CN116193084A - 一种基于ai智能安全帽的作业监控系统及方法 - Google Patents

一种基于ai智能安全帽的作业监控系统及方法 Download PDF

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CN116193084A CN202310222157.8A CN202310222157A CN116193084A CN 116193084 A CN116193084 A CN 116193084A CN 202310222157 A CN202310222157 A CN 202310222157A CN 116193084 A CN116193084 A CN 116193084A
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蒋中宇
杜雪梅
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Abstract

本发明涉及一种基于AI智能安全帽的作业监控系统及方法，包括：客户信息系统制作作业任务；AI质量安全监控平台展示AI分析结果、作业视频及图像；工单系统创建工单，并按照工单向智能安全帽下发操作命令，以及将工单状态上传到AI质量安全监控平台；智能安全帽根据工单调动内嵌的作业控制程序指导作业人员作业，在作业过程中实时采集作业视频、图像，并调用AI模型对作业视频中的作业操作进行实时AI分析；将作业视频、图像以及AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；将智能安全帽运行参数回传至工单系统。本发明对作业人员在作业过程中的操作规范进行实时监督，通过AI分析作业操作，当场纠正操作错误，提高燃气运行的安全性。

Description

一种基于AI智能安全帽的作业监控系统及方法
技术领域
本发明涉及智能安全帽技术领域，特别涉及一种基于AI智能安全帽的作业监控系统及方法。
背景技术
燃气作业人员的作业过程是否符合燃气公司的规范，是所有燃气公司都关注的事情。虽然燃气公司制定了很多作业规范，但是作业人员是否遵守了这些规范，燃气公司管理人员并没有完全高效的手段来获取作业过程信息。目前燃气公司要求作业过程全程录像，通过事后查看录像来检查作业规范性。这样虽然能了解作业过程情况，但这是事后监督，与实时监督是有区别的。如果不能在作业过程中及时纠正错误操作，那作业过程仍然可能埋下隐患。并且采用事后监督的方式，燃气公司管理人员需要花费大量时间观看作业录像，效率非常低下。因为燃气公司每天有几十上百号人在外作业，后台的管理人员不可能查看所有人的作业视频，只能采取抽查的方式，所以监督范围有限。
因此如何在作业过程中对作业人员的操作规范性实现实时监督，并且发现问题当场解决，避免埋下安全隐患，是亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于对作业人员在作业过程中的操作规范进行实时监督，通过AI程序分析作业操作，当场纠正操作错误，提高燃气作业的规范性，避免作业不规范所埋下的隐患，提高燃气运行的安全性，提供一种基于AI智能安全帽的作业监控系统及方法。
为了实现上述发明目的，本发明实施例提供了以下技术方案：
一种基于AI智能安全帽的作业监控系统，包括：
客户信息系统，用于制作作业任务，并将作业任务推送至AI质量安全监控平台；
AI质量安全监控平台，用于调用工单系统为作业任务创建工单、展示AI分析结果、作业视频及图像；
工单系统，用于创建工单，并按照工单向智能安全帽下发操作命令，以及将工单状态上传到AI质量安全监控平台，并将作业结果回传至客户信息系统；
智能安全帽，用于根据工单调动内嵌的作业控制程序指导作业人员作业，在作业过程中实时采集作业视频、图像，并调用AI模型对作业视频中的作业操作进行实时AI分析，以判断作业操作是否达到要求；分析完成后，将作业视频、图像以及AI分析结果上传至AI质量安全监控平台，供管理人员查看；并将智能安全帽运行参数回传至工单系统，供作业人员了解智能安全帽运行状态。
所述智能安全帽包括安全帽壳体、GPU单元，以及分别与GPU单元连接的视频采集单元、语音播放器，其中，
所述视频采集单元安装在安全帽壳体的正前方，用于实时采集作业视频、图像；
所述GPU单元用于调用AI模型对视频采集单元所采集的作业视频进行实时AI分析，以判断作业操作是否达到要求，并将作业视频、图像以及AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；
所述语音播放器用于指导作业人员作业，并播报GPU单元的AI分析结果。
所述GPU单元通过搭载的AI模型对作业视频进行实时AI分析，所述AI模型包括泄漏探测模型、吊压漏测模型、置换放散模型。AI模型可以根据作业需要通过OTA方式动态增加、减少，以适应更多的应用场景。
所述工单系统为手持终端，手持终端与智能安全帽无线连接通信，通过手持终端启动智能安全帽的作业控制程序；
当作业任务为泄漏探测时，所述视频采集单元实时采集泄漏探测仪所在的作业视频，GPU单元调用泄漏探测模型对作业视频进行实时AI分析，判断作业视频中是否出现泄漏探测仪，并得出AI分析结果；
当作业任务为吊压漏测时，所述视频采集单元实时采集压力计所在的作业视频、图像，GPU单元调用吊压漏测模型对作业视频进行实时AI分析，判断作业视频中是否出现压力计，以及通过图像识别压力计读数，判断前后间隔一定时间的两次压力计读数的压差是否在阈值范围内，并得出AI分析结果；
当作业任务为置换放散时，所述视频采集单元实时采集软管、窗户和泄漏探测仪所在的作业视频，GPU单元调用置换放散模型对作业视频进行实时AI分析，判断作业视频中是否出现软管、窗户和泄漏探测仪，并得出AI分析结果。
所述智能安全帽还包括辅助指向激光器，所述辅助指向激光器安装在安全帽壳体的正前方，用于引导作业人员通过调整安全帽壳体的角度，使视频采集单元能完全采集到作业过程。
一种基于AI智能安全帽的作业监控方法，应用于上述任一项所述的一种基于AI智能安全帽的作业监控系统，所述方法包括以下步骤：
步骤1，客户信息系统制作作业任务，并将作业任务推送至AI质量安全监控平台；AI质量安全监控平台调用工单系统为作业任务创建工单；
步骤2，工单系统按照创建的工单向智能安全帽下发操作命令，以及将工单状态上传到AI质量安全监控平台；
步骤3，智能安全帽根据工单调用内嵌的作业控制程序指导作业人员作业，在作业过程中实时采集作业视频，并调用AI模型对作业视频中的作业操作进行实时AI分析，以判断作业操作是否达到要求；分析完成后，将作业视频、图像以及AI分析结果上传至AI质量安全监控平台，供管理人员查看；
步骤4，智能安全帽将运行参数回传至工单系统，工作业人员了解智能安全帽运行状态；工单系统将作业结果回传至客户信息系统。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明不仅能成功进行作业任务，而且能够实时提示指导作业人员如何按照规范进行作业任务，当场纠正错误操作，提高燃气作业的规范性；后台的AI质量安全监控平台也能实时监督和后期追溯作业过程，避免作业不规范所埋下的隐患，提高燃气运行的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明系统模块框图；
图2为本发明智能安全帽模块框图；
图3为本发明步骤3中作业任务为泄漏探测时的流程图；
图4为本发明步骤3中作业任务为吊压漏测时的流程图；
图5为本发明步骤3中作业任务为置换放散时的流程图；
图6为本发明实施例1进行泄漏探测时判断作业视频中是否出现泄漏探测仪的示意图；
图7为本发明实施例1进行吊压漏测时判断作业视频中是否出现压力计的示意图；
图8为本发明实施例1进行吊压漏测时识别图像中压力计读数的示意图；
图9为本发明实施例1进行置换放散时判断作业视频中是否同时出现软管、窗户和泄漏探测仪的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性，或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。另外，术语“相连”、“连接”等可以是元件之间直接相连，也可以是经由其他元件的间接相连。
实施例1：
本发明通过下述技术方案实现，如图1所示，一种基于AI智能安全帽的作业监控系统，包括客户信息系统、AI质量安全监控平台、工单系统、智能安全帽。所述客户信息系统制作作业任务，并将作业任务推送至AI质量安全监控平台。AI质量安全监控平台调用工单系统为作业任务创建工单，展示AI分析结果、作业视频及图像。工单系统根据AI质量安全监控平台的调用创建工单，并按照工单向智能安全帽下发操作命令，以及将工单状态上传到AI质量安全监控平台，并将作业结果回传至客户信息系统。智能安全帽根据工单调用内嵌的作业控制程序指导作业人员作业，在作业过程中实时采集作业视频、图像，并调用AI模型对作业视频中的作业操作进行实时AI分析，以判断作业操作是否达到要求，分析完成后，将作业视频、图像及AI分析结果上传至AI质量安全监控平台，供管理人员查看；并将智能安全帽运行参数回传至工单系统，供作业人员了解智能安全帽运行状态。
本方案中客户信息系统、AI质量安全监控平台、工单系统、智能安全帽相互联系共同完成作业任务，形成闭环的作业监控系统，使作业监控任务、过程、结果能实时共享。
详细来说，请参见图2，所述智能安全帽包括安全帽壳体、GPU单元，以及分别与GPU单元连接的视频采集单元、语音播放器、辅助指向激光器。其中，所述视频采集单元安装在安全帽壳体的正前方，用于实时采集作业视频、图像。所述GPU单元用于调用AI模型对视频采集单元所采集的作业视频进行实时AI分析，以判断作业操作是否达到要求，并将作业视频、图像以及AI分析结果上传至AI质量安全监控平台。GPU单元通过搭载的AI模型对作业视频进行实时AI分析，所述AI模型包括泄漏探测模型、吊压漏测模型、置换放散模型。AI模型可通过OTA方式动态增加或减少，以适应新的应用场景。
所述语音播放器用于指导作业人员作业，并播报GPU单元的AI分析结果。
所述辅助指向激光器安装在安全帽壳体的正前方，用于引导作业人员通过调整安全帽壳体的角度，使视频采集单元能完全采集到作业过程。
所述工单系统为手持终端，手持终端与智能安全帽蓝牙连接通信，通过手持终端启动智能安全帽的作业控制程序。
当作业任务为泄漏探测时，所述视频采集单元实时采集泄漏探测仪所在的作业视频，GPU单元调用泄漏探测模型对作业视频进行实时AI分析，判断作业视频中是否出现泄漏探测仪，并得出AI分析结果。
当作业任务为吊压漏测时，所述视频采集单元实时采集压力计所在的作业视频、图像，GPU单元调用吊压漏测模型对作业视频进行实时AI分析，判断作业视频中是否出现压力计，以及通过图像识别压力计读数，判断前后间隔一定时间的两次压力计读数的压差是否在阈值范围内，并得出AI分析结果。
当作业任务为置换放散时，所述视频采集单元实时采集软管、窗户和泄漏探测仪所在的作业视频，GPU单元调用置换放散模型对作业视频进行实时AI分析，判断作业视频中是否出现软管、窗户和泄漏探测仪，并得出AI分析结果。
基于上述系统，本方案还提出一种基于AI智能安全帽的作业监控方法，包括以下步骤：
步骤1，客户信息系统制作作业任务，并将作业任务推送至AI质量安全监控平台；AI质量安全监控平台调用工单系统为作业任务创建工单。
所述作业任务包括泄漏探测、吊压漏测和置换放散，并可通过OTA方式动态增加或减少作业任务的AI模型。
步骤2，工单系统按照创建的工单向智能安全帽下发操作命令，以及将工单状态上传到AI质量安全监控平台。
步骤3，智能安全帽根据工单调用内嵌的作业控制程序指导作业人员作业，在作业过程中实时采集作业视频，并调用AI模型对作业视频中的作业操作进行实时AI分析，以判断作业操作是否达到要求；分析完成后，将作业视频、图像以及AI分析结果上传至AI质量安全监控平台，供管理人员查看。
当所述作业任务为泄漏探测时，请参见图3，手持终端启动智能安全帽的作业控制程序，GPU单元调用泄漏探测模型，语音播放器提示“启动泄漏探测作业任务”，视频采集单元实时采集泄漏探测仪所在的作业视频；GPU单元判断作业视频中是否出现泄漏探测仪，请参见图6；
若没有出现泄漏探测仪，则语音播放器提示“重新识别泄漏探测仪”，视频采集单元重新采集泄漏探测仪所在的作业视频，如果GPU单元3次都判断作业视频中没有出现泄漏探测仪，则语音播放器提示“识别泄漏探测仪失败”，GPU单元将识别泄漏探测仪失败的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；
若出现泄漏探测仪，则成功进行泄漏探测的检测，GPU单元将泄漏探测的检测结果作为AI分析结果上传至AI质量安全监控平台。
在上述方案中，GPU单元判断作业人员是否按规范使用泄漏探测仪在现场进行泄漏探测的检测，所述泄漏探测仪在本方案中用于检测燃气泄漏，也可以使用其他检测燃气泄漏的仪器。如果作业人员在现场压根没有携带或使用泄漏探测仪，则判断出作业人员没有按照规范进行泄漏探测，将“识别泄漏探测仪失败”上传AI质量安全监控平台。如果作业人员携带并使用了泄漏探测仪，则判断出作业人员按规范进行泄漏探测，将“泄漏探测成功”和检测结果上传AI质量安全监控平台。
GPU单元向AI质量安全监控平台上传AI分析结果时，将作业视频一同上传，以便于管理人员查看，或作业人员异议追溯。在吊压漏测和置换放散的作业任务中相同处理。
在更一步的方案中，当语音播放器提示“启动泄漏探测作业任务”，且视频采集单元开始采集泄漏探测仪所在的作业视频时，辅助指向激光器开启，发射的激光可以指导作业人员将泄漏探测仪手动移动到激光指向的地方，以便于视频采集单元能完全采集泄漏探测仪。由于视频采集单元是设置在安全帽壳体的正前方的，当作业人员佩戴安全帽的角度不同时，并不能清楚的知道视频采集单元是否能拍摄到泄漏探测仪，所以辅助指向激光器可以协助作业人员调整手握泄漏探测仪的角度方向，或调整佩戴智能安全帽的角度方向，防止出现作业人员本身按照规范进行了泄漏探测，但由于视频采集单元没有拍摄到泄漏探测仪而误判断作业人员没有规范操作的问题。在吊压漏测和置换放散的作业任务中相同处理。
当作业任务为吊压漏测时，请参见图4，手持终端启动智能安全帽的作业控制程序，GPU单元调用吊压漏测模型，语音播放器提示“启动吊压漏测作业任务”，视频采集单元实时采集压力计所在的作业视频；GPU单元判断作业视频中是否出现压力计，请参见图7；
若没有出现压力计，则语音播放器提示“重新识别压力计”，视频采集单元重新采集压力计所在的作业视频，如果GPU单元3次都判断作业视频中没有出现压力计，则语音播放器提示“识别压力计失败”，GPU单元将识别压力计失败的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；
若出现压力计，则语音播放器提示“拍摄压力计读数”，手持终端拍摄压力计指针所在的图像并传输至GPU单元，GPU单元识别图像中压力计读数，请参见图8；如果图像传输失败或识别失败，则语音播放器提示“手持终端再次拍摄压力计读数”，手持终端重新拍摄压力计指针所在的图像并传输至GPU单元，如果3次图像传输或识别失败，则语音播放器提示“压力计读数识别失败”，GPU单元将压力计读数识别失败的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；如果压力计读数识别成功，则GPU单元判断是否为第一次进行吊压漏测的检测；
若是第一次，则语音播放器提示一定时间间隔后再次识别压力计读数，手持终端一定时间间隔后再次拍摄压力计指针所在的图像并上传至GPU单元后识别压力计读数；若不是第一次，则GPU单元根据前后两次识别的压力计读数计算压差，若压差不在阈值范围内，则语音播放器提示“吊压漏测不合格”，GPU单元将吊压漏测不合格的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；若压差在阈值范围内，则语音播放器提示“吊压漏测合格”，GPU单元将吊压漏测合格的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台。
在上述方案中，首先判断作业人员是否按规范使用压力计在现场进行吊压漏测的检测，所述压力计在本方案中用于检测吊压漏测。如果作业人员在现场压根没有携带或使用压力计，或者手持终端上传图像失败，则判断出作业人员没有按照规范进行吊压漏测，将“压力计读数识别失败”上传至AI质量安全监控平台。如果作业人员正确上传了两次压力计指针所在的图像，且GPU单元能通过图像正确识别压力计读数，再判断两次压力计读数的压差是否在阈值范围内，将“吊压漏测合格或不合格”和压力计读数的结果上传AI质量安全监控平台。
当所述作业任务为置换放散时，请参见图5，手持终端启动智能安全帽的作业控制程序，语音播放器提示“启动置换放散作业任务”并提示“将软管伸出窗外”，视频采集单元实时采集软管和窗户所在的作业视频；GPU单元调用置换放散模型，判断作业视频中是否同时出现软管、窗户和泄漏探测仪，请参见图9；
若没有同时出现软管、窗户和泄漏探测仪，则语音播放器提示“重新识别软管”，视频采集单元重新采集软管和窗户所在的作业视频，如果GPU单元3次都判断作业视频中没有同时出现软管、窗户和泄漏探测仪，则语音播放器提示“置换放散作业失败”，GPU单元将置换放散作业失败的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；
若GPU单元判断同时出现软管、窗户和泄漏探测仪，则语音播放器提示“进行室内燃气泄漏探测仪作业”，若GPU单元从作业视频中发现泄漏探测仪，则语音播放器提示“置换放散作业成功”，GPU单元将置换放散作业成功的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；若GPU单元从作业视频中未能发现泄漏探测仪，则语音播放器提示“再次进行室内燃气泄漏探测作业”，如果GPU单元3次都未能发现泄漏探测仪，则语音播放器提示“置换放散作业失败”，GPU单元将置换放散作业失败的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台。
在上述方案中，首先判断作业人员是否按规范将软管伸出窗外，如果作业人员压根没有移动软管或将软管伸出窗外，再或者没有按规范使用燃气泄漏探测仪，则判断作业人员没有按规范进行置换放散。
综上所述，本发明不仅能成功进行作业任务，还能实时提示指导作业人员如何按照规范进行作业任务，当场纠正错误操作，提高燃气作业的规范性；后台的AI质量安全监控平台也能实时监督和后期追溯作业过程，避免作业不规范所埋下的隐患，提高燃气运行的安全性。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于AI智能安全帽的作业监控系统，其特征在于：包括：
客户信息系统，用于制作作业任务，并将作业任务推送至AI质量安全监控平台；
AI质量安全监控平台，用于调用工单系统为作业任务创建工单、展示AI分析结果、作业视频及图像；
工单系统，用于创建工单，并按照工单向智能安全帽下发操作命令，以及将工单状态上传到AI质量安全监控平台，并将作业结果回传至客户信息系统；
智能安全帽，用于根据工单调动内嵌的作业控制程序指导作业人员作业，在作业过程中实时采集作业视频、图像，并调用AI模型对作业视频中的作业操作进行实时AI分析，以判断作业操作是否达到要求；分析完成后，将作业视频、图像以及AI分析结果上传至AI质量安全监控平台，供管理人员查看；并将智能安全帽运行参数回传至工单系统，供作业人员了解智能安全帽运行状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于AI智能安全帽的作业监控系统，其特征在于：所述智能安全帽包括安全帽壳体、GPU单元，以及分别与GPU单元连接的视频采集单元、语音播放器，其中，
所述视频采集单元安装在安全帽壳体的正前方，用于实时采集作业视频、图像；
所述GPU单元用于调用AI模型对视频采集单元所采集的作业视频进行实时AI分析，以判断作业操作是否达到要求，并将作业视频、图像以及AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；
所述语音播放器用于指导作业人员作业，并播报GPU单元的AI分析结果。
3.根据权利要求1所述的一种基于AI智能安全帽的作业监控系统，其特征在于：所述GPU单元通过搭载的AI模型对作业视频进行实时AI分析，所述AI模型包括泄漏探测模型、吊压漏测模型、置换放散模型。
4.根据权利要求3所述的一种基于AI智能安全帽的作业监控系统，其特征在于：所述工单系统为手持终端，手持终端与智能安全帽无线连接通信，通过手持终端启动智能安全帽的作业控制程序；
当作业任务为泄漏探测时，所述视频采集单元实时采集泄漏探测仪所在的作业视频，GPU单元调用泄漏探测模型对作业视频进行实时AI分析，判断作业视频中是否出现泄漏探测仪，并得出AI分析结果；
当作业任务为吊压漏测时，所述视频采集单元实时采集压力计所在的作业视频、图像，GPU单元调用吊压漏测模型对作业视频进行实时AI分析，判断作业视频中是否出现压力计，以及通过图像识别压力计读数，判断前后间隔一定时间的两次压力计读数的压差是否在阈值范围内，并得出AI分析结果；
当作业任务为置换放散时，所述视频采集单元实时采集软管、窗户和泄漏探测仪所在的作业视频，GPU单元调用置换放散模型对作业视频进行实时AI分析，判断作业视频中是否出现软管、窗户和泄漏探测仪，并得出AI分析结果。
5.根据权利要求2所述的一种基于AI智能安全帽的作业监控系统，其特征在于：所述智能安全帽还包括辅助指向激光器，所述辅助指向激光器安装在安全帽壳体的正前方，用于引导作业人员通过调整安全帽壳体的角度，使视频采集单元能完全采集到作业过程。
6.一种基于AI智能安全帽的作业监控方法，应用于权利要求1-5任一项所述的一种基于AI智能安全帽的作业监控系统，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1，客户信息系统制作作业任务，并将作业任务推送至AI质量安全监控平台；AI质量安全监控平台调用工单系统为作业任务创建工单；
步骤2，工单系统按照创建的工单向智能安全帽下发操作命令，以及将工单状态上传到AI质量安全监控平台；
步骤3，智能安全帽根据工单调用内嵌的作业控制程序指导作业人员作业，在作业过程中实时采集作业视频，并调用AI模型对作业视频中的作业操作进行实时AI分析，以判断作业操作是否达到要求；分析完成后，将作业视频、图像以及AI分析结果上传至AI质量安全监控平台，供管理人员查看；
步骤4，智能安全帽将运行参数回传至工单系统，工作业人员了解智能安全帽运行状态；工单系统将作业结果回传至客户信息系统。
7.根据权利要求6所述的一种基于AI智能安全帽的作业监控方法，其特征在于：所述作业任务包括泄漏探测、吊压漏测和置换放散。
8.根据权利要求7所述的一种基于AI智能安全帽的作业监控方法，其特征在于：当所述作业任务为泄漏探测时，所述步骤3具体包括以下步骤：
手持终端启动智能安全帽的作业控制程序，GPU单元调用泄漏探测模型，语音播放器提示启动泄漏探测作业任务，视频采集单元实时采集泄漏探测仪所在的作业视频；GPU单元判断作业视频中是否出现泄漏探测仪；
若没有出现泄漏探测仪，则视频采集单元重新采集泄漏探测仪所在的作业视频，如果GPU单元3次都判断作业视频中没有出现泄漏探测仪，则语音播放器提示识别泄漏探测仪失败，GPU单元将识别泄漏探测仪失败的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；
若出现泄漏探测仪，则成功进行泄漏探测的检测，GPU单元将泄漏探测的检测结果作为AI分析结果上传至AI质量安全监控平台。
9.根据权利要求7所述的一种基于AI智能安全帽的作业监控方法，其特征在于：当所述作业任务为吊压漏测时，所述步骤3具体包括以下步骤：
手持终端启动智能安全帽的作业控制程序，GPU单元调用吊压漏测模型，语音播放器提示启动吊压漏测作业任务，视频采集单元实时采集压力计所在的作业视频；GPU单元判断作业视频中是否出现压力计；
若没有出现压力计，则视频采集单元重新采集压力计所在的作业视频，如果GPU单元3次都判断作业视频中没有出现压力计，则语音播放器提示识别压力计失败，GPU单元将识别压力计失败的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；
若出现压力计，则语音播放器提示拍摄压力计读数，手持终端拍摄压力计指针所在的图像并传输至GPU单元，GPU单元识别图像中压力计读数；如果图像传输失败或识别失败，则语音播放器提示手持终端重新拍摄压力计指针所在的图像并传输至GPU单元，GPU单元再次识别图像中压力计读数；如果3次识别压力计读数都失败，则语音播放器提示压力计读数识别失败，GPU单元将压力计读数识别失败的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；如果压力计读数识别成功，则GPU单元判断是否为第一次进行吊压漏测的检测；
若是第一次，则间隔一定时间后手持终端再次拍摄压力计指针所在的图像并上传至GPU单元后识别压力计读数；若不是第一次，则GPU单元根据前后两次识别的压力计读数计算压差，若压差不在阈值范围内，GPU单元将吊压漏测不合格的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；若压差在阈值范围内，GPU单元将吊压漏测合格的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台。
10.根据权利要求7所述的一种基于AI智能安全帽的作业监控方法，其特征在于：当所述作业任务为置换放散时，所述步骤3具体包括以下步骤：
手持终端启动智能安全帽的作业控制程序，语音播放器提示启动置换放散作业任务并提示将软管伸出窗外，视频采集单元实时采集软管和窗户所在的作业视频；GPU单元调用置换放散模型，判断作业视频中是否同时出现软管、窗户及泄漏探测仪；
若没有同时出现软管、窗户及泄漏探测仪，则视频采集单元重新采集软管、窗户及泄漏探测仪所在的作业视频，如果GPU单元3次都判断作业视频中没有同时出现软管、窗户及泄漏探测仪，则语音播放器提示置换放散作业失败，GPU单元将置换放散作业失败的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；
若GPU单元判断同时出现软管、窗户及泄漏探测仪，则语音播放器提示进行室内燃气泄漏探测作业，若GPU单元从作业视频中发现泄漏探测仪，则语音播放器提示置换放散作业成功，GPU单元将置换放散作业成功的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台；若GPU单元从作业视频中未能发现泄漏探测仪，则语音播放器提示再次进行室内燃气泄漏探测作业，如果GPU单元3次都未能发现泄漏探测仪，则语音播放器提示置换放散作业失败，GPU单元将置换放散检测失败的AI分析结果上传至AI质量安全监控平台。
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