CN116052500A - 口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质 - Google Patents

口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116052500A
CN116052500A CN202310079813.3A CN202310079813A CN116052500A CN 116052500 A CN116052500 A CN 116052500A CN 202310079813 A CN202310079813 A CN 202310079813A CN 116052500 A CN116052500 A CN 116052500A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mask
experience
smoke
model
mannequin
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310079813.3A
Other languages
English (en)
Inventor
孟雪皎
陆中秋
孟凡广
孟雯婷
汪松
刘娟娟
张慧娟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Security Jingling Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Suzhou Security Jingling Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Suzhou Security Jingling Intelligent Technology Co ltd filed Critical Suzhou Security Jingling Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202310079813.3A priority Critical patent/CN116052500A/zh
Publication of CN116052500A publication Critical patent/CN116052500A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161Detection; Localisation; Normalisation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing
    • G06T1/0014Image feed-back for automatic industrial control, e.g. robot with camera
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B9/00Simulators for teaching or training purposes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196Human being; Person
    • G06T2207/30201Face
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Respiratory Apparatuses And Protective Means (AREA)

Abstract

本申请提供了口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质,体验设备包括设置有翻板的容器、人形模特、发烟机和呼吸机,容器用于提供密闭空间,人形模特和发烟机设置于容器内,呼吸机设置于人形模特内部,该方法包括:获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度;利用机械手将体验口罩类型对应的口罩穿戴于人形模特的面部,人形模特是头部模特、半身模特或全身模特;利用发烟机提供烟尘,以使烟尘对应的烟尘浊度为体验烟尘浊度;利用呼吸机模拟呼吸操作,经过预设时长,对人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果,污染检测结果用于指示人形模特的呼吸系统的烟尘污染程度。可以提高口罩防护教育的有效性和现实体验性。

Description

口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质
技术领域
本申请涉及安全体验、人工智能技术领域,尤其涉及口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质。
背景技术
工业粉尘(industrial dust),主要来源于固体物料的机械粉碎、研磨和粉状物料的混合、筛分、包装及运输,其产生原因为化学物质燃烧产生的烟尘和化学物质被加热时产生的蒸气在空气中的氧化和凝结而形成的烟雾。
工业粉尘严重危害人体健康,有毒的金属粉尘和非金属粉尘(铬、锰、镉、铅、汞、砷等)进人人体后,会威胁人体健康安全。提高作业者对工业粉尘的重视程度至关重要。
现有的口罩防护教育多停留在口头教育中,基于此,本申请提供了口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质,以改进现有技术。
发明内容
本申请的目的在于提供口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质,可以提供口罩防护体验,提高口罩安全教育的有效性和现实体验性。
本申请的目的采用以下技术方案实现:
第一方面,本申请提供了一种口罩防护体验方法,体验设备包括设置有翻板的容器、人形模特、发烟机和呼吸机,所述容器用于提供密闭空间,所述人形模特和所述发烟机设置于所述容器内,所述呼吸机设置于所述人形模特内部,所述方法包括:
获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度;
基于所述体验口罩类型,利用机械手将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部,所述人形模特是头部模特、半身模特或全身模特;
利用所述发烟机提供烟尘,以使所述烟尘对应的烟尘浊度为所述体验烟尘浊度;
利用所述呼吸机模拟呼吸操作,经过预设时长,对所述人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果,所述污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的烟尘污染程度。
该技术方案的有益效果在于:获取体验人员所选择的体验口罩类型和体验烟尘浊度,根据体验口罩类型,利用机械手将体验口罩类型对应的口罩戴在人形模特的面部,人形模特可以是头部模特,也可以是半身模特,还可以是全身模特;利用发烟机提供体验烟尘浊度对应的烟尘,再利用人形模特内部的呼吸机模拟呼吸操作,经过预设时长之后,检测人形模特的呼吸系统以得到污染监测结果。可以提供口罩防护体验,提高口罩安全教育的有效性和现实体验性,不仅过程智能化,无需大量的人工操作,还可以准确模拟人体的呼吸,更具有真实性;可以直观地展现佩戴口罩对防护的重要性和对身体健康的保障。
在一些可选的实施方式中,所述获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度,包括:
利用显示设备显示多个一级选项,以使所述体验人员对其中一个所述一级选项进行第一选择操作,所述多个一级选项用于指示多种口罩类型,所述多种口罩类型包括无口罩、医用口罩、KN95口罩、工业防尘口罩以及防毒面罩;
利用交互设备接收所述体验人员对应的第一选择操作,响应于所述第一选择操作,确定所选择的口罩类型作为所述体验口罩类型,并利用所述显示设备显示多个二级选项,以使所述体验人员对其中一个所述二级选项进行第二选择操作,所述多个二级选项用于指示多种烟尘浊度;
利用所述接收设备接收所述体验人员对应的第二选择操作,响应于所述第二选择操作,确定所选择的烟尘浊度作为所述体验烟尘浊度。
该技术方案的有益效果在于:利用显示设备显示多个一级选项,多个一级选项用于指示多种口罩类型,其中,多种口罩类型包括无口罩、医用口罩、KN95口罩、工业防尘口罩以及防毒面罩,利用交互设备接收体验人员对应的第一选择操作,响应于第一选择操作,确定所选择的口罩类型作为体验口罩类型,并利用显示设备显示多个二级选项,多个二级选项用于指示多种烟尘浊度,利用接收设备接收体验人员对应的第二选择操作,响应于第二选择操作,确定所选择的烟尘浊度作为所述体验烟尘浊度(即体验人员可以通过一级选项和二级选项选择体验口罩类型和体验烟尘浊度)。该操作更加具有针对性,可以根据体验人员的选择执行相应的操作,智能化程度高,贴合实际需求,具有高灵活度和可操作性。
在一些可选的实施方式中,所述基于所述体验口罩类型,利用机械手将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部,包括:
利用图像采集设备采集所述人形模特的第一面部图像;
将所述人形模特的第一面部图像输入面部识别模型进行识别,以得到所述人形模特的面部识别结果,所述面部识别结果为所述人形模特的面部位置信息;
基于所述体验口罩类型和所述人形模特的面部位置信息,开启所述容器的翻板,以使所述机械手从初始位置进入所述容器并将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部。
该技术方案的有益效果在于:利用图像采集设备采集人形模特的第一面部图像,并将人形模特的第一面部图像输入面部识别模型,通过面部识别模型对人形模特的面部进行识别以得到人形模特的面部位置信息;再根据体验口罩类型和所述人形模特的面部位置信息,开启容器的翻板,以使机械手从初始位置进入所述容器并将体验口罩类型对应的口罩穿戴于人形模特的面部;可以快速高效地得到人形模特的面部位置信息,不需要人工判定,减少了误差,提高了工作的效率,并且可以有效保存模型所输出的检测结果,避免遗漏和丢失,识别结果可以重复利用。利用面部识别模型对人形模特的面部进行识别的优势是识别过程简单,智能化程度高,识别速度快,识别效率高,所消耗的人力资源少。利用机械手可以代替人工佩戴口罩,增加趣味性和观赏性。
在一些可选的实施方式中,所述利用所述发烟机提供烟尘,以使所述烟尘对应的烟尘浊度为所述体验烟尘浊度,包括:
检测所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部;
体验人员的用户设备如果否,则生成第一提示信息并发送至体验人员的用户设备,所述第一提示信息用于提示所述体验人员将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部;
如果是,则关闭所述容器的翻板,开启所述发烟机,以使所述发烟机提供烟尘。
该技术方案的有益效果在于:检测体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于人形模特的面部,如果检测体验口罩类型对应的口罩没有正确穿戴于人形模特的面部,则生成第一提示信息并发送至体验人员的用户设备以提示体验人员将口罩类型对应的口罩穿戴于人形模特的面部;如果检测体验口罩类型对应的口罩正确穿戴于人形模特的面部,则关闭容器的翻板并开启发烟机,利用发烟机提供体验烟尘浊度对应的烟尘。如果不进行检测操作则有可能出现由于口罩佩戴失败导致的人形模特呼吸系统污染严重的问题,从而影响口罩防护体验。
在一些可选的实施方式中,所述检测所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部,包括:
利用图像采集设备采集所述人形模特的第二面部图像;
将所述人形模特的第二面部图像输入口罩检测模型进行检测,以得到所述人形模特的口罩检测结果,所述口罩检测结果用于指示所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部。
该技术方案的有益效果在于:利用图像采集设备采集人形模特的第二面部图像,并将人形模特的第二面部图像输入口罩检测模型,通过口罩检测模型对人形模特的面部进行检测,可以快速高效地得到人形模特的口罩检测结果,口罩检测结果用于指示所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部,不需要人工判定,减少了误差,提高了工作的效率,并且可以有效保存模型所输出的检测结果,避免遗漏和丢失。利用口罩检测模型对人形模特的面部进行检测的优势是检测过程简单,智能化程度高,检测速度快,检测效率高,所消耗的人力资源少。由于口罩佩戴具备一定的规范,导致口罩佩戴有很多细节,所以人工检测很容易造成遗漏和错误,因此使用口罩检测模型检测是必要的。
在一些可选的实施方式中,所述对所述人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果,包括:
利用图像采集设备采集所述人形模特的呼吸系统的系统图像;
将所述人形模特的呼吸系统的系统图像输入污染检测模型进行检测,以得到所述污染检测结果,所述污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的受污染程度。
该技术方案的有益效果在于:利用图像采集设备采集人形模特的呼吸系统的系统图像,并将系统图像输入污染检测模型,通过污染检测模型对人形模特的呼吸系统进行检测,可以快速高效地得到污染检测结果,不需要人工判定,减少了误差,提高了工作的效率,并且可以有效保存模型所输出的检测结果,避免遗漏和丢失;还可以利用所采集的系统图像提供直观的污染示意图,提高体验人员的口罩防护意识。
在一些可选的实施方式中,所述方法还包括:
基于所述污染检测结果,对口罩防护操作进行打分以生成口罩防护分数,所述口罩防护分数用于指示所述口罩防护操作的防护效果;
检测所述口罩防护分数是否不小于预设防护分数;
如果不小于,则生成第二提示信息并将所述第二提示信息发送至所述体验人员的用户设备,所述第二提示信息用于指示所述口罩防护体验成功;
如果小于,则生成第三提示信息并将所述第三提示信息发送至所述体验人员的用户设备,所述第三提示信息用于指示所述口罩防护体验失败。
该技术方案的有益效果在于:根据污染检测结果,对污染检测结果对应的口罩防护操作进行打分以生成口罩防护分数,口罩防护分数用于指示口罩防护操作的防护效果;检测口罩防护分数是否小于预设防护分数,如果不小于,则生成体第二提示信息并将第二提示信息发送至体验人员的用户设备,第二提示信息用于指示所述口罩防护体验成功,如果小于,则生成第三提示信息并将第三提示信息发送至体验人员的用户设备,第三提示信息用于指示所述口罩防护体验失败;可以起到警示和教育的作用,使体验人员可以更加重视口罩的选型问题。
第二方面,本申请提供了一种电子设备,体验设备包括设置有翻板的容器、人形模特、发烟机和呼吸机,所述容器用于提供密闭空间,所述人形模特和所述发烟机设置于所述容器内,所述呼吸机设置于所述人形模特内部;
所述电子设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时实现以下步骤:
获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度;
基于所述体验口罩类型,利用机械手将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部,所述人形模特是头部模特、半身模特或全身模特;
利用所述发烟机提供烟尘,以使所述烟尘对应的烟尘浊度为所述体验烟尘浊度;
利用所述呼吸机模拟呼吸操作,经过预设时长,对所述人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果,所述污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的烟尘污染程度。
在一些可选的实施方式中,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度:
利用显示设备显示多个一级选项,以使所述体验人员对其中一个所述一级选项进行第一选择操作,所述多个一级选项用于指示多种口罩类型,所述多种口罩类型包括无口罩、医用口罩、KN95口罩、工业防尘口罩以及防毒面罩;
利用交互设备接收所述体验人员对应的第一选择操作,响应于所述第一选择操作,确定所选择的口罩类型作为所述体验口罩类型,并利用所述显示设备显示多个二级选项,以使所述体验人员对其中一个所述二级选项进行第二选择操作,所述多个二级选项用于指示多种烟尘浊度;
利用所述接收设备接收所述体验人员对应的第二选择操作,响应于所述第二选择操作,确定所选择的烟尘浊度作为所述体验烟尘浊度。
在一些可选的实施方式中,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式基于所述体验口罩类型,利用机械手将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部:
利用图像采集设备采集所述人形模特的第一面部图像;
将所述人形模特的第一面部图像输入面部识别模型进行识别,以得到所述人形模特的面部识别结果,所述面部识别结果为所述人形模特的面部位置信息;
基于所述体验口罩类型和所述人形模特的面部位置信息,开启所述容器的翻板,以使所述机械手从初始位置进入所述容器并将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部。
在一些可选的实施方式中,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式利用所述发烟机提供烟尘:
检测所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部;
体验人员的用户设备如果否,则生成第一提示信息并发送至体验人员的用户设备,所述第一提示信息用于提示所述体验人员将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部;
如果是,则关闭所述容器的翻板,开启所述发烟机,以使所述发烟机提供烟尘。
在一些可选的实施方式中,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式检测所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部:
利用图像采集设备采集所述人形模特的第二面部图像;
将所述人形模特的第二面部图像输入口罩检测模型进行检测,以得到所述人形模特的口罩检测结果,所述口罩检测结果用于指示所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部。
在一些可选的实施方式中,所述处理器还被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式对所述人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果:
利用图像采集设备采集所述人形模特的呼吸系统的系统图像;
将所述人形模特的呼吸系统的系统图像输入污染检测模型进行检测,以得到所述污染检测结果,所述污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的受污染程度。
在一些可选的实施方式中,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时还实现以下步骤:
基于所述污染检测结果,对口罩防护操作进行打分以生成口罩防护分数,所述口罩防护分数用于指示所述口罩防护操作的防护效果;
检测所述口罩防护分数是否不小于预设防护分数;
如果不小于,则生成第二提示信息并将所述第二提示信息发送至所述体验人员的用户设备,所述第二提示信息用于指示所述口罩防护体验成功;
如果小于,则生成第三提示信息并将所述第三提示信息发送至所述体验人员的用户设备,所述第三提示信息用于指示所述口罩防护体验失败。
第三方面,本申请提供了一种口罩防护体验系统,所述口罩防护体验系统包括:
上述任一项电子设备;
体验设备,所述体验设备包括:
容器,所述容器上设置有翻板,所述容器至少有一部分为可透视材料;
人形模特,所述人形模特设置于所述容器内;
发烟机,所述发烟机用于提供烟尘,所述发烟机设置于所述容器内;
呼吸机,所述呼吸机用于模拟呼吸操作,所述呼吸机设置于所述人形模特内部;
机械手,所述机械手的初始位置位于所述容器的外部。
第四方面,本申请提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项方法的步骤。
附图说明
下面结合附图和实施方式对本申请进一步说明。
图1示出了本申请实施例提供的一种口罩防护体验方法的流程示意图。
图2示出了本申请实施例提供的一种获取体验口罩类型和体验烟尘浊度的流程示意图。
图3示出了本申请实施例提供的一种穿戴口罩的流程示意图。
图4示出了本申请实施例提供的一种提供烟尘的流程示意图。
图5示出了本申请实施例提供的一种口罩防护体验设备的结构示意图。
图6示出了本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
图7示出了本申请实施例提供的一种口罩防护体验系统的结构示意图。
图8示出了本申请实施例提供的一种程序产品的结构示意图。
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对本申请实施例做进一步描述,需要说明的是,在不相冲突的前提下,以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施方式。
在本申请实施例中,“至少一个”是指一个或者多个,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B的情况,其中A,B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达,是指的这些项中的任意组合,包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如,a,b或c中的至少一项(个),可以表示:a,b,c,a和b,a和c,b和c,a和b和c,其中a、b和c可以是单个,也可以是多个。值得注意的是,“至少一项(个)”还可以解释成“一项(个)或多项(个)”。
还需说明的是,本申请实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施方式或设计方案不应被解释为比其他实施方式或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
下面,首先对本申请的其中一个技术领域(安全体验)进行简单说明。
安全体验(体验式安全培训)是一种在模拟或真实环境中亲身感受和形体体验,通过“听”、“看”、“研”、“练”,再由培训师结合学员的体验感受,将安全技术知识进行讲解,学员形成对安全的深切认识、掌握相关的技能、具备相关的能力并使用于实际工作中的安全培训活动,是一种依托于安全体验馆的新型安全培训模式。
安全体验馆是实地体验项目,通过模拟现场作业环境,针对容易出现安全问题的地方进行现实演示,体验人员通过亲身参与,了解安全问题的重要性。现有的安全体验馆大多采用实体设施模拟各类作业环境,成本高,不容易在不同作业场景之间进行切换。
在一般条件下工业毒物,常以一定的物理形态(固体、液体或气体)存在。但在生产环境中,随着反应或加工过程的不同,则有下列五种状态可造成环境污染。
(1)粉尘为飘浮于空气中的固体颗粒,直径大于0.1μm者,大都在固体物质机械粉碎、研磨时形成。如制造铅丹颜料的铅尘、制造氰氨化钙的电石尘等。根据粉尘的性质可分为无机性粉尘、有机性粉尘和混合性粉尘。
(2)烟尘,又称烟雾或烟气,为悬浮在空气中的烟状固体微粒。直径小于0.1μm的,多为某些金属熔化时产生的蒸气在空气中氧化凝聚而成。如熔铜时放出的锌蒸气所产生的氧化锌烟尘、熔铬时产生的氧化铬烟尘等。
(3)雾为悬浮于空气中的微小液滴。多系蒸气冷凝或液体喷散而成。如铬电镀时的铬酸雾、喷漆中的含苯漆雾等。烟尘和雾统称为气溶胶。
(4)蒸气为液体蒸发或固体物料升华而形成。前者如苯蒸气,后者如熔磷时的磷蒸气等。
(5)气体为生产场所温度、气压条件下散发于空气中的气态物质。如常温常压下的氯、一氧化碳、二氧化碳等。
从预防生产中毒角度出发,按其性质的作用来区分工业毒物较为适宜。一般分为以下几种。
(1)刺激性毒物,例如酸的蒸气、氯、氨、二氧化硫等均属此类毒物。刺激性气体和蒸气尽管其物理和化学性质有所不同,但它们直接作用到组织上时都能引起组织发炎。
(2)窒息性毒物,窒息性毒物可分为窒息及化学窒息性毒物两种。前者如氮、氢、氦等,后者如一氧化碳、氰化氢等。
(3)麻醉性毒物,例如芳香族化合物、醇类、脂肪族硫化物、苯胺、硝基苯及其他化合物均属此类毒物。该类毒物主要对神经系统有麻醉作用。
(4)无机化合物及金属有机化合物,凡对人体有毒理作用而不能归于上述三类的气体和挥发性毒物均属此类。如金属蒸气、砷与锑的有机化合物等。
专利CN111523380A公开了一种基于人脸和姿态识别的口罩佩戴情况监测方法,所述方法包括以下步骤:步骤1:获取监控视频;步骤2:对视频数据中的图像进行人脸检测,检测图像中是否存在人脸,若图像中不存在人脸,则回到步骤1;步骤3:若图像中存在人脸,则对人脸进行识别并进行身份认证,确定人脸所对应的目标身份,若无法确定所有目标身份则回到步骤1;步骤4:对步骤2检测得到的人脸区域进行口罩检测,检测目标是否佩戴口罩以及是否正确佩戴口罩;步骤5:若目标没有佩戴口罩或没有正确佩戴口罩,则对目标发出提醒;若目标正确佩戴口罩,则回到步骤4;步骤6:对目标进行姿态检测,若手部触碰口、鼻区域,则对目标发出提醒,反之继续进行姿态检测。该方法只能对是否正确佩戴口罩进行检测,不具备安全教育的功能。
方法实施例
参见图1,图1示出了本申请实施例提供的一种口罩防护体验方法的流程示意图。
本申请实施例提供了一种口罩防护体验方法,体验设备包括设置有翻板的容器、人形模特、发烟机和呼吸机,所述容器用于提供密闭空间,所述人形模特和所述发烟机设置于所述容器内,所述呼吸机设置于所述人形模特内部,所述方法包括:
步骤S101:获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度;
步骤S102:基于所述体验口罩类型,利用机械手将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部,所述人形模特是头部模特、半身模特或全身模特;
步骤S103:利用所述发烟机提供烟尘,以使所述烟尘对应的烟尘浊度为所述体验烟尘浊度;
步骤S104:利用所述呼吸机模拟呼吸操作,经过预设时长,对所述人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果,所述污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的烟尘污染程度。
由此,获取体验人员所选择的体验口罩类型和体验烟尘浊度,根据体验口罩类型,利用机械手将体验口罩类型对应的口罩戴在人形模特的面部,人形模特可以是头部模特,也可以是半身模特,还可以是全身模特;利用发烟机提供体验烟尘浊度对应的烟尘,再利用人形模特内部的呼吸机模拟呼吸操作,经过预设时长之后,检测人形模特的呼吸系统以得到污染监测结果。
可以提供口罩防护体验,提高口罩安全教育的有效性和现实体验性,不仅过程智能化,无需大量的人工操作,还可以准确模拟人体的呼吸,更具有真实性;可以直观地展现佩戴口罩对防护的重要性和对身体健康的保障。
本申请实施例对口罩的数量不作限定,其例如可以是1、2、3、4、5、6、、8、10、12、20、30、50个、100个等。
本申请实施例对烟尘浊度不作限定,其例如可以是0.1度、0.3度、0.8度、1度、2度、5度、10度、20度等。
本申请实施例中,烟尘是燃煤和工业生产过程中排放出来的固体颗粒物。它的主要成份是二氧化硅﹑氧化铝﹑氧化铁﹑氧化钙和未经燃烧的炭微粒等。大气污染物种类繁多,按形态概括起来可分为两类,即颗粒状污染物和有害气体,烟尘属于颗粒状污染物。一般将冶金过程或化学过程形成的固体粒子气溶胶称为烟尘;燃烧过程产生的飞灰和黑烟,在不必细分时,也称为烟尘。烟尘浊度是指烟尘对光线通过时所产生的阻碍程度,它包括空气中的烟尘对光的散射和烟尘分子对光的吸收,浊度的单位是用“度”来表示的,就是相当于1L的水中含有1mg的SiO2(或是非曲直mg白陶土、硅藻土)时,所产生的浊度为1度,或称杰克逊。浊度单位为JTU,1JTU=1mg/L的白陶土悬浮体。现代仪器显示的浊度是散射浊度单位NTU,也称TU。
本申请实施例对人形模特不作限定,其例如可以是头部模特或半身模特或全身模特。本申请中人形模特具有模拟的双耳和呼吸系统;双耳用于佩戴口罩;所模拟出的呼吸系统能够模拟人体的呼吸操作,该呼吸系统例如可以包括鼻部、导气管和气泵,鼻部能够连通至外部,气泵能够进行进气操作和出气操作。在一些实施例中,该导气管例如可以包括人工咽、人工喉、人工气管、人工支气管,该气泵例如可以具有模拟人体肺部的形状,且该气泵包括多个肺泡以及胸膜组织。
本申请实施例对烟尘不作限定,其例如可以是面粉、彩色粉末、炭灰、香烟烟尘、工业烟尘等。彩色粉末例如可以是红色、黄色、绿色或者紫色。
本申请实施例对机械手不作限定,其例如可以是液压驱动机械手、气压驱动机械手、电气驱动机械手和机械驱动机械手,其中,机械驱动机械手又可以是直角坐标式机械手、圆柱坐标式机械手、极坐标式机械手、多关节式机械手等。
在本申请实施例中,机械手是一种能模仿人手和臂的某些动作功能,用以按固定程序抓取、搬运物件或操作工具的自动操作装置。特点是可以通过编程来完成各种预期的作业,构造和性能上兼有人和机械手机器各自的优点。机械手主要由执行机构、驱动机构和控制系统三大部分组成。手部是用来抓持工件(或工具)的部件,根据被抓持物件的形状、尺寸、重量、材料和作业要求而有多种结构形式,如夹持型、托持型和吸附型等。驱动机构可以使手部完成各种转动(摆动)、移动或复合运动来实现规定的动作,改变被抓持物件的位置和姿势。运动机构的升降、伸缩、旋转等独立运动方式,称为机械手的自由度。为了抓取空间中任意位置和方位的物体,需有6个自由度。自由度是机械手设计的关键参数。自由度越多,机械手的灵活性越大,通用性越广,其结构也越复杂。一般专用机械手有2~3个自由度。控制系统是通过对机械手每个自由度的电机的控制,来完成特定动作。同时接收传感器反馈的信息,形成稳定的闭环控制。控制系统的核心通常是由单片机或dsp等微控制芯片构成,通过对其编程实现所要功能。
本申请实施例对机械手的数量不作限定,其例如可以是1、2、3、4、5个等,在一些可选实施方式中,容器外部设置有1个机械手,该机械手可以设置于容器外部的地面上、容器上方的天花板上等。
本申请实施例对预设时长不作限定,其例如可以是10s、20s、30s、1min、3min、5min、10min、13min、20min等。
参见图2,图2示出了本申请实施例提供的一种获取体验口罩类型和体验烟尘浊度的流程示意图。
在一些可选的实施方式中,所述获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度,包括:
步骤S201:利用显示设备显示多个一级选项,以使所述体验人员对其中一个所述一级选项进行第一选择操作,所述多个一级选项用于指示多种口罩类型,所述多种口罩类型包括无口罩、医用口罩、KN95口罩、工业防尘口罩以及防毒面罩;
步骤S202:利用交互设备接收所述体验人员对应的第一选择操作,响应于所述第一选择操作,确定所选择的口罩类型作为所述体验口罩类型,并利用所述显示设备显示多个二级选项,以使所述体验人员对其中一个所述二级选项进行第二选择操作,所述多个二级选项用于指示多种烟尘浊度;
步骤S203:利用所述接收设备接收所述体验人员对应的第二选择操作,响应于所述第二选择操作,确定所选择的烟尘浊度作为所述体验烟尘浊度。
由此,利用显示设备显示多个一级选项,多个一级选项用于指示多种口罩类型,其中,多种口罩类型包括无口罩、医用口罩、KN95口罩、工业防尘口罩以及防毒面罩,利用交互设备接收体验人员对应的第一选择操作,响应于第一选择操作,确定所选择的口罩类型作为体验口罩类型;
并利用显示设备显示多个二级选项,多个二级选项用于指示多种烟尘浊度,利用接收设备接收体验人员对应的第二选择操作,响应于第二选择操作,确定所选择的烟尘浊度作为所述体验烟尘浊度(即体验人员可以通过一级选项和二级选项选择体验口罩类型和体验烟尘浊度)。
该操作更加具有针对性,可以根据体验人员的选择执行相应的操作,智能化程度高,贴合实际需求,具有高灵活度和可操作性。
本申请实施例对一级选项和二级选项的数量均不作限定,其例如可以是1个、2个、3个、5个、7个、20个、50个等;
本申请实施例对第一选项不作限定,其例如可以是无口罩选项、医用口罩选项、KN95口罩选项、工业防尘口罩选项以及防毒面罩选项。
本申请实施例对第二选项不作限定,其例如可以是0.1度、0.3度、0.8度、1度、2度、5度、10度、20度等。
本申请实施例对交互设备不作限定,其例如可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能穿戴设备或者是具有鼠标、键盘、麦克风、摄像头、按钮、旋钮、滑钮、触控板、触控笔的智能终端设备,或者,交互设备可以是工作站或者控制台。
本申请实施例对显示设备不作限定,其例如可以是投影仪、显示屏、手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能穿戴设备等具有显示功能的设备。
在一些可选实施例中,显示屏中显示的一级选项包括无口罩选项、医用口罩选项、KN95口罩选项、工业防尘口罩选项以及防毒面罩选项,体验人员利用鼠标选择了工业防尘口罩选项,响应于体验人员的第一选择操作,确定所选择的工业防尘口罩作为体验口罩类型;显示屏显示的二级选项包括0.1度、0.3度、0.8度、1度、2度、5度、10度、20度等,体验人员利用鼠标选择了2度,响应于体验人员的第二选择操作,确定所选择的2度作为体验烟尘浊度。
参见图3,图3示出了本申请实施例提供的一种穿戴口罩的流程示意图。
在一些可选的实施方式中,所述基于所述体验口罩类型,利用机械手将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部,包括:
步骤S301:利用图像采集设备采集所述人形模特的第一面部图像;
步骤S302:将所述人形模特的第一面部图像输入面部识别模型进行识别,以得到所述人形模特的面部识别结果,所述面部识别结果为所述人形模特的面部位置信息;
步骤S303:基于所述体验口罩类型和所述人形模特的面部位置信息,开启所述容器的翻板,以使所述机械手从初始位置进入所述容器并将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部。
由此,利用图像采集设备采集人形模特的第一面部图像,并将人形模特的第一面部图像输入面部识别模型,通过面部识别模型对人形模特的面部进行识别以得到人形模特的面部位置信息;
再根据体验口罩类型和所述人形模特的面部位置信息,开启容器的翻板,以使机械手从初始位置进入所述容器并将体验口罩类型对应的口罩穿戴于人形模特的面部;
可以快速高效地得到人形模特的面部位置信息,不需要人工判定,减少了误差,提高了工作的效率,并且可以有效保存模型所输出的检测结果,避免遗漏和丢失,识别结果可以重复利用。
利用面部识别模型对人形模特的面部进行识别的优势是识别过程简单,智能化程度高,识别速度快,识别效率高,所消耗的人力资源少。
利用机械手可以代替人工佩戴口罩,增加趣味性和观赏性。
本申请实施例对第一面部图像的数量不作限定,其例如可以是1、2、3、4、5、10等。
在一些可选实施方式中,所述面部识别模型的训练过程包括:
获取第一训练集,所述第一训练集包括多个第一训练数据,每个所述第一训练数据包括样本人形模特的第一样本面部图像以及所述第一样本面部图像对应的面部识别结果的标注数据,所述第一样本面部图像对应的面部识别结果为所述样本人形模特的面部位置信息;
针对所述第一训练集中的每个第一训练数据,执行以下处理:
将所述第一训练数据中的第一样本面部图像输入预设的第一深度学习模型,以得到所述第一样本面部图像对应的面部识别结果的预测数据;
基于所述第一样本面部图像对应的面部识别结果的预测数据和标注数据,对所述第一深度学习模型的模型参数进行更新;
检测是否满足预设的第一训练结束条件;如果是,则将训练出的所述第一深度学习模型作为所述面部识别模型;如果否,则利用下一个所述第一训练数据继续训练所述第一深度学习模型。
本申请实施例对标注数据的获取方式不作限定,例如可以采用人工标注的方式,也可以采用自动标注或者半自动标注的方式。第一样本面部图像例如可以采用真实的第一面部图像,也可以是利用GAN模型的生成网络自动生成的。
本申请实施例对模型训练过程不作限定,其例如可以采用监督学习的训练方式,或者可以采用半监督学习的训练方式,或者可以采用无监督学习的训练方式。
本申请实施例对第一训练结束条件及不作限定,其例如可以是训练次数达到预设次数(预设次数例如是1次、3次、10次、100次、1000次、10000次等),或者可以是对应的训练集中的训练数据都完成一次或多次训练,或者可以是本次训练得到的总损失值不大于预设损失值。
在上述实施例中,第一样本面部图像是指第一面部图像对应的样本图像。
在一些可选实施方式中,如果体验人员所选择的体验口罩类型为“KN95口罩”,在获取人形模特的面部位置信息后,打开容器的翻板,利用机械手从预设的存储柜中取出KN95口罩,并根据人形模特的面部位置信息将KN95口罩佩戴于人形模特的面部;如果体验人员所选择的体验口罩类型为“无口罩”,则无需对人形模特的面部进行检测,也无需启动机械手。其中,存储柜例如设置有多个存储单元,每个存储单元用于存储不同类型的口罩,例如存储柜设置有4个存储单元,分别存储有医用口罩、KN95口罩、工业防尘口罩以及防毒面罩。
参见图4,图4示出了本申请实施例提供的一种提供烟尘的流程示意图。
在一些可选的实施方式中,所述利用所述发烟机提供烟尘,以使所述烟尘对应的烟尘浊度为所述体验烟尘浊度,包括:
步骤S401:检测所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部;
步骤S402:体验人员的用户设备如果否,则生成第一提示信息并发送至体验人员的用户设备,所述第一提示信息用于提示所述体验人员将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部;
步骤S403:如果是,则关闭所述容器的翻板,开启所述发烟机,以使所述发烟机提供烟尘。
由此,检测体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于人形模特的面部,如果检测体验口罩类型对应的口罩没有正确穿戴于人形模特的面部,则生成第一提示信息并发送至体验人员的用户设备以提示体验人员将口罩类型对应的口罩穿戴于人形模特的面部;
如果检测体验口罩类型对应的口罩正确穿戴于人形模特的面部,则关闭容器的翻板并开启发烟机,利用发烟机提供体验烟尘浊度对应的烟尘。
如果不进行检测操作则有可能出现由于口罩佩戴失败导致的人形模特呼吸系统污染严重的问题,从而影响口罩防护体验。
本申请对显示设备不作限定,其例如可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、显示器、投影屏、智能穿戴设备等。
本申请实施例对第一提示信息不作限定,其例如可以是中文、字母、数字、符号、形状、颜色、语音、动画中的一种或多种,在一个具体实施例中,第一提示信息可以是文字内容:“体验人员A您好,模特的口罩佩戴不到位,请您手动为人形模特调整所佩戴的口罩”。
在一些可选实施方式中,如果体验人员所选择的体验烟尘浊度为“1度”,在体验口罩类型对应的口罩正确穿戴于人形模特的面部后,关闭容器的翻板,根据体验人员所选择的体验烟尘浊度利用发烟机发烟,直到容器内的烟尘浊度达到1度。
在一些可选的实施方式中,所述检测所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部,包括:
利用图像采集设备采集所述人形模特的第二面部图像;
将所述人形模特的第二面部图像输入口罩检测模型进行检测,以得到所述人形模特的口罩检测结果,所述口罩检测结果用于指示所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部。
由此,利用图像采集设备采集人形模特的第二面部图像,并将人形模特的第二面部图像输入口罩检测模型,通过口罩检测模型对人形模特的面部进行检测,可以快速高效地得到人形模特的口罩检测结果,口罩检测结果用于指示所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部,不需要人工判定,减少了误差,提高了工作的效率,并且可以有效保存模型所输出的检测结果,避免遗漏和丢失。
利用口罩检测模型对人形模特的面部进行检测的优势是检测过程简单,智能化程度高,检测速度快,检测效率高,所消耗的人力资源少。由于口罩佩戴具备一定的规范,导致口罩佩戴有很多细节,所以人工检测很容易造成遗漏和错误,因此使用口罩检测模型检测是必要的。
本申请实施例对第二面部图像的数量不作限定,其例如可以是1、2、3、4、5、10、16、27、40、64、80、100、200、500、1000等。
在一些可选实施方式中,所述口罩检测模型的训练过程包括:
获取第二训练集,所述第二训练集包括多个第二训练数据,每个所述第二训练数据包括样本人形模特的第二样本面部图像以及所述第二样本面部图像对应的口罩检测结果的标注数据,所述第一样本面部图像对应的口罩检测结果用于指示所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述样本人形模特的面部;
针对所述第二训练集中的每个第二训练数据,执行以下处理:
将所述第二训练数据中的第二样本面部图像输入预设的第二深度学习模型,以得到所述第二样本面部图像对应的口罩检测结果的预测数据;
基于所述第二样本面部图像对应的口罩检测结果的预测数据和标注数据,对所述第二深度学习模型的模型参数进行更新;
检测是否满足预设的第二训练结束条件;如果是,则将训练出的所述第二深度学习模型作为所述口罩检测模型;如果否,则利用下一个所述第二训练数据继续训练所述第二深度学习模型。
本申请实施例对第二训练结束条件不作限定,其例如可以是训练次数达到预设次数(预设次数例如是1次、3次、10次、100次、1000次、10000次等),或者可以是对应的训练集中的训练数据都完成一次或多次训练,或者可以是本次训练得到的总损失值不大于预设损失值。
在上述实施例中,第二样本面部图像是指第二面部图像对应的样本图像。
在一些可选的实施方式中,所述对所述人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果,包括:
利用图像采集设备采集所述人形模特的呼吸系统的系统图像;
将所述人形模特的呼吸系统的系统图像输入污染检测模型进行检测,以得到所述污染检测结果,所述污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的受污染程度。
由此,利用图像采集设备采集人形模特的呼吸系统的系统图像,并将系统图像输入污染检测模型,通过污染检测模型对人形模特的呼吸系统进行检测,可以快速高效地得到污染检测结果,不需要人工判定,减少了误差,提高了工作的效率,并且可以有效保存模型所输出的检测结果,避免遗漏和丢失;
还可以利用所采集的系统图像提供直观的污染示意图,提高体验人员的口罩防护意识。
本申请实施例对系统图像的数量不作限定,其例如可以是1、2、3、4、5、10、16、27、40、64、80、100、200、500、1000等。
在一些可选实施方式中,所述污染检测模型的训练过程包括:
获取第三训练集,所述第三训练集包括多个第三训练数据,每个所述第三训练数据包括样本人形模特的系统图像以及所述样本系统图像对应的污染检测结果的标注数据,所述样本系统图像对应的污染检测结果用于指示所述样本人形模特的呼吸系统的受污染程度;
针对所述第三训练集中的每个第三训练数据,执行以下处理:
将所述第三训练数据中的样本系统图像输入预设的第三深度学习模型,以得到所述样本系统图像对应的污染检测结果的预测数据;
基于所述样本系统图像对应的污染检测结果的预测数据和标注数据,对所述第三深度学习模型的模型参数进行更新;
检测是否满足预设的第三训练结束条件;如果是,则将训练出的所述第三深度学习模型作为所述污染检测模型;如果否,则利用下一个所述第三训练数据继续训练所述第三深度学习模型。
本申请实施例对第三训练结束条件不作限定,其例如可以是训练次数达到预设次数(预设次数例如是1次、3次、10次、100次、1000次、10000次等),或者可以是对应的训练集中的训练数据都完成一次或多次训练,或者可以是本次训练得到的总损失值不大于预设损失值。
在上述实施例中,样本系统图像是指系统图像对应的样本图像。
本申请实施例对污染检测结果不作限定,其例如可以是一级污染、二级污染、三级污染等,污染级别越大,人形模特的呼吸系统受污染程度越大;也可以是用A、B、C、D、E、F来表示污染检测结果,其中,A表示人形模特的呼吸系统受污染程度最小,F表示人形模特的呼吸系统受污染程度最大。
在一些可选的实施方式中,所述方法还包括:
基于所述污染检测结果,对口罩防护操作进行打分以生成口罩防护分数,所述口罩防护分数用于指示所述口罩防护操作的防护效果;
检测所述口罩防护分数是否不小于预设防护分数;
如果不小于,则生成第二提示信息并将所述第二提示信息发送至所述体验人员的用户设备,所述第二提示信息用于指示所述口罩防护体验成功;
如果小于,则生成第三提示信息并将所述第三提示信息发送至所述体验人员的用户设备,所述第三提示信息用于指示所述口罩防护体验失败。
由此,根据污染检测结果,对污染检测结果对应的口罩防护操作进行打分以生成口罩防护分数,口罩防护分数用于指示口罩防护操作的防护效果;
检测口罩防护分数是否小于预设防护分数,如果不小于,则生成体第二提示信息并将第二提示信息发送至体验人员的显示设备体验人员的用户设备,第二提示信息用于指示所述口罩防护体验成功,如果小于,则生成第三提示信息并将第三提示信息发送至体验人员的用户设备,第三提示信息用于指示所述口罩防护体验失败;
可以起到警示和教育的作用,使体验人员可以更加重视口罩的选型问题。
本申请实施例对口罩防护分数不作限定,其例如可以是100分、98分、80分、60分、50分、42分、27分、13分、5分、0分等,分数越高,口罩防护效果越好。
本申请实施例对预设防护分数不作限定,其例如可以是98分、80分、60分、50分、42分、27分、13分、5分等。
在一些可选实施方式中,口罩防护分数为90分,预设防护分数为60分,则说明口罩防护体验成功。
在另一些可选实施方式中,口罩防护分数为44分,预设防护分数为60分,则说明口罩防护体验失败。
本申请实施例对第二提示信息不作限定,其例如可以是其例如可以是中文、字母、数字、符号、形状、颜色、语音、动画中的一种或多种,在一个具体实施例中,第二提示信息可以是语音信息“体验人员B您好,您所选择口罩的防护效果佳,恭喜口罩防护体验成功”。
本申请实施例对第三提示信息不作限定,其例如可以是其例如可以是中文、字母、数字、符号、形状、颜色、语音、动画中的一种或多种,在一个具体实施例中,第三提示信息可以是文字信息“体验人员C您好,很遗憾,您所选择口罩的防护效果不佳,口罩防护体验失败,如有需要,请再次进行口罩防护体验”。
如图5,图5示出了本申请实施例提供的一种口罩防护体验设备的结构示意图。
在一个具体实施例中,体验人员到达口罩防护体验设备后,利用显示设备显示多个一级选项,多个一级选项用于指示多种口罩类型,其中,多种口罩类型包括无口罩、医用口罩、KN95口罩、工业防尘口罩以及防毒面罩,利用交互设备接收体验人员对应的第一选择操作,响应于第一选择操作,确定所选择的口罩类型作为体验口罩类型;并利用显示设备显示多个二级选项,多个二级选项用于指示多种烟尘浊度,利用接收设备接收体验人员对应的第二选择操作,响应于第二选择操作,确定所选择的烟尘浊度作为所述体验烟尘浊度(即体验人员可以通过一级选项和二级选项选择体验口罩类型和体验烟尘浊度),经过两次可选择,可确定体验人员所选择的体验口罩类型和体验烟尘浊度,例如工业口罩和1度;
在选择完成后,利用图像采集设备采集人形模特的第一面部图像,并将人形模特的第一面部图像输入面部识别模型,通过面部识别模型对人形模特的面部进行识别以得到人形模特的面部位置信息;再根据体验口罩类型和所述人形模特的面部位置信息,开启容器的翻板,利用机械手将工业口罩穿戴于人形模特的面部;
在机械手完成穿戴后,检测工业口罩是否正确佩戴于人形模特的面部,其步骤可以是,利用图像采集设备采集人形模特的第二面部图像,并将人形模特的第二面部图像输入口罩检测模型,通过口罩检测模型对人形模特的面部进行检测,如果检测该工业口罩没有正确穿戴于人形模特的面部,则生成第一提示信息并发送至体验人员的用户设备以提示体验人员将口罩类型对应的口罩穿戴于人形模特的面部,第一提示信息可以是“请您手动为人形模特佩戴口罩”;如果检测该工业口罩正确穿戴于人形模特的面部,则关闭容器的翻板并开启发烟机,利用发烟机提供体1度的烟尘;
经过预设时长3min后,利用图像采集设备对人形模特的呼吸系统进行拍照得到系统图像,利用图像采集设备采集人形模特的呼吸系统的系统图像,并将系统图像输入污染检测模型,通过污染检测模型对人形模特的呼吸系统进行检测,污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的受污染程度,例如可以是一级污染;根据污染检测结果(一级污染),对污染检测结果对应的口罩类型(工业口罩)进行打分以生成口罩防护分数(例如,一级污染对应的分数为90分),口罩防护分数用于指示体验口罩类型对应的口罩的防护效果;检测口罩防护分数(90分)是否小于预设防护分数(60分),如果不小于(90>60),则生成体第二提示信息并将第二提示信息发送至体验人员的用户设备,第二提示信息用于指示所述口罩防护体验成功。
设备实施例
本申请实施例还提供了一种电子设备,其具体实施方式与上述方法实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致,部分内容不再赘述。
本申请实施例提供了一种电子设备,体验设备包括设置有翻板的容器、人形模特、发烟机和呼吸机,所述容器用于提供密闭空间,所述人形模特和所述发烟机设置于所述容器内,所述呼吸机设置于所述人形模特内部;
所述电子设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时实现以下步骤:
获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度;
基于所述体验口罩类型,利用机械手将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部,所述人形模特是头部模特、半身模特或全身模特;
利用所述发烟机提供烟尘,以使所述烟尘对应的烟尘浊度为所述体验烟尘浊度;
利用所述呼吸机模拟呼吸操作,经过预设时长,对所述人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果,所述污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的烟尘污染程度。
在一些可选的实施方式中,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度:
利用显示设备显示多个一级选项,以使所述体验人员对其中一个所述一级选项进行第一选择操作,所述多个一级选项用于指示多种口罩类型,所述多种口罩类型包括无口罩、医用口罩、KN95口罩、工业防尘口罩以及防毒面罩;
利用交互设备接收所述体验人员对应的第一选择操作,响应于所述第一选择操作,确定所选择的口罩类型作为所述体验口罩类型,并利用所述显示设备显示多个二级选项,以使所述体验人员对其中一个所述二级选项进行第二选择操作,所述多个二级选项用于指示多种烟尘浊度;
利用所述接收设备接收所述体验人员对应的第二选择操作,响应于所述第二选择操作,确定所选择的烟尘浊度作为所述体验烟尘浊度。
在一些可选的实施方式中,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式基于所述体验口罩类型,利用机械手将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部:
利用图像采集设备采集所述人形模特的第一面部图像;
将所述人形模特的第一面部图像输入面部识别模型进行识别,以得到所述人形模特的面部识别结果,所述面部识别结果为所述人形模特的面部位置信息;
基于所述体验口罩类型和所述人形模特的面部位置信息,开启所述容器的翻板,以使所述机械手从初始位置进入所述容器并将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部。
在一些可选的实施方式中,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式利用所述发烟机提供烟尘:
检测所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部;
体验人员的用户设备如果否,则生成第一提示信息并发送至体验人员的用户设备,所述第一提示信息用于提示所述体验人员将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部;
如果是,则关闭所述容器的翻板,开启所述发烟机,以使所述发烟机提供烟尘。
在一些可选的实施方式中,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式检测所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部:
利用图像采集设备采集所述人形模特的第二面部图像;
将所述人形模特的第二面部图像输入口罩检测模型进行检测,以得到所述人形模特的口罩检测结果,所述口罩检测结果用于指示所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部。
在一些可选的实施方式中,所述处理器还被配置成执行所述计算机程序时采用以下方式对所述人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果:
利用图像采集设备采集所述人形模特的呼吸系统的系统图像;
将所述人形模特的呼吸系统的系统图像输入污染检测模型进行检测,以得到所述污染检测结果,所述污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的受污染程度。
在一些可选的实施方式中,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时还实现以下步骤:
基于所述污染检测结果,对口罩防护操作进行打分以生成口罩防护分数,所述口罩防护分数用于指示所述口罩防护操作的防护效果;
检测所述口罩防护分数是否不小于预设防护分数;
如果不小于,则生成第二提示信息并将所述第二提示信息发送至所述体验人员的用户设备,所述第二提示信息用于指示所述口罩防护体验成功;
如果小于,则生成第三提示信息并将所述第三提示信息发送至所述体验人员的用户设备,所述第三提示信息用于指示所述口罩防护体验失败。
参见图6,图6示出了本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
电子设备20包括至少一个存储器210、至少一个处理器220以及连接不同平台系统的总线230。
存储器210可以包括易失性存储器形式的可读介质,例如随机存取存储器(RAM)211和/或高速缓存存储器212,还可以进一步包括只读存储器(ROM)213。
其中,存储器210还存储有计算机程序,计算机程序可以被处理器220执行,使得处理器220实现上述任一项方法的步骤。
存储器210还可以包括具有至少一个程序模块215的实用工具214,这样的程序模块215包括但不限于:操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
相应的,处理器220可以执行上述计算机程序,以及可以执行实用工具214。
处理器220可以采用一个或多个应用专用集成电路(ASIC,Application SpecificIntegrated Circuit)、DSP、可编程逻辑器件(PLD,Programmable Logic Device)、复杂可编程逻辑器件(CPLD,Complex Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)或其他电子元件。
总线230可以为表示几类总线结构的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、图形加速端口、处理器或者使用多种总线结构的任意总线结构的局域总线。
电子设备20也可以与一个或多个外部设备240例如键盘、指向设备、蓝牙设备等通信,还可与一个或者多个能够与该电子设备20交互的设备通信,和/或与使得该电子设备20能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等)通信。这种通信可以通过输入输出接口250进行。并且,电子设备20还可以通过网络适配器260与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。网络适配器260可以通过总线230与电子设备20的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合电子设备20使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
系统实施例
参见图7,图7示出了本申请实施例提供的一种口罩防护体验系统的结构示意图。
本申请提供了一种口罩防护体验系统,所述口罩防护体验系统包括:
上述任一项电子设备20;
体验设备10,所述体验设备包括:
容器11,所述容器上设置有翻板,所述容器至少有一部分为可透视材料;
人形模特12,所述人形模特设置于所述容器内;
发烟机13,所述发烟机用于提供烟尘,所述发烟机设置于所述容器内;
呼吸机14,所述呼吸机用于模拟呼吸操作,所述呼吸机设置于所述人形模特内部;
机械手,所述机械手的初始位置位于所述容器的外部。
在一些可选的实施方式中,所述电子设备和所述体验设备结合为一体。
在一些可选的实施方式中,所述口罩防护体验系统还包括:
图像采集设备,所述图像采集设备用于采集所述人形模特的第一面部图像、第二面部图像和系统图像。
本申请实施例对容器的体积不作限定,其例如可以是50dm3、60m3、1m3、2m3、5m3、10m3、20m3等。本申请实施例对容器的形状不作限定,其例如可以是长方体、球、圆柱、圆锥、圆台或者不规则形状。
本申请实施例对人形模特的数量不作限定,其例如可以是1、2、3、4、5、等。
本申请实施例对发烟机的数量不作限定,其例如可以是1、2、3、4、5等。
本申请实施例对呼吸机的数量不作限定,其例如可以是1、2、3、4、5等。
本申请实施例对机械手的数量不作限定,其例如可以是1、2、3、4、5等。
本申请实施例对图像采集设备的数量不作限定,其例如可以是1、2、3、4、5等。图像采集设备例如可以采用摄像头,摄像头例如可以采用光学摄像头和/或红外摄像头。
在一些可选的实施方式中,所述口罩防护体验系统还包括:
显示设备,所述显示设备用于显示多个所述一级选项和多个所述二级选项。
在一些可选的实施方式中,所述口罩防护体验系统还包括:
交互设备,所述交互设备用于接收所述体验人员对应的第一选择操作和所述体验人员对应的第二选择操作。
在一些可选的实施方式中,所述显示设备和所述交互设备结合为一体。结合为一体的显示设备和所述交互设备例如可以采用触控屏。
在一些可选的实施方式中,所述口罩防护体验系统还包括:
用户设备,所述用户设备用于接收所述第一提示信息至第三提示信息。
介质实施例
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项方法的步骤,其具体实施方式与上述方法实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致,部分内容不再赘述。
参见图7,图7示出了本申请实施例提供的一种程序产品的结构示意图。
所述程序产品用于实现上述任一项方法。程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码,并可以在终端设备,例如个人电脑上运行。然而,本发明的程序产品不限于此,在本申请实施例中,可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是任何可读介质,该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于无线、有线、光缆、RF等,或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言诸如C语言、Python语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本申请从使用目的上,效能上,进步及新颖性等观点进行阐述,已满足专利法所强调的功能增进及使用要件,本申请以上的说明书及说明书附图,仅为本申请的较佳实施例而已,并非以此局限本申请,因此,凡一切与本申请构造,装置,特征等近似、雷同的,即凡依本申请专利申请范围所作的等同替换或修饰等,皆应属本申请的专利申请保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种口罩防护体验方法,其特征在于,体验设备包括设置有翻板的容器、人形模特、发烟机和呼吸机,所述容器用于提供密闭空间,所述人形模特和所述发烟机设置于所述容器内,所述呼吸机设置于所述人形模特内部,所述方法包括:
获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度;
基于所述体验口罩类型,利用机械手将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部,所述人形模特是头部模特、半身模特或全身模特;
利用所述发烟机提供烟尘,以使所述烟尘对应的烟尘浊度为所述体验烟尘浊度;
利用所述呼吸机模拟呼吸操作,经过预设时长,对所述人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果,所述污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的烟尘污染程度。
2.根据权利要求1所述的口罩防护体验方法,其特征在于,所述获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度,包括:
利用显示设备显示多个一级选项,以使所述体验人员对其中一个所述一级选项进行第一选择操作,所述多个一级选项用于指示多种口罩类型,所述多种口罩类型包括无口罩、医用口罩、KN95口罩、工业防尘口罩以及防毒面罩;
利用交互设备接收所述体验人员对应的第一选择操作,响应于所述第一选择操作,确定所选择的口罩类型作为所述体验口罩类型,并利用所述显示设备显示多个二级选项,以使所述体验人员对其中一个所述二级选项进行第二选择操作,所述多个二级选项用于指示多种烟尘浊度;
利用所述接收设备接收所述体验人员对应的第二选择操作,响应于所述第二选择操作,确定所选择的烟尘浊度作为所述体验烟尘浊度。
3.根据权利要求1所述的口罩防护体验方法,其特征在于,所述基于所述体验口罩类型,利用机械手将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部,包括:
利用图像采集设备采集所述人形模特的第一面部图像;
将所述人形模特的第一面部图像输入面部识别模型进行识别,以得到所述人形模特的面部识别结果,所述面部识别结果为所述人形模特的面部位置信息;
基于所述体验口罩类型和所述人形模特的面部位置信息,开启所述容器的翻板,以使所述机械手从初始位置进入所述容器并将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部。
4.根据权利要求1所述的口罩防护体验方法,其特征在于,所述利用所述发烟机提供烟尘,包括:
检测所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部;
如果否,则生成第一提示信息并发送至体验人员的用户设备,所述第一提示信息用于提示所述体验人员将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部;
如果是,则关闭所述容器的翻板,开启所述发烟机,以使所述发烟机提供烟尘。
5.根据权利要求4所述的口罩防护体验方法,其特征在于,所述检测所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部,包括:
利用图像采集设备采集所述人形模特的第二面部图像;
将所述人形模特的第二面部图像输入口罩检测模型进行检测,以得到所述人形模特的口罩检测结果,所述口罩检测结果用于指示所述体验口罩类型对应的口罩是否正确穿戴于所述人形模特的面部。
6.根据权利要求1所述的口罩防护体验方法,其特征在于,所述对所述人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果,包括:
利用图像采集设备采集所述人形模特的呼吸系统的系统图像;
将所述人形模特的呼吸系统的系统图像输入污染检测模型进行检测,以得到所述污染检测结果,所述污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的受污染程度。
7.根据权利要求6所述的口罩防护体验方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于所述污染检测结果,对口罩防护操作进行打分以生成口罩防护分数,所述口罩防护分数用于指示所述口罩防护操作的防护效果;
检测所述口罩防护分数是否不小于预设防护分数;
如果不小于,则生成第二提示信息并将所述第二提示信息发送至所述体验人员的用户设备,所述第二提示信息用于指示所述口罩防护体验成功;
如果小于,则生成第三提示信息并将所述第三提示信息发送至所述体验人员的用户设备,所述第三提示信息用于指示所述口罩防护体验失败。
8.一种电子设备,其特征在于,体验设备包括设置有翻板的容器、人形模特、发烟机和呼吸机,所述容器用于提供密闭空间,所述人形模特和所述发烟机设置于所述容器内,所述呼吸机设置于所述人形模特内部;
所述电子设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器被配置成执行所述计算机程序时实现以下步骤:
获取体验人员对应的体验口罩类型和体验烟尘浊度;
基于所述体验口罩类型,利用机械手将所述体验口罩类型对应的口罩穿戴于所述人形模特的面部,所述人形模特是头部模特、半身模特或全身模特;
利用所述发烟机提供烟尘,以使所述烟尘对应的烟尘浊度为所述体验烟尘浊度;
利用所述呼吸机模拟呼吸操作,经过预设时长,对所述人形模特的呼吸系统进行污染检测以得到污染检测结果,所述污染检测结果用于指示所述人形模特的呼吸系统的烟尘污染程度。
9.一种口罩防护体验系统,其特征在于,所述口罩防护体验系统包括:
权利要求8所述的电子设备;
体验设备,所述体验设备包括:
容器,所述容器上设置有翻板,所述容器至少有一部分为可透视材料;
人形模特,所述人形模特设置于所述容器内;
发烟机,所述发烟机用于提供烟尘,所述发烟机设置于所述容器内;
呼吸机,所述呼吸机用于模拟呼吸操作,所述呼吸机设置于所述人形模特内部;
机械手,所述机械手的初始位置位于所述容器的外部。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
CN202310079813.3A 2023-01-31 2023-01-31 口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质 Pending CN116052500A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310079813.3A CN116052500A (zh) 2023-01-31 2023-01-31 口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310079813.3A CN116052500A (zh) 2023-01-31 2023-01-31 口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116052500A true CN116052500A (zh) 2023-05-02

Family

ID=86133003

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310079813.3A Pending CN116052500A (zh) 2023-01-31 2023-01-31 口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116052500A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117848607A (zh) * 2024-03-05 2024-04-09 平遥县消防救援大队 一种消防面罩防漏气检测装置

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103801069A (zh) * 2014-02-26 2014-05-21 无锡威豪体育器材有限公司 一种电子式儿童佩剑用防护面罩
CN108510489A (zh) * 2018-03-30 2018-09-07 四川元匠科技有限公司 一种基于深度学习的尘肺检测方法与系统
CN111523380A (zh) * 2020-03-11 2020-08-11 浙江工业大学 一种基于人脸和姿态识别的口罩佩戴情况监测方法
WO2020221311A1 (zh) * 2019-04-30 2020-11-05 齐鲁工业大学 基于可穿戴设备的移动机器人控制系统及控制方法
CN212586201U (zh) * 2020-03-19 2021-02-23 福州五维安全技术有限公司 一种呼吸防护测试机
CN113100621A (zh) * 2021-04-16 2021-07-13 苏州市彩通服饰有限公司 一种口罩穿戴设备
WO2021247775A1 (en) * 2020-06-04 2021-12-09 Robert Sabin Respiratory therapeutic electric heat source face mask
WO2022036548A1 (zh) * 2020-08-18 2022-02-24 卢恩光 一种全封闭单向流通换气式防护服
CN114904199A (zh) * 2022-05-05 2022-08-16 苏州安全精灵智能科技有限公司 控制器、灭火训练系统、控制方法及计算机可读存储介质

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103801069A (zh) * 2014-02-26 2014-05-21 无锡威豪体育器材有限公司 一种电子式儿童佩剑用防护面罩
CN108510489A (zh) * 2018-03-30 2018-09-07 四川元匠科技有限公司 一种基于深度学习的尘肺检测方法与系统
WO2020221311A1 (zh) * 2019-04-30 2020-11-05 齐鲁工业大学 基于可穿戴设备的移动机器人控制系统及控制方法
CN111523380A (zh) * 2020-03-11 2020-08-11 浙江工业大学 一种基于人脸和姿态识别的口罩佩戴情况监测方法
CN212586201U (zh) * 2020-03-19 2021-02-23 福州五维安全技术有限公司 一种呼吸防护测试机
WO2021247775A1 (en) * 2020-06-04 2021-12-09 Robert Sabin Respiratory therapeutic electric heat source face mask
WO2022036548A1 (zh) * 2020-08-18 2022-02-24 卢恩光 一种全封闭单向流通换气式防护服
CN113100621A (zh) * 2021-04-16 2021-07-13 苏州市彩通服饰有限公司 一种口罩穿戴设备
CN114904199A (zh) * 2022-05-05 2022-08-16 苏州安全精灵智能科技有限公司 控制器、灭火训练系统、控制方法及计算机可读存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117848607A (zh) * 2024-03-05 2024-04-09 平遥县消防救援大队 一种消防面罩防漏气检测装置
CN117848607B (zh) * 2024-03-05 2024-05-17 平遥县消防救援大队 一种消防面罩防漏气检测装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN116052500A (zh) 口罩防护体验方法、电子设备、系统及可读存储介质
CN108665754A (zh) 基于虚拟现实的户外安全演练方法及系统
CN205608952U (zh) 一种化工园区监控与应急处理装置
Karabiyik et al. A virtual reality framework for training incident first responders and digital forensic investigators
Grandi et al. Design and simulation of next-generation augmented reality user interfaces in virtual reality
CN113744585B (zh) 火灾事故应急处置演练系统及处理方法
CN205176589U (zh) 一种基于智能勘测球的火灾灾情勘察系统
CN207199177U (zh) 一种焊接烟雾防护演示装置
CN105278426A (zh) 一种基于智能勘测球的火灾灾情勘察方法及系统
CN109828485A (zh) 一种实验室安全及实验安全操作智能辅助系统
CN115691263B (zh) 一种带出警可视化诱导和消防宣传微体验的智慧消防设备
CN114566073B (zh) 一种基于混合现实的多种灭火场景训练装置及控制方法
Dhalmahapatra et al. Prioritization of human errors in EOT crane operations and its visualisation using virtual simulation
CN102646358B (zh) 煤矿模拟自救器及控制方法
Xu et al. Airport fire emergency rescue virtual drill platform based on virtual reality technique
CN113053195A (zh) 模拟救援的演示方法、系统、存储介质及电子装置
TWM629332U (zh) 無人機廢氣異味偵測追蹤裝置
CN210784324U (zh) 一种基于深度学习的多模式数据融合装置
CN113793540A (zh) 基于vr的内浮顶油罐事故处置教学和训练方法及装置
JP2021037942A (ja) ガス検知用マルチコプターおよびガス検知方法
Stachoň et al. The possibilities of using virtual environments in research on wayfinding
Nossam et al. Air-Borne Disease Prevention System
Chen Agent-based Indoor Air Quality Control System.
KR101929017B1 (ko) 환경 안전 교육 시스템
Fincannon et al. Target identification support and location support among teams of unmanned system operators

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination