏用于在相关人员靠近或者触碰到所述电子围栏时提醒所述相关人员所述目标区域为危险区域，所述目标区域为以所述智能安全帽的地理位置为圆心、以第一预设距离为半径所形成的圆形区域，或者所述目标区域为以所述智能安全帽的地理位置为中心、以第二预设距离为长边、以第三预设距离为短边所形成的矩形区域。
5.一种智能安全帽的定位装置，其特征在于，所述装置包括控制模块、确定模块、第一判断模块、第一输出模块、监督模块、第二判断模块、第二输出模块，其中：
所述确定模块，用于确定所述智能安全帽所在的当前场景对应的环境因素，并根据该环境因素设置与该环境因素匹配的拍摄装置的拍摄参数；所述环境因素至少包括环境湿度、环境能见度；
所述控制模块，用于控制所述智能安全帽上的拍摄装置根据所述拍摄参数对所述智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对所述当前场景的影像数据；
所述第一判断模块，用于判断针对所述当前场景的影像数据的影像质量是否达到预设影像质量指标，当判断结果为否时，基于预先确定出的影像处理算法对所述当前场景的影像数据执行处理操作，直至所述影像数据的影像质量达到所述预设影像质量指标；
所述确定模块，还用于当所述影像数据的影像质量达到所述预设影像质量指标时，从预先存储的不同场景中每个所述场景的影像数据中确定与所述当前场景的影像数据匹配的目标场景；
所述确定模块，还用于确定所述目标场景对应的场景标识作为所述智能安全帽所在的所述当前场景的场景标识；
所述确定模块，还用于基于所述场景标识确定所述智能安全帽的地理位置；
所述第一判断模块，还用于判断所述当前场景的影像数据是否存在危险情况，当判断结果为是时，确定所述智能安全帽的地理位置为危险位置；
第一输出模块，用于当所述智能安全帽的地理位置为危险位置时，向佩戴所述智能安全帽的作业人员输出预警提示以及向预先确定出的管理人员输出安全保障指示；其中，所述危险情况包括天气危险情况；所述预警提示用于提醒佩戴所述智能安全帽的作业人员当前处于危险区域，所述安全保障指示包括所述智能安全帽的地理位、设置电子围栏所需的工具、设置电子围栏所需的人数、设置电子围栏的注意事项；
所述监督模块，用于在所述控制模块控制所述智能安全帽上的拍摄装置对所述智能安全帽所在的当前场景执行拍摄操作，得到针对所述当前场景的影像数据之后，以及，当所述影像数据的影像质量达到所述预设影像质量指标时，基于所述当前场景的影像数据监督佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹；
所述第二判断模块，用于判断佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹是否为预设移动轨迹，所述预设移动轨迹为佩戴所述智能安全帽的作业人员所需执行的任务对应的轨迹；
所述第二输出模块，用于当所述第二判断模块判断出佩戴所述智能安全帽的作业人员的移动轨迹不为所述预设移动轨迹时，向佩戴所述智能安全帽的作业人员输出轨迹纠正指示，所述轨迹纠正指示至少包括所述预设移动轨迹的移动方向；
以及，所述确定模块，还用于：
在基于所述场景标识确定所述智能安全帽的地理位置之后，基于所述智能安全帽的地理位置确定所述智能安全帽的预设区域内的所有其它智能安全帽；
根据实际需求对所有所述其它智能安全帽中每个所述其它智能安全帽对应的作业人员进行建组，得到多个工程组。
6.根据权利要求5所述的智能安全帽的定位装置，其特征在于，所述确定模块从预先存储的不同场景中每个所述场景的影像数据中确定与所述当前场景的影像数据匹配的目标场景的方式具体为：
基于预先确定出的影像处理算法对所述当前场景的影像数据进行帧分解，得到所述当前场景的图像集合；
从预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合中确定与所述当前场景的图像集合匹配的目标场景；
其中，预先存储的不同场景中每个所述场景的影像数据都有对应的图像集合。
7.根据权利要求6所述的智能安全帽的定位装置，其特征在于，所述确定模块从预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合中确定与所述当前场景的图像集合匹配的目标场景的方式具体为：
基于预先确定出的特征提取算法提取所述当前场景的图像集合中每张所述图像的图像特征，得到所述当前场景的图像集合对应的图像特征集合；
计算所述图像特征集合与预先存储的不同场景中每个所述场景的三维地图中所包含的特征集合的匹配度，并确定所有所述匹配度中的最高匹配度对应的场景作为目标场景；
其中，预先存储的不同场景中每个所述场景的图像集合都有对应的三维地图。
8.根据权利要求5-7任一项所述的智能安全帽的定位装置，其特征在于，所述安全保障指示用于指示所述管理人员对所述智能安全帽的地理位置对应的目标区域设置电子围栏，所述电子围栏用于在相关人员靠近或者触碰到所述电子围栏时提醒所述相关人员所述目标区域为危险区域，所述目标区域为以所述智能安全帽的地理位置为圆心、以第一预设距离为半径所形成的圆形区域，或者所述目标区域为以所述智能安全帽的地理位置为中心、以第二预设距离为长边、以第三预设距离为短边所形成的矩形区域。
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Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111551204B (zh) * | 2020-04-23 | 2022-02-08 | 江苏金恒信息科技股份有限公司 | 一种基于智能安全帽的危险区域识别方法及装置 |
| CN111510679A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-07 | 深圳市谦视智能科技有限责任公司 | 智能安全帽的控制方法、智能安全帽设备和可读存储介质 |
| CN111479093A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-07-31 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 安全帽视频监控方法、系统及其计算机可读存储介质 |
| CN115100604A (zh) * | 2022-07-11 | 2022-09-23 | 国网江苏省电力有限公司南通市通州区供电分公司 | 基于智能安全帽的反馈方法及系统 |
| CN116797031B (zh) * | 2023-08-25 | 2023-10-31 | 深圳市易图资讯股份有限公司 | 一种基于数据采集的安全生产管理方法以及系统 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017132930A1 (zh) * | 2016-02-04 | 2017-08-10 | 武克易 | 物联网设备智能看护方法 |
| CN109741574A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-05-10 | 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 | 一种基于智能安全帽的综合监测系统 |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103424113B (zh) * | 2013-08-01 | 2014-12-31 | 毛蔚青 | 移动终端基于图像识别技术的室内定位与导航方法 |
| CN103398717B (zh) * | 2013-08-22 | 2016-04-20 | 成都理想境界科技有限公司 | 全景地图数据库采集系统及基于视觉的定位、导航方法 |
| CN104715231B (zh) * | 2013-12-11 | 2018-06-15 | 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 | 一种在交通路口监控危险品运输车辆的方法及装置 |
| CN105139578A (zh) * | 2015-08-05 | 2015-12-09 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于智能终端的防止坑洞危险发生的安全保护系统及方法 |
| CN106595634A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-04-26 | 深圳市有光图像科技有限公司 | 通过对比图像识别移动机器人的位置的方法及移动机器人 |
| CN107084740B (zh) * | 2017-03-27 | 2020-07-03 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种导航方法和装置 |
| CN107862268A (zh) * | 2017-10-30 | 2018-03-30 | 深圳市易成自动驾驶技术有限公司 | 环视车道线识别方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN108089581A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-29 | 深圳市嘀嗒互动科技有限公司 | 轨迹纠偏方法、智能车、智能设备及存储介质 |
| CN108646280A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-10-12 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种定位方法、装置及用户终端 |
| CN109828514A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-31 | 广州轨道交通建设监理有限公司 | 一种移动风险源监控系统 |
-
2019
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2017132930A1 (zh) * | 2016-02-04 | 2017-08-10 | 武克易 | 物联网设备智能看护方法 |
| CN109741574A (zh) * | 2019-01-31 | 2019-05-10 | 国网安徽省电力有限公司亳州供电公司 | 一种基于智能安全帽的综合监测系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 作业安全管控系统中人员目标识别算法研究;韦建成;余剑冰;杨伟群;;广西电力(第02期);全文 * |
Also Published As
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