CN116434496A - 一种实验室用安全监测报警装置 - Google Patents

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贺涛
罗武星
张艳龙
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Abstract

本发明公开了一种实验室用安全监测报警装置,包括:电源模块、监测模块、控制模块、服务器模块和报警模块;监测模块用于采集实验室内各种信息,得到监测数据;控制模块用于将监测数据发送给服务器模块;服务器模块用于存储监测数据,并根据监测数据建立对应的预测模型,得到实时预测数据;控制模块还用于接收服务器模块的实时预测数据,同时根据实时监测数据和实时预测数据对报警模块进行控制;报警模块用于在控制模块的控制下进行报警。本申请提出的一种实验室用安全监测报警装置,对可能发生的安全事故进行提前报警,增多了应变时间,降低了事故发生的可能性;提高了对可能发生事故的辨别性和从容性。

Description

一种实验室用安全监测报警装置
技术领域
本发明涉及安全监测技术领域,特别涉及一种实验室用安全监测报警装置。
背景技术
近年来,国内实验室安全事故时有发生,高校、研究院的实验室有着流动性大、人员复杂、实验设备及实验材料复杂等特点。因此需要对实验室进行安全监测和报警。
目前已存在多种实验室用安全监测报警技术,譬如专利公开号为CN112904785A的《一种实验室智能安全预警系统》,包括视频监控模块、温湿度监控模块、气体监测模块、危险设备监测模块、系统服务器、现场主机及其计算机程序及报警装置;又譬如专利公开号为CN114118981A的《一种基于区块链的实验室运作管理方法及系统》,包括区块链数据管理版块以及与区块链数据管理版块连接的仪器版块、环境检测版块、药品版块、实验操作版块和人员操作版块,每个版块拥有各自部署的区块链节点形成联盟区块链。
然而,现有的实验室用安全监测报警技术对安全事故的提前预见能力不足,并且不能对不同类型不同程度的安全事故做出相对应的报警提示,容易造成恐慌。
发明内容
本发明实施例提供了一种实验室用安全监测报警装置,用以解决现有技术中没有比较可靠的针对安全事故的提前预见能力不足,并且不能对不同类型不同程度的安全事故做出相对应的报警提示,容易造成恐慌的问题。
一方面,本发明实施例提供了一种实验室用安全监测报警装置,包括:电源模块、监测模块、控制模块、服务器模块和报警模块。
所述电源模块分别与所述监测模块、所述控制模块、所述服务器模块、所述报警模块电连接,并为所述监测模块、所述控制模块、所述服务器模块、所述报警模块供电。
所述监测模块与所述控制模块电连接,所述监测模块包括若干个监测单元,所述监测单元用于采集实验室内各种信息,得到监测数据,所述监测数据包括历史监测数据和实时监测数据。
所述控制模块与所述服务器模块以及所述报警模块电连接,所述控制模块用于将所述监测数据发送给所述服务器模块。
所述服务器模块用于存储所述监测数据,并根据所述监测数据建立对应的预测模型,得到实时预测数据。
所述控制模块还用于接收所述服务器模块的所述实时预测数据,并根据所述实时监测数据和所述实时预测数据对所述报警模块进行控制。
所述报警模块用于在所述控制模块的控制下进行报警。
在一种可能的实现方式中,所述报警模块包括若干个与所述监测单元相对应的报警单元,所述报警单元中预存有与所述监测单元相对应的报警信号,所述报警单元采用分级渐进式报警方式。
在一种可能的实现方式中,所述监测单元包括:环境传感器中的一种或多种。
在一种可能的实现方式中,所述控制模块设置有对应所述实时监测数据的分级安全阈值和对应所述实时预测数据的分级时间阈值,当所述实时监测数据达到所述分级安全阈值和/或所述实时预测数据达到所述分级时间阈值时,所述控制模块控制所述报警模块进行分级渐进式报警。
在一种可能的实现方式中,所述预测模型包括:霍特线性趋势模型和/或阻尼趋势模型;所述实时预测数据为:对所述实时监测数据到达某一危险数值所需时间的实时预测。
在一种可能的实现方式中,所述监测单元包括:视频摄像头。
在一种可能的实现方式中,所述控制模块设置有对应所述实时监测数据的分级实验行为安全阈值和对应所述实时预测数据的分级实验行为时间阈值,当所述实时监测数据达到所述分级实验行为安全阈值和/或所述实时预测数据达到所述分级实验行为时间阈值时,所述控制模块控制所述报警模块进行分级渐进式报警。
在一种可能的实现方式中,所述预测模型包括:人体运动预测模型;所述预测数据为:对所述实时监测数据到达某一危险实验行为所需时间的实时预测。
本发明中的一种实验室用安全监测报警装置,具有以下优点:
提出的服务器模块根据监测数据建立对应的预测模型,得到实时预测数据,控制模块根据实时监测数据和实时预测数据对报警模块进行控制,对可能发生的安全事故进行提前报警,增多了应变时间,降低了事故发生的可能性;提出的报警单元中预存有与监测单元相对应的报警信号,报警单元采用分级渐进式报警方式,提高了对可能发生事故的辨别性和从容性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述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为本发明实施例1提供的一种实验室用安全监测报警装置的结构示意图。
具体实施方式
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。
实施例1:
图1为本发明实施例1提供的一种实验室用安全监测报警装置的结构示意图。本发明实施例1提供了一种实验室用安全监测报警装置,包括:电源模块、监测模块、控制模块、服务器模块和报警模块。
所述电源模块分别与所述监测模块、所述控制模块、所述服务器模块、所述报警模块电连接,并为所述监测模块、所述控制模块、所述服务器模块、所述报警模块供电。
所述监测模块与所述控制模块电连接,所述监测模块包括若干个监测单元,所述监测单元用于采集实验室内各种信息,得到监测数据,所述监测数据包括历史监测数据和实时监测数据。
所述控制模块与所述服务器模块以及所述报警模块电连接,所述控制模块用于将所述监测数据发送给所述服务器模块。
所述服务器模块用于存储所述监测数据,并根据所述监测数据建立对应的预测模型,得到实时预测数据。
所述控制模块还用于接收所述服务器模块的所述实时预测数据,并根据所述实时监测数据和所述实时预测数据对所述报警模块进行控制。
所述报警模块用于在所述控制模块的控制下进行报警。
示例性地,所述报警模块包括若干个与所述监测单元相对应的报警单元,所述报警单元中预存有与所述监测单元相对应的报警信号,所述报警单元采用分级渐进式报警方式。
本实施例采用的报警单元为语音报警器,在其它的实施例中,还可以为其它种类的报警器。
示例性的,所述监测单元包括:环境传感器中的一种或多种。
具体地,所述环境传感器包括:温湿度传感器、烟雾传感器、有毒气体传感器、红外传感器等。
示例性地,所述控制模块设置有对应所述实时监测数据的分级安全阈值和对应所述实时预测数据的分级时间阈值,当所述实时监测数据达到所述分级安全阈值和/或所述实时预测数据达到所述分级时间阈值时,所述控制模块控制所述报警模块进行分级渐进式报警。
具体地,分级安全阈值是对环境传感器数值的安全程度进行分级设置阈值,分级时间阈值是对环境传感器数值到达某一危险数值所需时间进行分级设置阈值。分级层数可以设置为任意适合的数值,本实施例设置的分级层数为3层。
示例性地,所述预测模型包括:霍特线性趋势模型和/或阻尼趋势模型;所述实时预测数据为:对所述实时监测数据到达某一危险数值所需时间的实时预测。
具体地,霍特线性趋势模型对简单的指数平滑模型进行了延伸,能够预测包含趋势的数据,该方法包含一个预测方程和两个平滑方程,如式(1)所示:
Figure SMS_1
(1)
其中,t表示当前期,h表示预测超前期数,xt表示第t期的实际观测值,lt表示时刻t的预估水平,bt表示时刻t的预测趋势,α表示水平平滑参数,β表示趋势平滑参数。当
Figure SMS_2
t+h为确定的某一危险数值时,求出对应的h即为所述实时预测数据。
阻尼趋势模型是在霍特线性趋势模型的基础上进行调整,加入阻尼效应,用于缓解较高的线性趋势,如式(2)所示:
Figure SMS_3
(2)
其中,φ表示阻尼参数,0<φ≤1。当
Figure SMS_4
t+h为确定的某一危险数值时,求出对应的h即为所述实时预测数据。
本实施例提出的服务器模块根据监测数据建立对应的预测模型,得到实时预测数据,控制模块根据实时监测数据和实时预测数据对报警模块进行控制,对可能发生的安全事故进行提前报警,增多了应变时间,降低了事故发生的可能性;提出的报警单元中预存有与监测单元相对应的报警信号,报警单元采用分级渐进式报警方式,提高了对可能发生事故的辨别性和从容性。
实施例2:
示例性地,所述监测单元包括:视频摄像头。
示例性地,所述控制模块设置有对应所述实时监测数据的分级实验行为安全阈值和对应所述实时预测数据的分级实验行为时间阈值,当所述实时监测数据达到所述分级实验行为安全阈值和/或所述实时预测数据达到所述分级实验行为时间阈值时,所述控制模块控制所述报警模块进行分级渐进式报警。
具体地,分级实验行为安全阈值是对视频摄像头所拍摄视频中实验行为的安全程度进行分级设置阈值,分级实验行为时间阈值是对视频摄像头所拍摄视频中实验行为到达某一危险实验行为所需时间进行分级设置阈值。分级层数可以设置为任意适合的数值,本实施例设置的分级层数为3层。
示例性地,所述预测模型包括:人体运动预测模型;所述预测数据为:对所述实时监测数据到达某一危险实验行为所需时间的实时预测。
具体地,本实施例中的人体运动预测模型包括:
首先根据人体关节特征建立人体骨架模型。人体骨架模型是对人体主要关节点进行抽象化后的一种表示。由于人体在实际运动中,关节长度和关节角度会对关节点的运动范围产生约束,因此在建立人体骨架模型时加入关节长度约束和关节角度约束。关节点被障碍物挡住时,需要对其进行位置估计,本实施例采用卡尔曼滤波算法对关节点进行位置估计。
然后采用基于关节速度的人体运动预测算法对视频摄像头获取的人体骨架位置进行跟踪与预测。本实施例采用最大熵马尔可夫模型算法作为人体运动预测算法。
在其它的实施例中,还可以采用其它的人体模型和其它的人体运动预测算法建立人体运动预测模型。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种实验室用安全监测报警装置,其特征在于,包括:电源模块、监测模块、控制模块、服务器模块和报警模块;
所述电源模块分别与所述监测模块、所述控制模块、所述服务器模块、所述报警模块电连接,并为所述监测模块、所述控制模块、所述服务器模块、所述报警模块供电;
所述监测模块与所述控制模块电连接,所述监测模块包括若干个监测单元,所述监测单元用于采集实验室内各种信息,得到监测数据,所述监测数据包括历史监测数据和实时监测数据;
所述控制模块与所述服务器模块以及所述报警模块电连接,所述控制模块用于将所述监测数据发送给所述服务器模块;
所述服务器模块用于存储所述监测数据,并根据所述监测数据建立对应的预测模型,得到实时预测数据;
所述控制模块还用于接收所述服务器模块的所述实时预测数据,并根据所述实时监测数据和所述实时预测数据对所述报警模块进行控制;
所述报警模块用于在所述控制模块的控制下进行报警。
2.根据权利要求1所述的一种实验室用安全监测报警装置,其特征在于,所述报警模块包括若干个与所述监测单元相对应的报警单元,所述报警单元中预存有与所述监测单元相对应的报警信号,所述报警单元采用分级渐进式报警方式。
3.根据权利要求1所述的一种实验室用安全监测报警装置,其特征在于,所述监测单元包括:环境传感器中的一种或多种。
4.根据权利要求3所述的一种实验室用安全监测报警装置,其特征在于,所述控制模块设置有对应所述实时监测数据的分级安全阈值和对应所述实时预测数据的分级时间阈值,当所述实时监测数据达到所述分级安全阈值和/或所述实时预测数据达到所述分级时间阈值时,所述控制模块控制所述报警模块进行分级渐进式报警。
5.根据权利要求3所述的一种实验室用安全监测报警装置,其特征在于,所述预测模型包括:霍特线性趋势模型和/或阻尼趋势模型;所述实时预测数据为:对所述实时监测数据到达某一危险数值所需时间的实时预测。
6.根据权利要求1所述的一种实验室用安全监测报警装置,其特征在于,所述监测单元包括:视频摄像头。
7.根据权利要求6所述的一种实验室用安全监测报警装置,其特征在于,所述控制模块设置有对应所述实时监测数据的分级实验行为安全阈值和对应所述实时预测数据的分级实验行为时间阈值,当所述实时监测数据达到所述分级实验行为安全阈值和/或所述实时预测数据达到所述分级实验行为时间阈值时,所述控制模块控制所述报警模块进行分级渐进式报警。
8.根据权利要求6所述的一种实验室用安全监测报警装置,其特征在于,所述预测模型包括:人体运动预测模型;所述预测数据为:对所述实时监测数据到达某一危险实验行为所需时间的实时预测。
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