CN116485236A - 一种消防员职业训练智能监测及预警方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种消防员职业训练智能监测及预警方法，包括：实时采集消防员职业训练过程中的体征数据，并基于体征评估算法对体征数据进行分析评估和异常预警获得第一监测及预警数据；实时采集消防员职业训练过程中的心理数据，并基于心理评估算法对心理数据进行分析评估和异常预警获得第二监测及预警数据；实时采集消防员职业训练过程中的动作数据，并基于动作评估算法对动作数据进行分析评估和异常预警获得第三监测及预警数据；实时采集消防员职业训练过程中的发热数据，并基于发热评估算法对发热数据进行分析评估和异常预警获得第四监测及预警数据；获得综合的消防员职业训练智能监测及预警结果。还公开对应系统、电子设备及计算机可读存储介质。
Description
技术领域
本发明涉及消防救援训练、人工智能和大数据技术领域，尤其涉及一种消防员职业训练智能监测及预警方法和系统。
背景技术
在“全灾种、大应急”消防救援变革背景下，消防员职业体能训练任务日趋多样化、复杂化，训练损伤甚至极端条件下训练猝死是目前基层消防训练面临的重要问题，亟需配备有效监控或预警手段以期降低或避免该类情况的发生。
目前消防员职业体能训练过程中，其监测过程及损伤预防主要是由多名指战员或队员现场配合并紧盯着每名消防员的训练情况的方法，人工方式防止意外发生，而各类意外的预防程度及提醒是否及时有效与现场保障人员的经验和业务水平密切相关，人为主观性较强，缺乏对消防员训练过程中的全流程智能客观监控及相配套的风险预警提示能力。
综上所述，现有的消防员职业体能训练主要由现场保障人员人工方式进行实施，其损伤预防和提醒的及时性、准确性、预判性等均与保障人员的工作经验和业务水平密切相关，主观性较强，缺乏对消防员训练过程中的全流程智能客观监控及相配套的风险预警提示能力。
发明内容
本发明的目的是提供一种消防员职业训练智能监测及预警方法和系统，不仅能够实时监测并采集消防员训练过程中的各种体征数据、心理数据、发热数据及动作数据，而且可以对数据进行分析评估，确定其是否存在一定的训练风险，并基于评估结果进行视情预警提醒，支持每个消防员职业训练数据的纵向对比分析和各消防员之间的横向对比分析，谨防运动性意外发生，降低训练风险，减少消防员常规职业训练安全事故。
本发明一方面提供了一种消防员职业训练智能监测及预警方法，其中消防员职业训练包括但不限于长跑、立定跳远、引体向上、坐位体前屈、俯卧撑、往返跑、负重登楼、拉梯、拖拽等消防员日常训练科目，方法包括：
S1，实时采集消防员职业训练过程中的体征数据，并基于体征评估算法对体征数据进行分析评估和异常预警获得第一监测及预警数据；
S2，实时采集消防员职业训练过程中的心理数据，并基于心理评估算法对心理数据进行分析评估和异常预警获得第二监测及预警数据；
S3，实时采集消防员职业训练过程中的动作数据，并基于动作评估算法对动作数据进行分析评估和异常预警获得第三监测及预警数据；
S4，实时采集消防员职业训练过程中的发热数据，并基于发热评估算法对发热数据进行分析评估和异常预警获得第四监测及预警数据；
S5，基于所述第一监测及预警数据、所述第二监测及预警数据、所述第三监测及预警数据以及所述第四监测及预警数据获得综合的消防员职业训练智能监测及预警结果。
优选的，所述体征数据包括职业训练过程中的实时心率数据和实时血氧数据；其中实时心率数据表示一分钟心脏跳动的次数，最大心率HRmax表示人体进行极限运动时能够承受最大负荷时出现的心率；实时血氧数据表示血液中氧合血红蛋白占全血血红蛋白的百分比；所述基于体征评估算法对体征数据进行分析评估包括评估消防员实时心率数据和实时血氧数据是否在体征数据安全范围之内，其中心率安全范围为[0.6×HRmax±λ,0.8×HRmax±λ]，血氧安全范围为[90％±κ,100％]，λ、κ表示根据个人实际体质情况对于实时心率数据和实时血氧数据的增减值，HRmax＝220-年龄；所述第一监测及预警数据包括当实时心率数据和实时血氧数据超出体征数据安全范围时，进行实时预警提醒。
优选的，所述S2包括通过无感知生理传感设备实时采集消防员职业训练过程中的心理数据，所述的心理数据包括职业训练过程中的实时心率变异性(HRV)数据；所述基于心理评估算法对心理数据进行分析评估包括评估消防员实时心率变异性数据是否在心率变异性数据安全范围之内，其中心率变异性(HRV)安全范围为(141±阈值)毫秒；所述第二监测及预警数据包括当实时心率变异性(HRV)数据超出所述心率变异性数据安全范围时，进行实时预警提醒。
优选的，所述阈值为39毫秒或根据个人实际情况进行弹性设置。
优选的，所述S3的所述动作数据包括职业训练过程中的核心动作数据；其中，在动作标准库的支持下，基于核心动作数据与动作数据的比较以评估消防员动作是否规范标准；所述基于动作评估算法对动作数据进行分析评估包括将评估消防员的核心动作数据与动作标准库中的标准动作数据进行比较，判定核心动作数据是否符合规范标准和/或是否具有运动损伤风险；所述动作标准库包括职业训练的多角度标准动作模式；所述第三监测及预警数据包括判断核心动作数据是否符合动作标准库，当核心动作数据严重不符合动作标准库时，进行实时预警提醒。
优选的，所述S4的所述发热数据包括消防员实时的体温数据、位置数据和时间数据；其中实时的体温数据包括消防员的实时手腕温度；位置数据是指消防员每个体温数据量测的当前地理位置信息；时间数据是指消防员每个体温数据量测的当前时间信息；所述基于发热评估算法对发热数据进行分析评估包括评估消防员当前体温是否在体温安全范围以及当前时刻所处的当前位置是否属于空间安全范围；其中体温安全范围为≤37°，所述当前时刻所处的当前位置属于空间安全范围包括空间安全范围内无发热人员且短时间内与发热人员空间轨迹无交叉重叠；所述第四监测及预警数据包括消防员当前体温不在体温安全范围以及当前时刻所处的当前位置不属于空间安全范围时，进行实时预警提醒。
本发明的第二方面提供一种消防员职业训练智能监测及预警系统，包括：
训练体征监测预警模块(101)，用于实时采集消防员职业训练过程中的体征数据，并基于体征评估算法对体征数据进行分析评估和异常预警获得第一监测及预警数据；
训练心理监测预警模块(102)，用于实时采集消防员职业训练过程中的心理数据，并基于心理评估算法对心理数据进行分析评估和异常预警获得第二监测及预警数据；
训练防护监测预警模块(103)，用于实时采集消防员职业训练过程中的动作数据，并基于动作评估算法对动作数据进行分析评估和异常预警获得第三监测及预警数据；
发热传染症候监测预警模块(104)，用于实时采集消防员职业训练过程中的发热数据，并基于发热评估算法对发热数据进行分析评估和异常预警获得第四监测及预警数据；
综合监测及预警模块(105)，用于基于所述第一监测及预警数据、所述第二监测及预警数据、所述第三监测及预警数据以及所述第四监测及预警数据获得综合的消防员职业训练智能监测及预警结果；
算法及标准动作库(106)，用于存储所述体征评估算法、所述心理评估算法、所述动作评估算法、所述发热评估算法以及标准动作；其中，所述标准动作供所述训练防护监测预警模块(103)调用从而对动作数据进行分析评估和异常预警；
以及数据采集设备(107)，用于对体征数据、心理数据、动作数据和发热数据进行实时采集。
优选的，所述数据采集设备(107)为无感知数据采集设备，包括无感知生理传感设备和无感知摄像视觉设备；
其中，无感知生理传感设备为医疗级无感知传感设备，消防员运动训练过程中可佩戴于身体部位进行体征数据、心理数据和发热数据的实时采集、数据传输、预警阈值设置和预警提醒；
无感知摄像视觉设备包括消防员训练现场安置的动作摄像设备，对动作数据进行实时采集、数据传输、预警阈值设置和预警提醒。
本发明的第三方面提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器用于读取所述指令并执行如第一方面所述的方法。
本发明的第四方面提供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多条指令，所述多条指令可被处理器读取并执行如第一方面所述的方法。
本发明提供的方法、系统、电子设备以及计算机可读存储介质，具有如下有益的技术效果：
1)综合考虑消防员训练过程中的各类实时体征数据、心理数据、发热数据和动作数据的综合应用，报警可靠性更高；
2)基于该系统各模块和无感知数据采集设备分别给以消防指挥员和消防员以训练风险评估及预警；
3)不仅能够实时监测并采集消防员训练过程中的各种体征数据、心理数据、发热数据及动作数据，而且可以对数据进行分析评估，确定其是否存在一定的训练风险，并基于评估结果进行视情预警提醒，支持每个消防员职业训练数据的纵向对比分析和各消防员之间的横向对比分析，谨防运动性意外发生，降低训练风险，减少消防员常规职业训练安全事故。
附图说明
图1为根据本发明优选实施例示出的消防员职业训练智能监测及预警方法流程图；
图2为根据本发明优选实施例示出的消防员职业训练智能监测及预警系统结构示意图；
图3为根据本发明优选实施例示出的消防员职业训练智能监测及预警系统原理架构示意图；
图4为本发明提供的电子设备一种实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例一
如图1所示，本实施例提供了一种消防员职业训练智能监测及预警方法，其中消防员职业训练包括但不限于长跑、立定跳远、引体向上、坐位体前屈、俯卧撑、往返跑、负重登楼、拉梯、拖拽等消防员日常训练科目，方法包括：
S1，实时采集消防员职业训练过程中的体征数据，并基于体征评估算法对体征数据进行分析评估和异常预警获得第一监测及预警数据；
本实施例中，所述体征数据包括但不限于职业训练过程中的实时心率数据(HR)和实时血氧(SpO2)数据。其中心率(HR)表示一分钟心脏跳动的次数，最大心率HRmax表示人体进行极限运动时能够承受最大负荷时出现的心率。血氧(SpO2)表示血液中氧合血红蛋白占全血血红蛋白的百分比，是评估人体氧气供应状况的一个指标。
所述基于体征评估算法对体征数据进行分析评估包括评估消防员实时心率数据和实时血氧数据是否在体征数据安全范围之内，其中心率安全范围为[0.6×HRmax±λ,0.8×HRmax±λ]，血氧安全范围为[90％±κ,100％]，λ、κ表示根据个人实际体质情况对于实时心率数据和实时血氧数据的增减值，HRmax＝220-年龄。
所述第一监测及预警数据包括当实时心率数据和实时血氧数据超出体征数据安全范围时，进行实时预警提醒。
本实施例中，所述体征评估算法是指判定消防员职业训练过程中的实时心率数据和实时血氧数据是否超过体征数据安全范围的算法。
S2，实时采集消防员职业训练过程中的心理数据，并基于心理评估算法对心理数据进行分析评估和异常预警获得第二监测及预警数据；
本实施例中，通过无感知生理传感设备实时采集消防员职业训练过程中的心理数据，所述的心理数据包括但不限于职业训练过程中的实时心率变异性(HRV)数据。心率变异性(HRV)是衡量连续心跳之间时间变化的指标，与消防员训练当下的身体机能和心理状态密切相关。
所述基于心理评估算法对心理数据进行分析评估包括评估消防员实时心率变异性数据是否在心率变异性数据安全范围之内，其中心率变异性(HRV)安全范围为(141±阈值)毫秒，本实施例中，阈值为39毫秒，作为更进一步的优选实施例，本发明可以根据个人实际情况进行阈值的弹性设置。
所述第二监测及预警数据包括当实时心率变异性(HRV)数据超出所述心率变异性数据安全范围时，进行实时预警提醒。
本实施例中，所述心理评估算法是指判定消防员职业训练过程中实时心率变异性是否在超过心率变异性数据安全范围的算法。
S3，实时采集消防员职业训练过程中的动作数据，并基于动作评估算法对动作数据进行分析评估和异常预警获得第三监测及预警数据；
本实施例中，所述动作数据包括但不限于职业训练过程中的坐位体前屈、引体向上、俯卧撑、挂钩梯的核心动作数据；其中，在动作标准库的支持下，基于核心动作数据与标准动作数据的比较可用于评估消防员动作是否规范标准。
所述基于动作评估算法对动作数据进行分析评估包括将评估消防员的核心动作数据与动作标准库中的标准动作数据进行比较，判定核心动作数据是否符合规范标准和/或是否具有运动损伤风险；所述动作标准库包括部分职业训练(坐位体前屈、引体向上、俯卧撑、挂钩梯等科目)的多角度标准动作模式。
所述第三监测及预警数据包括判断核心动作数据是否符合动作标准库，当核心动作数据严重不符合动作标准库时，进行实时预警提醒。
本实施例中，所述动作评估算法是指判定消防员职业训练过程中核心动作数据是否符合动作标准库的算法。
S4，实时采集消防员职业训练过程中的发热数据，并基于发热评估算法对发热数据进行分析评估和异常预警获得第四监测及预警数据；
本实施例中，所述发热数据包括但不限于消防员实时的体温数据、位置数据和时间数据。其中实时的体温数据包括消防员的实时手腕温度，以摄氏度表示；位置数据是指消防员每个体温数据量测的当前地理位置信息，以经纬度表示；时间数据是指消防员每个体温数据量测的当前时间信息，以北京时间表示；三者共同表示某消防员当前时刻当前地点的当前体温数据。
所述基于发热评估算法对发热数据进行分析评估包括评估消防员当前体温是否在体温安全范围以及当前时刻所处的当前位置是否属于空间安全范围。其中体温安全范围为≤37°，所述当前时刻所处的当前位置属于空间安全范围包括空间安全范围内无发热人员且短时间内与发热人员空间轨迹无交叉重叠。
所述的空间安全范围是以消防员当前位置为中心、以一定距离(如3米，可配置)为半径的周边范围。
所述第四监测及预警数据包括消防员当前体温不在体温安全范围以及当前时刻所处的当前位置不属于空间安全范围时，进行实时预警提醒。
本实施例中，所述发热评估算法是指判定消防员当前的体温是否超过体温安全范围以及当前时刻所处的当前位置是否属于空间安全范围的算法。
S5，基于所述第一监测及预警数据、所述第二监测及预警数据、所述第三监测及预警数据以及所述第四监测及预警数据获得综合的消防员职业训练智能监测及预警结果。
实施例二
如图2-3所示，本实施例提供一种消防员职业训练智能监测及预警系统，包括：
训练体征监测预警模块101，用于实时采集消防员职业训练过程中的体征数据，并基于体征评估算法对体征数据进行分析评估和异常预警获得第一监测及预警数据；
训练心理监测预警模块102，用于实时采集消防员职业训练过程中的心理数据，并基于心理评估算法对心理数据进行分析评估和异常预警获得第二监测及预警数据；
训练防护监测预警模块103，用于实时采集消防员职业训练过程中的动作数据，并基于动作评估算法对动作数据进行分析评估和异常预警获得第三监测及预警数据；
发热传染症候监测预警模块104，用于实时采集消防员职业训练过程中的发热数据，并基于发热评估算法对发热数据进行分析评估和异常预警获得第四监测及预警数据；
综合监测及预警模块105，用于基于所述第一监测及预警数据、所述第二监测及预警数据、所述第三监测及预警数据以及所述第四监测及预警数据获得综合的消防员职业训练智能监测及预警结果；
算法及标准动作库106，用于存储所述体征评估算法、所述心理评估算法、所述动作评估算法、所述发热评估算法以及标准动作；其中，所述标准动作供所述训练防护监测预警模块103调用从而对动作数据进行分析评估和异常预警；
以及数据采集设备107，用于对体征数据、心理数据、动作数据和发热数据进行实时采集。
本实施例中，数据采集设备107为无感知数据采集设备，包括无感知生理传感设备和无感知摄像视觉设备。
其中，无感知生理传感设备为医疗级无感知传感设备，消防员运动训练过程中可佩戴于手腕等部位，能够进行体征数据(心率、血氧、心电等)、心理数据(心率)、发热数据(体温、位置、时间等)等训练数据的实时采集、数据传输、预警阈值设置和预警提醒功能。
无感知摄像视觉设备包括消防员训练现场安置的动作摄像设备，能够对动作数据(俯卧撑、引体向上、坐位体前屈等典型训练动作)进行实时采集、数据传输、预警阈值设置和预警提醒功能。
本发明还提供了一种存储器，存储有多条指令，所述指令用于实现如实施例一所述的方法。
如图4所示，本发明还提供了一种电子设备，包括处理器301和与所述处理器301连接的存储器302，所述存储器302存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行如实施例一所述的方法。
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 (10)
1.一种消防员职业训练智能监测及预警方法，其特征在于，包括：
S1，实时采集消防员职业训练过程中的体征数据，并基于体征评估算法对体征数据进行分析评估和异常预警获得第一监测及预警数据；
S2，实时采集消防员职业训练过程中的心理数据，并基于心理评估算法对心理数据进行分析评估和异常预警获得第二监测及预警数据；
S3，实时采集消防员职业训练过程中的动作数据，并基于动作评估算法对动作数据进行分析评估和异常预警获得第三监测及预警数据；
S4，实时采集消防员职业训练过程中的发热数据，并基于发热评估算法对发热数据进行分析评估和异常预警获得第四监测及预警数据；
S5，基于所述第一监测及预警数据、所述第二监测及预警数据、所述第三监测及预警数据以及所述第四监测及预警数据获得综合的消防员职业训练智能监测及预警结果。
2.根据权利要求1所述的一种消防员职业训练智能监测及预警方法，其特征在于，所述S1中的所述体征数据包括职业训练过程中的实时心率数据和实时血氧数据；其中实时心率数据表示一分钟心脏跳动的次数，最大心率HRmax表示人体进行极限运动时能够承受最大负荷时出现的心率；实时血氧数据表示血液中氧合血红蛋白占全血血红蛋白的百分比；所述基于体征评估算法对体征数据进行分析评估包括评估消防员实时心率数据和实时血氧数据是否在体征数据安全范围之内，其中心率安全范围为[0.6×HRmax±λ,0.8×HRmax±λ]，血氧安全范围为[90％±κ,100％]，λ、κ表示根据个人实际体质情况对于实时心率数据和实时血氧数据的增减值，HRmax＝220-年龄；所述第一监测及预警数据包括当实时心率数据和实时血氧数据超出体征数据安全范围时，进行实时预警提醒。
3.根据权利要求1所述的一种消防员职业训练智能监测及预警方法，其特征在于，所述S2包括通过无感知生理传感设备实时采集消防员职业训练过程中的心理数据，所述的心理数据包括职业训练过程中的实时心率变异性数据；所述基于心理评估算法对心理数据进行分析评估包括评估消防员实时心率变异性数据是否在心率变异性数据安全范围之内，其中心率变异性安全范围为(141±阈值)毫秒；所述第二监测及预警数据包括当实时心率变异性数据超出所述心率变异性数据安全范围时，进行实时预警提醒。
4.根据权利要求3所述的一种消防员职业训练智能监测及预警方法，其特征在于，所述阈值为39毫秒或根据个人实际情况进行弹性设置。
5.根据权利要求1所述的一种消防员职业训练智能监测及预警方法，其特征在于，所述S3的所述动作数据包括职业训练过程中的核心动作数据；其中，在动作标准库的支持下，基于核心动作数据与动作数据的比较以评估消防员动作是否规范标准；所述基于动作评估算法对动作数据进行分析评估包括将评估消防员的核心动作数据与动作标准库中的标准动作数据进行比较，判定核心动作数据是否符合规范标准和/或是否具有运动损伤风险；所述动作标准库包括职业训练的多角度标准动作模式；所述第三监测及预警数据包括判断核心动作数据是否符合动作标准库，当核心动作数据严重不符合动作标准库时，进行实时预警提醒。
6.根据权利要求1所述的一种消防员职业训练智能监测及预警方法，其特征在于，所述S4的所述发热数据包括消防员实时的体温数据、位置数据和时间数据；其中实时的体温数据包括消防员的实时手腕温度；位置数据是指消防员每个体温数据量测的当前地理位置信息；时间数据是指消防员每个体温数据量测的当前时间信息；所述基于发热评估算法对发热数据进行分析评估包括评估消防员当前体温是否在体温安全范围以及当前时刻所处的当前位置是否属于空间安全范围；其中体温安全范围为≤37°，所述当前时刻所处的当前位置属于空间安全范围包括空间安全范围内无发热人员且短时间内与发热人员空间轨迹无交叉重叠；所述第四监测及预警数据包括消防员当前体温不在体温安全范围以及当前时刻所处的当前位置不属于空间安全范围时，进行实时预警提醒。
7.一种消防员职业训练智能监测及预警系统，用于实施权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，包括：
训练体征监测预警模块(101)，用于实时采集消防员职业训练过程中的体征数据，并基于体征评估算法对体征数据进行分析评估和异常预警获得第一监测及预警数据；
训练心理监测预警模块(102)，用于实时采集消防员职业训练过程中的心理数据，并基于心理评估算法对心理数据进行分析评估和异常预警获得第二监测及预警数据；
训练防护监测预警模块(103)，用于实时采集消防员职业训练过程中的动作数据，并基于动作评估算法对动作数据进行分析评估和异常预警获得第三监测及预警数据；
发热传染症候监测预警模块(104)，用于实时采集消防员职业训练过程中的发热数据，并基于发热评估算法对发热数据进行分析评估和异常预警获得第四监测及预警数据；
综合监测及预警模块(105)，用于基于所述第一监测及预警数据、所述第二监测及预警数据、所述第三监测及预警数据以及所述第四监测及预警数据获得综合的消防员职业训练智能监测及预警结果；
算法及标准动作库(106)，用于存储所述体征评估算法、所述心理评估算法、所述动作评估算法、所述发热评估算法以及标准动作；其中，所述标准动作供所述训练防护监测预警模块(103)调用从而对动作数据进行分析评估和异常预警；
以及数据采集设备(107)，用于对体征数据、心理数据、动作数据和发热数据进行实时采集。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述数据采集设备(107)为无感知数据采集设备，包括无感知生理传感设备和无感知摄像视觉设备；
其中，无感知生理传感设备为医疗级无感知传感设备，消防员运动训练过程中可佩戴于身体部位进行体征数据、心理数据和发热数据的实时采集、数据传输、预警阈值设置和预警提醒；
无感知摄像视觉设备包括消防员训练现场安置的动作摄像设备，对动作数据进行实时采集、数据传输、预警阈值设置和预警提醒。
9.一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器用于读取所述指令并执行如权利要求1-6任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有多条指令，所述多条指令可被处理器读取并执行如权利要求1-6任一所述的方法。
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