CN116596411B - 一种结合两票检测的生产安全评价方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种结合两票检测的生产安全评价方法及系统，涉及数据处理技术领域，获取作业数据集合、工作票图像和操作票图像，基于工作票分析通道进行工作票规范性分析获得工作票规范性等级；基于操作票分析通道进行操作票规范性分析获得操作票规范性等级，并计算操作时间违规等级，输入生产安全评价通道获得生产安全评级，解决了现有技术中存在的由于检测分析深度不足且存在一定的主观性，导致评价结果准确度不足，造成后续生产安全管理受限的技术问题，基于多评估指标进行针对性建模分析处理，保障分析深度与客观度，进行独立分析结果的综合评估，确保分析结果的完备性与准确度。

Description

一种结合两票检测的生产安全评价方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种结合两票检测的生产安全评价方法及系统。

背景技术

电力生产需将安全放在首位，基于两票制度，可及时地发现、分析并解决生产中存在的缺陷与问题，以提高电子生产作业的效率与安全性。目前，主要针对两票制度的管理流程，逐流程节点设置检测条件与限制条件，基于人机交互方式完成检测，由于检测分析深度不足且存在一定的主观性，导致评价结果准确度不足，造成后续生产安全管理受限。

发明内容

本申请提供了一种结合两票检测的生产安全评价方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的由于检测分析深度不足且存在一定的主观性，导致评价结果准确度不足，造成后续生产安全管理受限的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了一种结合两票检测的生产安全评价方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种结合两票检测的生产安全评价方法，所述方法包括：

对待进行生产安全检测评价的作业任务数据进行调取，获取作业数据集合、工作票图像和操作票图像，其中，所述作业数据集合内包括多个实际作业内容和多个实际作业时间；

构建工作票分析通道，将所述工作票图像输入所述工作票分析通道内，进行工作票规范性分析，获得工作票规范性等级；

对所述操作票图像内的多个区域进行语义分割，获得多个图像分割结果，构建操作票分析通道，将所述多个图像分割结果输入所述操作票分析通道，获得多个具体操作和多个操作时间；

对所述多个实际作业内容和所述多个具体操作进行匹配分析，获得匹配数量M，根据所述匹配数量和所述多个实际作业内容的数量，进行操作票规范性分析，获得操作票规范性等级，M为大于1的整数；

基于匹配成功的M个具体操作的M个操作时间，结合M个实际作业内容的M个实际作业时间，计算获得M个操作时间差，结合操作时间差阈值和所述M个实际作业内容的危险性，计算获得操作时间违规等级；

构建嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道的生产安全评价通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得生产安全评级。

第二方面，本申请提供了一种结合两票检测的生产安全评价系统，所述系统包括：

数据调取模块，所述数据调取模块用于对待进行生产安全检测评价的作业任务数据进行调取，获取作业数据集合、工作票图像和操作票图像，其中，所述作业数据集合内包括多个实际作业内容和多个实际作业时间；

规范性分析模块，所述规范性分析模块用于构建工作票分析通道，将所述工作票图像输入所述工作票分析通道内，进行工作票规范性分析，获得工作票规范性等级；

操作分析模块，所述操作分析模块用于对所述操作票图像内的多个区域进行语义分割，获得多个图像分割结果，构建操作票分析通道，将所述多个图像分割结果输入所述操作票分析通道，获得多个具体操作和多个操作时间；

规范性等级获取模块，所述规范性等级获取模块用于对所述多个实际作业内容和所述多个具体操作进行匹配分析，获得匹配数量M，根据所述匹配数量和所述多个实际作业内容的数量，进行操作票规范性分析，获得操作票规范性等级，M为大于1的整数；

违规等级计算模块，所述违规等级计算模块用于基于匹配成功的M个具体操作的M个操作时间，结合M个实际作业内容的M个实际作业时间，计算获得M个操作时间差，结合操作时间差阈值和所述M个实际作业内容的危险性，计算获得操作时间违规等级；

评级获取模块，所述评级获取模块用于构建嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道的生产安全评价通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得生产安全评级。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的一种结合两票检测的生产安全评价方法，对待进行生产安全检测评价的作业任务数据进行调取，获取作业数据集合、工作票图像和操作票图像，所述作业数据集合内包括多个实际作业内容和多个实际作业时间；构建工作票分析通道，对所述工作票图像进行工作票规范性分析获得工作票规范性等级；对所述操作票图像内的多个区域进行语义分割，获得多个图像分割结果并输入所述操作票分析通道获得多个具体操作和多个操作时间；对所述多个实际作业内容和所述多个具体操作进行匹配分析，获得匹配数量M，根据所述匹配数量和所述多个实际作业内容的数量，进行操作票规范性分析，获得操作票规范性等级，基于匹配成功的M个具体操作的M个操作时间，结合M个实际作业内容的M个实际作业时间，计算获得M个操作时间差，结合操作时间差阈值和所述M个实际作业内容的危险性，计算获得操作时间违规等级；构建嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道的生产安全评价通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得生产安全评级，解决了现有技术中存在的由于检测分析深度不足且存在一定的主观性，导致评价结果准确度不足，造成后续生产安全管理受限的技术问题，基于多评估指标进行针对性建模分析处理，保障分析深度与客观度，进行独立分析结果的综合评估，确保分析结果的完备性与准确度。

附图说明

图1为本申请提供了一种结合两票检测的生产安全评价方法流程示意图；

图2为本申请提供了一种结合两票检测的生产安全评价方法中多个图像分割结果获取流程示意图；

图3为本申请提供了一种结合两票检测的生产安全评价方法中操作票规范性等级获取流程示意图；

图4为本申请提供了一种结合两票检测的生产安全评价系统结构示意图。

附图标记说明：数据调取模块11，规范性分析模块12，操作分析模块13，规范性等级获取模块14，违规等级计算模块15，生产安全评级获取模块16。

实施方式

本申请通过提供一种结合两票检测的生产安全评价方法及系统，获取作业数据集合、工作票图像和操作票图像，基于工作票分析通道进行工作票规范性分析获得工作票规范性等级；基于操作票分析通道进行操作票规范性分析获得操作票规范性等级，并计算操作时间违规等级，输入生产安全评价通道获得生产安全评级，用于解决现有技术中存在的由于检测分析深度不足且存在一定的主观性，导致评价结果准确度不足，造成后续生产安全管理受限的技术问题。

实施例

如图1所示，本申请提供了一种结合两票检测的生产安全评价方法，所述方法包括：

步骤S100：对待进行生产安全检测评价的作业任务数据进行调取，获取作业数据集合、工作票图像和操作票图像，其中，所述作业数据集合内包括多个实际作业内容和多个实际作业时间；

具体而言，电力生产需将安全放在首位，基于两票制度，可及时地发现、分析并解决生产中存在的缺陷与问题，以提高电子生产作业的效率与安全性。本申请提供的一种结合两票检测的生产安全评价方法，基于多评估指标进行针对性建模分析处理，进一步进行独立分析结果的综合评估，以确保分析结果的完备性与准确度。

具体的，对待进行生产安全检测评价的作业任务数据进行调取，提取多个实际作业内容与多个实际作业时间并进行映射对应，作为所述作业数据集合。连接电力两票管理系统，对基于所述作业任务数据生成签发的工作票与操作票进行检索调取，即准许在电气设备及系统软件上工作和执行安全技术措施的书面依据与进行电气操作的书面依据，对其进行图像采集，作为所述工作票图像与所述操作票图像，所述作业数据集合、所述工作票图像与所述操作票图像为进行生产安全分析的采集源数据。

步骤S200：构建工作票分析通道，将所述工作票图像输入所述工作票分析通道内，进行工作票规范性分析，获得工作票规范性等级；

进一步而言，构建工作票分析通道，将所述工作票图像输入所述工作票分析通道内，进行工作票规范性分析，获得工作票规范性等级，本申请步骤S200还包括：

步骤S210：对历史时间内的作业任务数据进行检索调取，获取样本工作票图像集合；

步骤S220：对所述样本工作票图像集合内的样本工作票图像进行填写规范检测，获得样本工作票规范性等级集合；

步骤S230：采用所述样本工作票图像集合和样本工作票规范性等级集合，基于卷积神经网络，构建包括多层卷积层、池化层和全连接层的所述工作票分析通道，并进行监督训练，获得满足收敛条件的所述工作票分析通道。

具体而言，检索历史时间，即接壤于当前时刻点的时间区间内的作业任务数据，进行工作票图像识别提取，生成所述样本工作票图像集合。对所述样本工作票图像集合内各个样本工作票图像进行填写规范检测，例如配置多级规范性等级，基于填写标准进行内容识别判定并与所述多级规范性等级进行匹配，确定规范性等级，集成生成所述样本工作票规范性等级集合，所述样本工作票规范性等级集合与所述样本工作票图像集合一一对应。

进一步的，搭建基于卷积神经网络的所述工作票分析通道的架构，包括多层卷积层、池化层和全连接层，对所述样本工作票图像集合和样本工作票规范性等级集合映射关联，作为训练数据并划分为训练集与验证集，对搭建的所述工作票分析通道进行监督训练与验证，并判定是否满足所述收敛条件，例如输出精准度满足预定标准，若不满足，重新进行训练集与验证集的划分与模型训练，直至满足所述收敛条件，获取构建完成的所述工作票分析通道，以高效精准进行工作票的规范性分析处理。进一步的，将所述工作票图像输入所述工作票分析通道中，通过进行层级匹配分析，直接确定所述工作票规范性等级并进行模型输出，所述工作票规范性等级为衡量生产安全的指标。

步骤S300：对所述操作票图像内的多个区域进行语义分割，获得多个图像分割结果，构建操作票分析通道，将所述多个图像分割结果输入所述操作票分析通道，获得多个具体操作和多个操作时间；

进一步而言，如图2所示，对所述操作票图像内的多个区域进行语义分割，获得多个图像分割结果，本申请步骤S300还包括：

步骤S310：对历史时间内的作业任务数据进行检索调取，获得样本操作票图像集合；

步骤S320：对所述样本操作票图像集合内样本操作票图像中记录具体操作的多个区域进行划分和标识，获得多个样本图像分割结果集合；

步骤S330：基于语义分割内的全卷积神经网络，采用所述样本操作票图像集合和多个样本图像分割结果集合，构建操作票语义分割通道；

步骤S340：将所述操作票图像输入所述操作票语义分割通道，进行语义分割处理，获得所述多个图像分割结果。

进一步而言，本申请还存在步骤S350，包括：

步骤S351：基于所述多个区域，根据卷积神经网络，构建多个操作票区域分析分支；

步骤S352：对存档的操作票图像进行提取和分割，获得多个样本图像分割结果集合和多个样本具体操作集合；

步骤S353：采用所述多个样本图像分割结果集合和多个样本具体操作集合，分别所述多个操作票区域分析分支进行监督训练，通过损失函数计算误差并更新网络参数，直到符合收敛条件，获得所述多个操作票区域分析分支。

具体而言，基于所述历史时间内的所述作业任务数据，检索并调取多个操作票图像，集成作为所述样本操作票图像集合。对所述样本操作票图像集合内的各个样本操作票图像进行识别划分与操作标识，便于进行识别区分与针对性分析处理，例如可基于人工识别标注的方式执行，获取所述多个样本图像分割结果。将所述样本操作票图像集合作为输入识别信息，将所述多个样本图像分割结果集合作为决策输出信息，进行输入识别信息与决策输出信息的映射关联确定训练数据，针对语义分割内的全卷积神经网络进行训练验证，获取构建完成的满足收敛条件的所述操作票语义分割通道。将所述操作票图像输入所述操作票语义分割通道中，进行自适应匹配与决策分析输出所述多个图像分割结果，基于所述多个图像分割结果进行细化操作获取。

进一步的，搭建所述操作票分析通道。针对所述多个区域，分别基于卷积神经网络进行操作票区域分析分支的构建，用于进行所述多个区域对应图像分割结果的具体操作信息提取。提取存档的操作票图像并进行语义分割处理，可基于上述构建的操作票语义分割通道进行分析处理，获取所述多个样本图像分割结果集合，对各样本图像分割结果集合分别进行操作内容识别，例如可通过语义识别方式进行，获取所述多个样本具体操作集合。映射关联所述多个样本图像分割结果集合与所述多个样本具体操作集合，以所述多个区域作为划分标准，对所述构建样本集合进行归属划分，确定多个构建样本集，遍历所述多个操作票区域分析分支，分别基于所述多个构建样本集择取一构建样本集进行监督训练，待训练完成后再次基于对应的构建样本集进行检测，对输出结果与样本具体操作进行偏差分析，结合损失函数计算处理偏差损失，若不满足收敛条件，提取所述构建样本集中偏差损失大于等于损失阈值的构建样本，进行对应操作票区域分析的重训练，再次进行损失分析，直至符合所述收敛条件，获取构建完成的所述多个操作票区域分析分支并对其进行划分区域的对应标识，集成所述多个操作票区域分析分支，生成所述操作票分析通道，用于进行各图像分割区域的针对性独立分析，确保分析处理完备性，提高分析效率并保障结果精准度。

进一步的，将所述多个图像分割结果输入所述操作票分析通道中，匹配并将各图像分割结果输入对应的操作票区域分析分支，输出各图像分割结果的具体操作与操作时间，进行分支输出结果集成规整，确定所述多个具体操作与所述多个操作时间进行通道输出。

步骤S400：对所述多个实际作业内容和所述多个具体操作进行匹配分析，获得匹配数量M，根据所述匹配数量和所述多个实际作业内容的数量，进行操作票规范性分析，获得操作票规范性等级，M为大于1的整数；

进一步而言，如图3所示，根据所述匹配数量和所述多个实际作业内容的数量，进行操作票规范性分析，获得操作票规范性等级，本申请步骤S400还包括：

步骤S410：对历史时间内的作业任务数据进行检索提取，获取样本匹配数量集合和样本实际作业内容数量集合，并获取样本操作票规范性等级集合；

步骤S420：基于决策树，采用所述样本匹配数量集合、样本实际作业内容数量集合和样本操作票规范性等级集合作为构建数据，构建操作票规范性分析分支，嵌入于所述操作票分析通道内；

步骤S430：将所述匹配数量和多个实际作业内容的数量输入所述操作票规范性分析分支内，获得所述操作票规范性等级。

具体而言，所述多个实际作业内容为基于作业任务的实操内容，对所述多个实际作业内容与所述多个具体操作进行匹配，提取对应契合的实际作业内容与具体操作，进行成功匹配的数据量统计，作为所述匹配数量M，若两者契合数量较高，则操作票的规范性等级越高。进一步的，基于所述匹配数量与所述多个实际作业内容的数量，进行所述操作票的规范性分析。

具体的，检索所述历史时间内的作业任务数据，识别并提取所述样本匹配数量集合、所述样本实际作业内容数量集合与所述样本操作票规范性等级集合，由于所述历史时间内的作业任务数据为曾作业数据，上述样本数据通过识别进行直接确定。进一步的，基于所述样本匹配数量集合与所述样本实际作业内容数量集合，随机提取一组对应数据，作为第一决策层的决策节点，对所述样本匹配数量集合与所述样本实际作业内容数量进行二分类；再次随机提取一组对应数据，作为第二决策层的决策节点，对上层级的二分类结果再次进行划分，重复上述步骤，直至达到最大决策层数，对构建的多个决策层进行层级关联，并基于所述样本操作票规范性等级集合进行匹配标识，生成所述操作票规范性分析分支，将所述操作票规范性分析分支嵌入所述操作票分析通道。

进一步的，将所述匹配数量与所述多个实际作业内容的数量输入所述操作票分析分支，进行等级决策分析确定归属目标，将进行标识信息识别，作为所述操作票规范性等级。

步骤S500：基于匹配成功的M个具体操作的M个操作时间，结合M个实际作业内容的M个实际作业时间，计算获得M个操作时间差，结合操作时间差阈值和所述M个实际作业内容的危险性，计算获得操作时间违规等级；

进一步而言，本申请步骤S500还包括：

步骤S510：基于匹配成功的M个实际作业内容的M个操作时间，结合M个实际作业内容的M个实际作业时间，计算获得所述M个操作时间差；

步骤S520：获取操作时间差阈值；

步骤S530：根据所述M个操作时间差与所述操作时间差阈值的距离，结合所述M个实际作业内容的危险性，计算获得操作时间违规等级，如下式：

;

其中，L为操作时间违规等级，为根据M个实际作业内容的危险性大小分配的第i个实际作业内容的权值，/>为第i个操作时间和第i个实际作业时间的操作时间差，/>为操作时间差阈值。

具体而言，提取所述多个实际作业内容和所述多个具体操作中匹配成功的所述M个具体操作的M个操作时间，并确定M个实际作业内容的M个实际作业时间，针对映射对应的具体操作与实际作业内容进行时间差值计算，获取所述M个操作时间差。

进一步的，设定所述操作时间差阈值，即基于作业需求自定义设定的衡量操作标准度的临界时间差，即操作的宽容时间区间，示例性为5分钟-10分钟，对所述M个操作时间差分别与所述操作时间差阈值进行差值计算，以确定操作的时间超限距离，即可以允许的实际作业时间和填写的操作票里的时间的误差，与时间违规等级正相关。基于所述M个实际作业内容的危险性进行权重配置，确定M个分布权重。进一步的，基于计算公式：进行作业的违规等级计算，其中，L为操作时间违规等级，/>为根据M个实际作业内容的危险性大小分配的第i个实际作业内容的权值，/>为第i个操作时间和第i个实际作业时间的操作时间差，/>为操作时间差阈值，上述参数皆可通过本实施例前期的处理进行获取，所述操作时间违规等级为衡量生产安全的指标。

步骤S600：构建嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道的生产安全评价通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得生产安全评级。

进一步而言，构建嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道的生产安全评价通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得生产安全评级，本申请步骤S600还包括：

步骤S610：获取样本工作票规范性等级集合、样本操作票规范性等级集合、样本操作时间违规等级集合以及样本生产安全评级集合；

步骤S620：基于工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级，构建生产安全评价坐标系内的三个坐标轴；

步骤S630：将所述样本工作票规范性等级集合、样本操作票规范性等级集合以及样本操作时间违规等级集合进行组合，输入所述生产安全评价坐标系内，获得多个样本坐标点；

步骤S640：采用所述样本生产安全评级集合内的多个样本生产安全评级，对所述多个样本坐标点进行标记，获得所述生产安全评价通道；

步骤S650：将所述生产安全评价通道嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得评价坐标点；

步骤S660：获取所述评价坐标点最邻近的K个样本坐标点对应的K个样本生产安全评级，并计算均值，获得所述生产安全评级，K为大于等于3的整数。

具体而言，将工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级作为评价生产安全的指标，以此为坐标轴向构建三个坐标轴，组合为所述生产安全评价坐标系。进一步对所述样本工作票规范性等级集合、样本操作票规范性等级集合以及样本操作时间违规等级集合进行映射组合，确定多个样本三维坐标，输入所述生产安全评价坐标系中进行定位分布，确定所述多个样本坐标点。

基于所述样本生产安全评级集合，针对各样本坐标点进行对应样本生产安全评级的匹配与标记，生成所述生产安全评价通道。将所述生产安全评价通道嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道，将所述工作票分析通道和操作票分析通道输出的所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级流转至所述生产安全评价通道，于所述生产安全评价坐标系中进行坐标值定位，确定所述评价坐标点。

进一步的，对所述评价坐标点进行邻域坐标点的近邻距离计算并对计算结果由大到小进行排序，取其中与所述评价坐标点距离最短的K个样本坐标点，以此为参考，对所述K个样本坐标点进行标识样本生产安全评级的识别，针对识别结果进行均值计算，作为所述生产安全评级，所述生产安全评级为针对多维度分析确定的具有高完备性与精准度的生产安全评价结果，可为后续的生产安全教育等工作提供可靠的辅助参考。

进一步的，本申请实施例提供的整体处理架构体系如下：所述操作票分析通道后置于所述操作票语义分割通道，内置有并行布设的所述操作票规范性分析分支与所述多个操作票区域分析分支，用于分析处理以获取所述操作票规范性等级与操作时间违规等级，所述工作票分析通道与所述操作票分析通道并行分布，基于所述工作票分析通道获取工作票规范性等级，所述生产安全评价通道嵌入于所述工作票分析通道与所述操作票分析通道，将获取的所述操作票规范性等级、所述操作时间违规等级与所述工作票规范性等级直接流转至所述生产安全评价通道进行综合性评价处理，输出所述生产安全评级。

实施例

基于与前述实施例中一种结合两票检测的生产安全评价方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种结合两票检测的生产安全评价系统，所述系统包括：

数据调取模块11，所述数据调取模块11用于对待进行生产安全检测评价的作业任务数据进行调取，获取作业数据集合、工作票图像和操作票图像，其中，所述作业数据集合内包括多个实际作业内容和多个实际作业时间；

规范性分析模块12，所述规范性分析模块12用于构建工作票分析通道，将所述工作票图像输入所述工作票分析通道内，进行工作票规范性分析，获得工作票规范性等级；

操作分析模块13，所述操作分析模块13用于对所述操作票图像内的多个区域进行语义分割，获得多个图像分割结果，构建操作票分析通道，将所述多个图像分割结果输入所述操作票分析通道，获得多个具体操作和多个操作时间；

规范性等级获取模块14，所述规范性等级获取模块14用于对所述多个实际作业内容和所述多个具体操作进行匹配分析，获得匹配数量M，根据所述匹配数量和所述多个实际作业内容的数量，进行操作票规范性分析，获得操作票规范性等级，M为大于1的整数；

违规等级计算模块15，所述违规等级计算模块15用于基于匹配成功的M个具体操作的M个操作时间，结合M个实际作业内容的M个实际作业时间，计算获得M个操作时间差，结合操作时间差阈值和所述M个实际作业内容的危险性，计算获得操作时间违规等级；

生产安全评级获取模块16，所述生产安全评级获取模块16用于构建嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道的生产安全评价通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得生产安全评级。

进一步而言，所述规范性分析模块，还包括：

样本工作票图像获取模块，所述样本工作票图像获取模块用于对历史时间内的作业任务数据进行检索调取，获取样本工作票图像集合；

填写规范检测模块，所述填写规范检测模块用于对所述样本工作票图像集合内的样本工作票图像进行填写规范检测，获得样本工作票规范性等级集合；

工作票分析通道构建模块，所述工作票分析通道构建模块用于采用所述样本工作票图像集合和样本工作票规范性等级集合，基于卷积神经网络，构建包括多层卷积层、池化层和全连接层的所述工作票分析通道，并进行监督训练，获得满足收敛条件的所述工作票分析通道。

进一步而言，所述操作分析模块，还包括：

样本操作票图像获取模块，所述样本操作票图像获取模块用于对历史时间内的作业任务数据进行检索调取，获得样本操作票图像集合；

区域划分模块，所述区域划分模块用于对所述样本操作票图像集合内样本操作票图像中记录具体操作的多个区域进行划分和标识，获得多个样本图像分割结果集合；

操作票语义分割通道构建模块，所述操作票语义分割通道构建模块用于基于语义分割内的全卷积神经网络，采用所述样本操作票图像集合和多个样本图像分割结果集合，构建操作票语义分割通道；

图像分割模块，所述图像分割模块用于将所述操作票图像输入所述操作票语义分割通道，进行语义分割处理，获得所述多个图像分割结果。

进一步而言，所述操作分析模块，还包括：

分支构建模块，所述分支构建模块用于基于所述多个区域，根据卷积神经网络，构建多个操作票区域分析分支；

图像提取分割模块，所述图像提取分割模块用于对存档的操作票图像进行提取和分割，获得多个样本图像分割结果集合和多个样本具体操作集合；

操作票区域分析分支获取模块，所述操作票区域分析分支获取模块用于采用所述多个样本图像分割结果集合和多个样本具体操作集合，分别所述多个操作票区域分析分支进行监督训练，通过损失函数计算误差并更新网络参数，直到符合收敛条件，获得所述多个操作票区域分析分支。

进一步而言，所述规范性等级获取模块，还包括：

样本数据提取模块，所述样本数据提取模块用于对历史时间内的作业任务数据进行检索提取，获取样本匹配数量集合和样本实际作业内容数量集合，并获取样本操作票规范性等级集合；

操作票规范性分析分支构建模块，所述操作票规范性分析分支构建模块用于基于决策树，采用所述样本匹配数量集合、样本实际作业内容数量集合和样本操作票规范性等级集合作为构建数据，构建操作票规范性分析分支，嵌入于所述操作票分析通道内；

操作票规范性等级获取模块，所述操作票规范性等级获取模块用于将所述匹配数量和多个实际作业内容的数量输入所述操作票规范性分析分支内，获得所述操作票规范性等级。

进一步而言，所述违规等级计算模块，还包括：

操作时间差计算模块，所述操作时间差计算模块用于基于匹配成功的M个实际作业内容的M个操作时间，结合M个实际作业内容的M个实际作业时间，计算获得所述M个操作时间差；

阈值获取模块，所述阈值获取模块用于获取操作时间差阈值；

违规等级计算模块，所述违规等级计算模块用于根据所述M个操作时间差与所述操作时间差阈值的距离，结合所述M个实际作业内容的危险性，计算获得操作时间违规等级，如下式：

;

其中，L为操作时间违规等级，为根据M个实际作业内容的危险性大小分配的第i个实际作业内容的权值，/>为第i个操作时间和第i个实际作业时间的操作时间差，/>为操作时间差阈值。

进一步而言，所述生产安全评级获取模块，还包括：

样本等级获取模块，所述样本等级获取模块用于获取样本工作票规范性等级集合、样本操作票规范性等级集合、样本操作时间违规等级集合以及样本生产安全评级集合；

坐标轴构建模块，所述坐标轴构建模块用于基于工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级，构建生产安全评价坐标系内的三个坐标轴；

样本坐标点获取模块，所述样本坐标点获取模块用于将所述样本工作票规范性等级集合、样本操作票规范性等级集合以及样本操作时间违规等级集合进行组合，输入所述生产安全评价坐标系内，获得多个样本坐标点；

生产安全评价通道获取模块，所述生产安全评价通道获取模块用于采用所述样本生产安全评级集合内的多个样本生产安全评级，对所述多个样本坐标点进行标记，获得所述生产安全评价通道；

评价坐标点获取模块，所述评价坐标点获取模块用于将所述生产安全评价通道嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得评价坐标点；

评级计算模块，所述评级计算模块用于获取所述评价坐标点最邻近的K个样本坐标点对应的K个样本生产安全评级，并计算均值，获得所述生产安全评级，K为大于等于3的整数。

本说明书通过前述对一种结合两票检测的生产安全评价方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种结合两票检测的生产安全评价方法及系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (5)

1.一种结合两票检测的生产安全评价方法，其特征在于，所述方法包括：

对待进行生产安全检测评价的作业任务数据进行调取，获取作业数据集合、工作票图像和操作票图像，其中，所述作业数据集合内包括多个实际作业内容和多个实际作业时间；

构建工作票分析通道，将所述工作票图像输入所述工作票分析通道内，进行工作票规范性分析，获得工作票规范性等级；

对所述操作票图像内的多个区域进行语义分割，获得多个图像分割结果，构建操作票分析通道，将所述多个图像分割结果输入所述操作票分析通道，获得多个具体操作和多个操作时间；

对所述多个实际作业内容和所述多个具体操作进行匹配分析，获得匹配数量M，根据所述匹配数量和所述多个实际作业内容的数量，进行操作票规范性分析，获得操作票规范性等级，M为大于1的整数；

基于匹配成功的M个具体操作的M个操作时间，结合M个实际作业内容的M个实际作业时间，计算获得M个操作时间差，结合操作时间差阈值和所述M个实际作业内容的危险性，计算获得操作时间违规等级；

构建嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道的生产安全评价通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得生产安全评级；

其中，根据所述匹配数量和所述多个实际作业内容的数量，进行操作票规范性分析，获得操作票规范性等级，包括：

对历史时间内的作业任务数据进行检索提取，获取样本匹配数量集合和样本实际作业内容数量集合，并获取样本操作票规范性等级集合；

基于决策树，采用所述样本匹配数量集合、样本实际作业内容数量集合和样本操作票规范性等级集合作为构建数据，构建操作票规范性分析分支，嵌入于所述操作票分析通道内；

将所述匹配数量和多个实际作业内容的数量输入所述操作票规范性分析分支内，获得所述操作票规范性等级；

其中，基于匹配成功的M个实际作业内容的M个操作时间，结合M个实际作业内容的M个实际作业时间，计算获得所述M个操作时间差；

获取操作时间差阈值；

根据所述M个操作时间差与所述操作时间差阈值的距离，结合所述M个实际作业内容的危险性，计算获得操作时间违规等级，如下式：

;

其中，L为操作时间违规等级，为根据M个实际作业内容的危险性大小分配的第i个实际作业内容的权值，/>为第i个操作时间和第i个实际作业时间的操作时间差，/>为操作时间差阈值；

其中，构建嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道的生产安全评价通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得生产安全评级，包括：

获取样本工作票规范性等级集合、样本操作票规范性等级集合、样本操作时间违规等级集合以及样本生产安全评级集合；

基于工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级，构建生产安全评价坐标系内的三个坐标轴；

将所述样本工作票规范性等级集合、样本操作票规范性等级集合以及样本操作时间违规等级集合进行组合，输入所述生产安全评价坐标系内，获得多个样本坐标点；

采用所述样本生产安全评级集合内的多个样本生产安全评级，对所述多个样本坐标点进行标记，获得所述生产安全评价通道；

将所述生产安全评价通道嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得评价坐标点；

获取所述评价坐标点最邻近的K个样本坐标点对应的K个样本生产安全评级，并计算均值，获得所述生产安全评级，K为大于等于3的整数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建工作票分析通道，将所述工作票图像输入所述工作票分析通道内，进行工作票规范性分析，获得工作票规范性等级，包括：

对历史时间内的作业任务数据进行检索调取，获取样本工作票图像集合；

对所述样本工作票图像集合内的样本工作票图像进行填写规范检测，获得样本工作票规范性等级集合；

采用所述样本工作票图像集合和样本工作票规范性等级集合，基于卷积神经网络，构建包括多层卷积层、池化层和全连接层的所述工作票分析通道，并进行监督训练，获得满足收敛条件的所述工作票分析通道。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述操作票图像内的多个区域进行语义分割，获得多个图像分割结果，包括：

对历史时间内的作业任务数据进行检索调取，获得样本操作票图像集合；

对所述样本操作票图像集合内样本操作票图像中记录具体操作的多个区域进行划分和标识，获得多个样本图像分割结果集合；

基于语义分割内的全卷积神经网络，采用所述样本操作票图像集合和多个样本图像分割结果集合，构建操作票语义分割通道；

将所述操作票图像输入所述操作票语义分割通道，进行语义分割处理，获得所述多个图像分割结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，构建操作票分析通道，包括：

基于所述多个区域，根据卷积神经网络，构建多个操作票区域分析分支；

对存档的操作票图像进行提取和分割，获得多个样本图像分割结果集合和多个样本具体操作集合；

采用所述多个样本图像分割结果集合和多个样本具体操作集合，分别所述多个操作票区域分析分支进行监督训练，通过损失函数计算误差并更新网络参数，直到符合收敛条件，获得所述多个操作票区域分析分支。

5.一种结合两票检测的生产安全评价系统，其特征在于，所述系统包括：

数据调取模块，所述数据调取模块用于对待进行生产安全检测评价的作业任务数据进行调取，获取作业数据集合、工作票图像和操作票图像，其中，所述作业数据集合内包括多个实际作业内容和多个实际作业时间；

规范性分析模块，所述规范性分析模块用于构建工作票分析通道，将所述工作票图像输入所述工作票分析通道内，进行工作票规范性分析，获得工作票规范性等级；

操作分析模块，所述操作分析模块用于对所述操作票图像内的多个区域进行语义分割，获得多个图像分割结果，构建操作票分析通道，将所述多个图像分割结果输入所述操作票分析通道，获得多个具体操作和多个操作时间；

规范性等级获取模块，所述规范性等级获取模块用于对所述多个实际作业内容和所述多个具体操作进行匹配分析，获得匹配数量M，根据所述匹配数量和所述多个实际作业内容的数量，进行操作票规范性分析，获得操作票规范性等级，M为大于1的整数；

违规等级计算模块，所述违规等级计算模块用于基于匹配成功的M个具体操作的M个操作时间，结合M个实际作业内容的M个实际作业时间，计算获得M个操作时间差，结合操作时间差阈值和所述M个实际作业内容的危险性，计算获得操作时间违规等级；

生产安全评级获取模块，所述生产安全评级获取模块用于构建嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道的生产安全评价通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得生产安全评级；

其中，根据所述匹配数量和所述多个实际作业内容的数量，进行操作票规范性分析，获得操作票规范性等级，包括：

对历史时间内的作业任务数据进行检索提取，获取样本匹配数量集合和样本实际作业内容数量集合，并获取样本操作票规范性等级集合；

基于决策树，采用所述样本匹配数量集合、样本实际作业内容数量集合和样本操作票规范性等级集合作为构建数据，构建操作票规范性分析分支，嵌入于所述操作票分析通道内；

将所述匹配数量和多个实际作业内容的数量输入所述操作票规范性分析分支内，获得所述操作票规范性等级；

其中，基于匹配成功的M个实际作业内容的M个操作时间，结合M个实际作业内容的M个实际作业时间，计算获得所述M个操作时间差；

获取操作时间差阈值；

根据所述M个操作时间差与所述操作时间差阈值的距离，结合所述M个实际作业内容的危险性，计算获得操作时间违规等级，如下式：

;

其中，L为操作时间违规等级，为根据M个实际作业内容的危险性大小分配的第i个实际作业内容的权值，/>为第i个操作时间和第i个实际作业时间的操作时间差，/>为操作时间差阈值；

其中，构建嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道的生产安全评价通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得生产安全评级，包括：

获取样本工作票规范性等级集合、样本操作票规范性等级集合、样本操作时间违规等级集合以及样本生产安全评级集合；

基于工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级，构建生产安全评价坐标系内的三个坐标轴；

将所述样本工作票规范性等级集合、样本操作票规范性等级集合以及样本操作时间违规等级集合进行组合，输入所述生产安全评价坐标系内，获得多个样本坐标点；

采用所述样本生产安全评级集合内的多个样本生产安全评级，对所述多个样本坐标点进行标记，获得所述生产安全评价通道；

将所述生产安全评价通道嵌入于所述工作票分析通道和操作票分析通道，将所述工作票规范性等级、操作票规范性等级和操作时间违规等级输入所述生产安全评价通道，获得评价坐标点；

获取所述评价坐标点最邻近的K个样本坐标点对应的K个样本生产安全评级，并计算均值，获得所述生产安全评级，K为大于等于3的整数。