CN115238718A - 一种安全工器具管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种安全工器具管理方法，属于工器具管理技术领域，具体包括：当货架天线接收到工器具的无线信号强度小于第一信号阈值时，摄像头会对工器具的种类和取放状态进行确定，并当门禁上的门禁天线接收到的无线信号先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值，确认工器具被取走；当门禁上的门禁天线接收到的无线信号先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值时，房间内部的摄像头会对工器具的种类和状态进行识别，并当货架上的货架天线接收到的无线信号强度大于第四信号阈值时，确认所述工器具被归还，从而使结合无线信号与摄像装置，进一步提升了判断的准确性。

Description

一种安全工器具管理方法
技术领域
本发明属于工器具管理技术领域，尤其涉及一种安全工器具管理方法。
背景技术
传统的工器具库房管理方式主要依靠人工操作，员工进行定期盘点库存、借出与归还工具和材料等都需要进行手工记录，而人工操作方式过多可能会导致一系列问题，如记录出错。随着库存工器具数量的增长以及工器具的频繁使用，人工管理方式的缺点也逐渐突出出来：对于很长一段时间内产生的记录文件和数据，可能出现丢失、损毁的情况，并且无法对工具和材料的使用情况进行有效统计。
中国发明专利申请公布号CN110598813A《一种基于RFID标签定位技术的工器具管理系统及方法》通过货架天线和门禁天线分别向RFID标签发射射频信号，根据RFID标签反馈的无线信号强度值来获取RFID标签与货架天线以及门禁天线之间的距离，进而根据RFID标签与货架天线以及门禁天线之间的距离判断工器具的借用或归还的登记状态，达到准确判断工器具出入库状态的目的，实现对工器具登记状态的精确记录管理，但是由于天线与RFID标签之间通信信号的强度微弱，极易受到环境中无线信号的干扰，因此准确率不高，不能解决工器具管理混乱的问题，通过设置摄像头对工器具的取放状态进行判断更加准确，但是没有根据RFID信号的监测信号的变化情况实现对摄像头装置的开启，导致耗电量增加，同时没有设置射频信号读写器对取走的工器具的预防性试验状态进行判断，导致某些试验状态超期的工器具被取走，不仅使得进行试验的工作人员的安全状态得不到保障，而且有可能造成不必要的时间浪费。
针对上述技术问题，本发明提供了一种安全工器具管理方法。
发明内容
为实现本发明目的，本发明采用如下技术方案：
根据本发明的一个方面，提供了一种安全工器具管理方法。
一种安全工器具管理方法，其特征在于，具体包括：
当货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度小于第一信号阈值时，所述货架上的货架通信装置会将取出信号传输给房间内部的摄像头，所述摄像头会对所述工器具的种类和取放状态进行确定。
当确定取走后，所述摄像头会将所述取出信号传输至所述门禁通信系统，此时门禁天线开始对接收到的无线信号进行判断，当门禁上的门禁天线接收到工器具的RFID标签反馈的RFID无线信号，并将所述RFID无线信号传输给射频信号读写器读取所述工器具的编号，并将所述编号传输至计算机，确定所述工器具是否超期，当超期时，将所述工器具超期信号和推荐的同类型的工器具信号的存放位置传输给房间内部的音响告警装置，提醒工作人员更换工器具。
若不超期，当门禁上的门禁天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值，此时门禁上的门禁通信装置会将门禁状态信号传递给摄像头，所述摄像头会对所述工器具的取放状态进行进一步的确认，确认所述工器具被取走后，所述门禁上的门禁通信装置以及所述摄像头会将所述工器具的取出状态、工器具种类发送给所述货架的货架通信装置，所述货架通信装置将所述工器具的种类以及取出状态发送至服务器进行存储。
当门禁上的门禁天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值时，所述门禁通信装置将所述工器具送回信号传输给房间内部的摄像头。
房间内部的摄像头会对所述工器具的种类和状态进行识别，确认所述工器具被送回后，所述摄像头会将所述送回信号传输给所述货架通信装置，所述货架天线开始监测所述工器具反馈的无线信号并当货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度大于第四信号阈值时，确认所述工器具被归还，所述摄像头通信装置将所述工器具种类发送给所述货架的通信装置，所述货架的货架通信装置会将所述工器具的种类和归还状态发送至服务器进行存储。
当货架天线接收到的无线信号强度小于第一信号阈值时，此时可以大致判断有人在拿取工器具，此时摄像头对拿取的工器具进行拍摄并识别，确定是否离开货架，工器具的种类，从而解决了原有的由于无线信号容易受到干扰或者由于工具袋或者工具箱的屏蔽作用导致信号过弱，导致判断不准确的问题，进一步提升了工器具管理的可靠性和准确性，当通过摄像头确认工器具被拿离了货架，此时通过门禁上的门禁天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值的判断，说明工器具先接近门禁，接着又远离门禁，说明此时的工器具被取出，从而将所述工器具的取出状态和种类通过服务器进行存储，从而通过结合多方面的信息实现了对工器具取出状态以及种类的判断，进一步提升了工器具科学管理的水平，促进了工器具的安全可靠使用。通过门禁上设置的射频信号读写器对取走的工器具的编号的读取，并进一步通过计算机对工器具的预防性试验状态进行判断，从而防止了试验超期的工器具被拿走，进一步保证了管理的可靠性。通过采用摄像头对工器具的取走状态进行进一步的确认，进一步保证了工器具的状态判断的可靠性。
当门禁上的门禁天线接收到的无线信号大于先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值时，说明此时工器具存在送回的可能，通过摄像头对工器具的种类和状态进行判断，确定其是否放回了货架，当放置在货架上后，通过货架上的货架天线接收到的无线信号大于第四信号阈值，确认此时工器具放置在货架上，并将所述工器具的种类和归还状态发送至服务器进行存储。
通过采用无线信号强度与摄像头相结合的方式对货物存取的状态进行判断，从而解决了原有的仅仅依靠无线信号强度判断准确率不高，导致无法解决工器具管理混乱的问题，进一步提升了判断的精度，解决了无线信号强度容易受到干扰的问题，在无线信号受到干扰后，还可以通过与摄像头的信号相补充的形式提升整体的判断精度，此外通过对无线信号的判断，在进行摄像头的开启，进一步节省了电能的消耗，减少了无用的电能浪费，此外通过对门禁天线接收到的无线信号的变化过程的判断，而不是仅仅依靠无线信号强度判断，进一步提升了判断的精度。
进一步的技术方案在于，所述摄像头确定工器具的种类和取放状态的具体步骤为：
S1 摄像头对所述拿取工器具的工作人员以及工器具进行拍摄得到所述工作人员的工作人员图片以及所述工器具的工器具图片；
S2所述摄像头对所述工器具照片进行解析，采用工器具图像识别算法确认所述工器具照片进行识别，得到识别结果；
S3根据所述识别结果确认所述工器具的种类和工器具的取放状态。
通过采用图像识别的方式对工器具的种类和工器具的取放状态进行识别，从而解决了原有的仅仅依靠无线信号强度判断带来的不准确型，从而使得最后的判断准确度答复度提升，同时通过对工器具的种类的判断，也使得整个系统变得更加的完善，从而可以在不需要人操作的基础上实现了无感式的仓储管理，极大的提高了系统的可靠性和实用性。
进一步的技术方案在于，采用人脸图像识别算法对所述工作人员图片进行识别，确定所述工作人员的身份信息，所述人脸识别算法采用CNN卷积神经网络算法。
进一步的技术方案在于，基于所述工作人员的身份信息确定其是否存在权限，当不存在权限时，所述摄像头通过摄像通信装置将告警信息传输给告警装置，发出告警信号。
通过对工作人员的识别，从而可以实现对取放工器具的工作人员的身份信息的管理，进而实现对工作人员的权限管理，也使得工器具的保护变得更加的安全。
进一步的技术方案在于，所述CNN卷积神经网络算法的损失函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中p(x)为第x人脸的识别结果的标签,正确时为1，错误时为0，q(x)为第x个人脸的算法识别结果输出数据，在0到1之间。
通过采用ln函数，从而放大了正确识别结果的量，使得收敛速度得到进一步的加快。
进一步技术方案在于，所述工器具图像识别算法采用基于注意力机制的DenseNet算法和resnet算法的组合性预测算法。
通过采用基于注意力机制的DenseNet算法和resnet算法的组合性预测算法，从而结合了DenseNet算法实现和增加了特征重用的优点以及resnet算法结构简单解决了深层网络梯度消失，效率高的优点，通过采用注意力机制对DenseNet算法进行优化，进一步提升了DenseNet算法的效率和准确度，从而使得最终的工器具识别准确率和效率进一步得到提升。
进一步的技术方案在于，所述货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度小于第一信号阈值且持续时间大于第一时间阈值时，所述货架上的货架通信装置会将取出信号传输给房间内部的摄像头。
通过第一时间阈值的设定，从而防止由于外部的干扰或者多无线信号干扰导致的准确度降低问题的存在，冲动而进一步保证了判断的准确性。
进一步的技术方案在于，所述工器具还包括二维码标签，所述工作人员在进行工器具进行拿取时，通过房间内部的移动识别终端扫描所述二维码标签，确定所述工器具的状态。
通过二维码的设置，从而使得工作人员在去放工器具的时候，清楚的观测到设备信息，主要包括，试验日期，检修数据，是否超期、使用说明书等等，从而进一步保证了拿取的工器具的的安全性和可靠性。
进一步的技术方案在于，当货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度大于第四信号阈值，且所述无线信号强度保持稳定且持续时间大于第二时间阈值，确定工器具被归还。
通过第二时间阈值以及无线强度保持稳定的设置，从而进一步的提升了设备存放的设置的准确性，防止由于干扰导致的无线信号强度的变换从而导致的错误判断的问题出现。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
图1是根据实施例1的安全工器具的取出状态判断步骤的流程图。
图2是实施例1中的安全工器具的归还状态判断步骤的流程图。
图3为实施例1中的摄像头确定工器具的种类和取放状态的具体步骤的流程图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述。
用语“一个”、“一”、“该”、“所述”用以表示存在一个或多个要素/组成部分/等；用语“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要素/组成部分/等。
传统的工器具库房管理方式主要依靠人工操作，员工进行定期盘点库存、借出与归还工具和材料等都需要进行手工记录，而人工操作方式过多可能会导致一系列问题，如记录出错。随着库存工器具数量的增长以及工器具的频繁使用，人工管理方式的缺点也逐渐突出出来：对于很长一段时间内产生的记录文件和数据，可能出现丢失、损毁的情况，并且无法对工具和材料的使用情况进行有效统计。
中国发明专利申请公布号CN110598813A《一种基于RFID标签定位技术的工器具管理系统及方法》通过货架天线和门禁天线分别向RFID标签发射射频信号，根据RFID标签反馈的无线信号强度值来获取RFID标签与货架天线以及门禁天线之间的距离，进而根据RFID标签与货架天线以及门禁天线之间的距离判断工器具的借用或归还的登记状态，达到准确判断工器具出入库状态的目的，实现对工器具登记状态的精确记录管理，但是由于天线与RFID标签质检的强度微弱，极易受到环境中无线信号的干扰，因此准确率不高，不能解决工器具管理混乱的问题。
实施例1
为了解决上述技术问题，本发明第一方面提供了一种安全工器具管理方法，其特征在于，具体包括：
如图1所示，当货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度小于第一信号阈值时，所述货架上的货架通信装置会将取出信号传输给房间内部的摄像头，所述摄像头会对所述工器具的种类和取放状态进行确定；
当确定取走后，所述摄像头会将所述取出信号传输至所述门禁通信系统，此时门禁天线开始对接收到的无线信号进行判断，当门禁上的门禁天线接收到工器具的RFID标签反馈的RFID无线信号，并将所述RFID无线信号传输给射频信号读写器读取所述工器具的编号，并将所述编号传输至计算机，确定所述工器具是否超期，当超期时，将所述工器具超期信号和推荐的同类型的工器具信号的存放位置传输给房间内部的音响告警装置，提醒工作人员更换工器具；
若不超期，当门禁上的门禁天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值，此时门禁上的门禁通信装置会将门禁状态信号传递给摄像头，所述摄像头会对所述工器具的取放状态进行进一步的确认，确认所述工器具被取走后，所述门禁上的门禁通信装置以及所述摄像头会将所述工器具的取出状态、工器具种类发送给所述货架的货架通信装置，所述货架通信装置将所述工器具的种类以及取出状态发送至服务器进行存储；
如图2所示，当门禁上的门禁天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值时，所述门禁通信装置将所述工器具送回信号传输给房间内部的摄像头；
房间内部的摄像头会对所述工器具的种类和状态进行识别，确认所述工器具被送回后，所述摄像头会将所述送回信号传输给所述货架通信装置，所述货架天线开始监测所述工器具反馈的无线信号并当货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度大于第四信号阈值时，确认所述工器具被归还，所述摄像头通信装置将所述工器具种类发送给所述货架的通信装置，所述货架的货架通信装置会将所述工器具的种类和归还状态发送至服务器进行存储。
当货架天线接收到的无线信号强度小于第一信号阈值时，此时可以大致判断有人在拿取工器具，此时摄像头对拿取的工器具进行拍摄并识别，确定是否离开货架，工器具的种类，从而解决了原有的由于无线信号容易受到干扰或者由于工具袋或者工具箱的屏蔽作用导致信号过弱，导致判断不准确的问题，进一步提升了工器具管理的可靠性和准确性，当通过摄像头确认工器具被拿离了货架，此时通过门禁上的门禁天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值的判断，说明工器具先接近门禁，接着又远离门禁，说明此时的工器具被取出，从而将所述工器具的取出状态和种类通过服务器进行存储，从而通过结合多方面的信息实现了对工器具取出状态以及种类的判断，进一步提升了工器具科学管理的水平，促进了工器具的安全可靠使用。通过门禁上设置的射频信号读写器对取走的工器具的编号的读取，并进一步通过计算机对工器具的预防性试验状态进行判断，从而防止了试验超期的工器具被拿走，进一步保证了管理的可靠性。通过采用摄像头对工器具的取走状态进行进一步的确认，进一步保证了工器具的状态判断的可靠性。
当门禁上的门禁天线接收到的无线信号大于先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值时，说明此时工器具存在送回的可能，通过摄像头对工器具的种类和状态进行判断，确定其是否放回了货架，当放置在货架上后，通过货架上的货架天线接收到的无线信号大于第四信号阈值，确认此时工器具放置在货架上，并将所述工器具的种类和归还状态发送至服务器进行存储。
通过采用无线信号强度与摄像头相结合的方式对货物存取的状态进行判断，从而解决了原有的仅仅依靠无线信号强度判断准确率不高，导致无法解决工器具管理混乱的问题，进一步提升了判断的精度，解决了无线信号强度容易受到干扰的问题，在无线信号受到干扰后，还可以通过与摄像头的信号相补充的形式提升整体的判断精度，此外通过对无线信号的判断，在进行摄像头的开启，进一步节省了电能的消耗，减少了无用的电能浪费，此外通过对门禁天线接收到的无线信号的变化过程的判断，而不是仅仅依靠无线信号强度判断，进一步提升了判断的精度。
具体举个例子，在进行取出状态判断时，若第一信号阈值为70dB，第二信号阈值为80dB，第三信号阈值为50dB，则若当货架上的货架天线接收到的无线信号强度为60dB，此时货架通信装置会将取出信号传输给摄像头，摄像头在接受到信号后，确定此时取出的工器具种类为扳手，确定处于取出状态，此时门禁上的门禁天线接收到的信号先为90dB,此时射频信号读写器读取工器具的编号，并确认是否超期，当不超期时，此时门禁上的门禁天线接收到的信号先为90dB,然后逐渐降低，到40dB,即先大于第二信号阈值，再低于第三信号阈值，此时门禁通信装置将取出状态传输给货架通信装置，此时摄像头会对工器具的取走状态进行进一步的确认，此时摄像头通信装置将扳手传输给货架通信装置，货架通信装置将扳手和取出状态传输至服务器进行存储。
举个例子，在进行归还状态判断时，第二信号阈值为80dB，第三信号阈值为50dB，第四信号阈值为75dB,若此时门禁上的此时门禁上的门禁天线接收到的信号先为90dB,然后逐渐降低，到40dB,则确定此时存在归还的可能性，门禁通信装置将所述工器具送回信号传输给房间内部的摄像头，摄像头确认此时存在工作人员进行工器具的归还，识别得到的工器具种类为扳手，确认所述工器具被送回后，所述摄像头会将所述送回信号传输给所述货架通信装置，所述货架天线开始监测所述工器具反馈的无线信号此时货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度为80dB,则大于第四信号阈值，所述摄像头通信装置将扳手发送给所述货架的通信装置，所述货架的货架通信装置会将扳手和归还状态发送至服务器进行存储。
通过采用无线信号强度与摄像头相结合的方式对货物存取的状态进行判断，从而解决了原有的仅仅依靠无线信号强度判断准确率不高，导致无法解决工器具管理混乱的问题，进一步提升了判断的精度，解决了无线信号强度容易受到干扰的问题，在无线信号受到干扰后，还可以通过与摄像头的信号相补充的形式提升整体的判断精度，此外通过对无线信号的判断，在进行摄像头的开启，进一步节省了电能的消耗，减少了无用的电能浪费，此外通过对门禁天线接收到的无线信号的变化过程的判断，而不是仅仅依靠无线信号强度判断，进一步提升了判断的精度。
在另外一种可能的实施例中，所述摄像头确定工器具的种类和取放状态的具体步骤为：
S1 摄像头对所述拿取工器具的工作人员以及工器具进行拍摄得到所述工作人员的工作人员图片以及所述工器具的工器具图片；
S2所述摄像头对所述工器具照片进行解析，采用工器具图像识别算法确认所述工器具照片进行识别，得到识别结果；
S3根据所述识别结果确认所述工器具的种类和工器具的取放状态。
通过采用图像识别的方式对工器具的种类和工器具的取放状态进行识别，从而解决了原有的仅仅依靠无线信号强度判断带来的不准确型，从而使得最后的判断准确度答复度提升，同时通过对工器具的种类的判断，也使得整个系统变得更加的完善，从而可以在不需要人操作的基础上实现了无感式的仓储管理，极大的提高了系统的可靠性和实用性。
在另外一种可能的实施例中，采用人脸图像识别算法对所述工作人员图片进行识别，确定所述工作人员的身份信息，所述人脸识别算法采用CNN卷积神经网络算法。
在另外一种可能的实施例中，基于所述工作人员的身份信息确定其是否存在权限，当不存在权限时，所述摄像头通过摄像通信装置将告警信息传输给告警装置，发出告警信号。
通过对工作人员的识别，从而可以实现对取放工器具的工作人员的身份信息的管理，进而实现对工作人员的权限管理，也使得工器具的保护变得更加的安全。
在另外一种可能的实施例中，所述CNN卷积神经网络算法的损失函数为：
Figure 477531DEST_PATH_IMAGE002
其中p(x)为第x人脸的识别结果的标签,正确时为1，错误时为0，q(x)为第x个人脸的算法识别结果输出数据，在0到1之间。
通过采用ln函数，从而放大了正确识别结果的量，使得收敛速度得到进一步的加快。
在另外一种可能的实施例中，所述工器具图像识别算法采用基于注意力机制的DenseNet算法和resnet算法的组合性预测算法。
通过采用基于注意力机制的DenseNet算法和resnet算法的组合性预测算法，从而结合了DenseNet算法实现和增加了特征重用的优点以及resnet算法结构简单解决了深层网络梯度消失，效率高的优点，通过采用注意力机制对DenseNet算法进行优化，进一步提升了DenseNet算法的效率和准确度，从而使得最终的工器具识别准确率和效率进一步得到提升。
在另外一种可能的实施例中，所述货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度小于第一信号阈值且持续时间大于第一时间阈值时，所述货架上的货架通信装置会将取出信号传输给房间内部的摄像头。
举个例子，若第一信号阈值为70dB,第一时间阈值为20s，若货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度为40dB,且持续时间为40s，则此时货架通信装置会将取出信号传输给房间内部的摄像头。
通过第一时间阈值的设定，从而防止由于外部的干扰或者多无线信号干扰导致的准确度降低问题的存在，冲动而进一步保证了判断的准确性。
在另外一种可能的实施例中，所述工器具还包括二维码标签，所述工作人员在进行工器具进行拿取时，通过房间内部的移动识别终端扫描所述二维码标签，确定所述工器具的状态。
举个例子，工作人员进行二维码标签的扫描，从而得知物品种类为绝缘杆，电压等级为110kV，上次预防性试验时间为2022.5.6，距离下次到期时间为6个月，超期状态为不超期，检修数据为合格，使用说明书介绍了如何使用。
通过二维码的设置，从而使得工作人员在去放工器具的时候，清楚的观测到设备信息，主要包括，试验日期，检修数据，是否超期、使用说明书等等，从而进一步保证了拿取的工器具的的安全性和可靠性。
在另外一种可能的实施例中，当货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度大于第四信号阈值，且所述无线信号强度保持稳定且持续时间大于第二时间阈值，确定工器具被归还。
举个例子，第四信号阈值为75dB,第二时间阈值为30s，若此时无线信号强度为90dB, 持续时间为50s，则确定工器具已经被归还。
通过第二时间阈值以及无线强度保持稳定的设置，从而进一步的提升了设备存放的设置的准确性，防止由于干扰导致的无线信号强度的变换从而导致的错误判断的问题出现。
在本发明实施例中，术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定。术语“安装”、“连接”、“固定”等术语均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可折卸连接，或一体地连接。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实施例中的具体含义。
本发明实施例的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或单元必须具有特定的方向、以特定的方位构造和操作，因此，不能理解为对本发明实施例的限制。
在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一个优选实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明实施例的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上仅为本发明实施例的优选实施例而已，并不用于限制本发明实施例，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种安全工器具管理方法，其特征在于，具体包括：
当货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度小于第一信号阈值时，所述货架上的货架通信装置会将取出信号传输给房间内部的摄像头，所述摄像头会对所述工器具的种类和取放状态进行确定；
当确定取走后，所述摄像头会将所述取出信号传输至门禁通信系统，此时门禁天线开始对接收到的无线信号进行判断，当门禁上的门禁天线接收到工器具的RFID标签反馈的RFID无线信号，并将所述RFID无线信号传输给射频信号读写器读取所述工器具的编号，并将所述编号传输至计算机，确定所述工器具是否超期，当超期时，将所述工器具超期信号和推荐的同类型的工器具信号的存放位置传输给房间内部的音响告警装置，提醒工作人员更换工器具；
若不超期，当门禁上的门禁天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值，此时门禁上的门禁通信装置会将门禁状态信号传递给摄像头，所述摄像头会对所述工器具的取放状态进行进一步的确认，确认所述工器具被取走后，所述门禁上的门禁通信装置以及所述摄像头会将所述工器具的取出状态、工器具种类发送给所述货架的货架通信装置，所述货架通信装置将所述工器具的种类以及取出状态发送至服务器进行存储；
当门禁上的门禁天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号先大于第二信号阈值再小于第三信号阈值时，所述门禁通信装置将所述工器具送回信号传输给房间内部的摄像头；
房间内部的摄像头会对所述工器具的种类和状态进行识别，确认所述工器具被送回后，所述摄像头会将所述送回信号传输给所述货架通信装置，所述货架天线开始监测所述工器具反馈的无线信号并当货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度大于第四信号阈值时，确认所述工器具被归还，所述摄像头通信装置将所述工器具种类发送给所述货架的通信装置，所述货架的货架通信装置会将所述工器具的种类和归还状态发送至服务器进行存储。
2.如权利要求1所述的安全工器具管理方法，其特征在于，所述摄像头确定工器具的种类和取放状态的具体步骤为：
S1 摄像头对所述拿取工器具的工作人员以及工器具进行拍摄得到所述工作人员的工作人员图片以及所述工器具的工器具图片；
S2所述摄像头对所述工器具照片进行解析，采用工器具图像识别算法确认所述工器具照片进行识别，得到识别结果；
S3根据所述识别结果确认所述工器具的种类和工器具的取放状态。
3.如权利要求2所述的安全工器具管理方法，其特征在于，采用人脸图像识别算法对所述工作人员图片进行识别，确定所述工作人员的身份信息，所述人脸识别算法采用CNN卷积神经网络算法。
4.如权利要求3所述的安全工器具管理方法，其特征在于，基于所述工作人员的身份信息确定其是否存在权限，当不存在权限时，所述摄像头通过摄像通信装置将告警信息传输给告警装置，发出告警信号。
5.如权利要求3所述的安全工器具管理方法，其特征在于，所述CNN卷积神经网络算法的损失函数为：
Figure 385174DEST_PATH_IMAGE001
其中p(x)为第x人脸的识别结果的标签,正确时为1，错误时为0，q(x)为第x个人脸的算法识别结果输出数据，在0到1之间。
6.如权利要求2所述的安全工器具管理方法，其特征在于，所述工器具图像识别算法采用基于注意力机制的DenseNet算法和resnet算法的组合性预测算法。
7.如权利要求1所述的安全工器具管理方法，其特征在于，所述货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度小于第一信号阈值且持续时间大于第一时间阈值时，所述货架上的货架通信装置会将取出信号传输给房间内部的摄像头。
8.如权利要求1所述的安全工器具管理方法，其特征在于，所述工器具还包括二维码标签，所述工作人员在进行工器具进行拿取时，通过房间内部的移动识别终端扫描所述二维码标签，确定所述工器具的状态。
9.如权利要求1所述的安全工器具管理方法，其特征在于，当货架上的货架天线接收到工器具的RFID标签反馈的无线信号强度大于第四信号阈值，且所述无线信号强度保持稳定且持续时间大于第二时间阈值，确定工器具被归还。
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