CN116758079B - 一种基于火花像素的危害预警方法 - Google Patents
一种基于火花像素的危害预警方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116758079B CN116758079B CN202311042441.3A CN202311042441A CN116758079B CN 116758079 B CN116758079 B CN 116758079B CN 202311042441 A CN202311042441 A CN 202311042441A CN 116758079 B CN116758079 B CN 116758079B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- spark
- cutting
- pixel
- cutting point
- pixels
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 230000006378 damage Effects 0.000 title description 4
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims abstract description 155
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 36
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 21
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 claims description 8
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 abstract description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 abstract description 2
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 36
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 12
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 12
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 11
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 4
- 238000007664 blowing Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 3
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000006260 foam Substances 0.000 description 2
- 241000894007 species Species 0.000 description 2
- 238000004544 sputter deposition Methods 0.000 description 2
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
- G06T7/593—Depth or shape recovery from multiple images from stereo images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
- G06T2207/10012—Stereo images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10048—Infrared image
-
- Y—GENERAL 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
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于火花像素的危害预警方法。为了克服现有技术没有充分利用数字化工地的智能硬件资源,火灾预防管理不到位的问题;本发明包括以下步骤:S1:结合双目相机和红外相机采集的图像数据,获取切割点在实际空间的三维位置;S2:实时采集现场的环境数据;S3:根据切割点的三维位置,融合天气信息,确定切割火花的影响范围;结合环境数据,计算判断切割火花的风险值;S4:根据计算获得的风险值,与多级阈值比较,结合历史数据预估分析隐患原因。利用数字化工地的摄像头等传感器,计算评估切割火花造成灾害的概率,向相关人员告警,不需要对切割机进行额外的改造,且现场管理安全更加及时便捷。
Description
技术领域
本发明涉及建筑工地安全领域,尤其涉及一种建筑工地切割点火花危害预警方法。
背景技术
在建筑工地上,为了施工方便,经常会将钢管或钢筋的切割器材移动到待施工场所旁进行管材切割,方便切割后直接使用,但是钢管或钢筋在切割时会使切割位置产生高温,造成火花飞溅,同时也会使钢管切割过程中产生的钢管碎屑沿着切割方向飞溅,由于施工工地周围堆积有大量的易燃物资,火花与干燥的物品相遇容易引发火灾,容易导致工作人员在切割钢管的过程中,飞溅的火花点燃易燃物,造成火灾,给施工带来安全隐患;并且飞溅的钢管碎屑也会造成周围人员受伤,火花飞溅到工人身上也容易燃烧衣物出现意外,导致安全性不高。
目前较多的解决方案均为改变切割机的结构来防止火花的飞溅,例如,一种在中国专利文献上公开的“一种用于建筑钢的切割装置”,其公告号CN115464207A,包括工作台,所述工作台上安装有切割装置和用于固定钢件的固定装置,所述工作台的上方在切割装置的前端安装有进液管,所述进液管上安装有第一喷头;还包括第二喷头,所述第二喷头靠近所述切割装置设置并且能够选择性的与进液管连通。该方案虽然能够在一定程度数上防止火花的飞溅,但是需要对切割装置改造,结构复杂,成本较高,且不易携带。
现如今,建筑领域也在进行数字化改革,数字化工地是“智能硬件”和“互联网大数据”理念在建设工程领域行业具体体现,它是一种崭新的工程现场一体化管理模式,是互联网+传统建筑行业的深度统合,“数字化工地”充分利用移动互联、物联网、云计算、大数据等新一代信息技术,彻底改变传统建筑施工现场参建各方现场管理的交互方式、工作方式和管理模式,为建设集团、施工企业提供一整体套现场管理信息化解决方案。但目前也没有较为完善的方案利用数字化工地的智能硬件来预防管理切割火花引发的火灾等危害情况。
发明内容
本发明主要解决现有技术采用改造切割机预防火花飞溅,结构复杂,成本高,且不易携带;没有充分利用数字化工地的智能硬件资源,火灾预防管理不到位的问题;提供一种基于火花像素的危害预警方法,利用数字化工地的摄像头等传感器,采集切割火花位置,结合实时的建筑工地环境因素,计算评估切割火花造成灾害的概率,向相关人员告警,不需要对切割机进行额外的改造,且现场管理安全更加及时便捷。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的:
一种基于火花像素的危害预警方法,包括以下步骤:
S1:结合双目相机和红外相机采集的图像数据,坐标转换后,获取切割点在实际空间的三维位置;
S2:实时采集现场的环境数据,环境数据包括易燃物信息和天气信息;
S3:根据切割点的三维位置,融合天气信息,确定切割火花的影响范围;结合环境数据,计算判断切割火花的风险值;
S4:根据计算获得的风险值,与多级阈值比较,结合历史数据预估分析隐患原因,向相应的人员推送告警信息。
利用数字化工地的摄像头等传感器,采集切割火花位置,结合实时的建筑工地环境因素,计算评估切割火花造成灾害的概率,向相关人员告警,不需要对切割机进行额外的改造,且现场管理安全更加及时便捷。
作为优选,所述的步骤S1包括以下过程:
S101:双目相机图像构建三维空间,获取切割火花的图像在三维空间中的三维位置;
S102:根据红外相机获取的红外图像,将切割火花中温度最高点确定为切割点,确定切割点在相机坐标系中的三维位置;
S103:根据相机参数使用坐标转换矩阵转换坐标,将切割点在相机中的坐标转换为在实际空间中的坐标。
统一坐标,借助红外相机辅助获取切割点的位置,而切割火花的大小基本固定,确定切割点的位置后,能根据历史数据中切割火花的大小确定切割火花的位置。
作为优选,根据切割点位置确定切割火花影响范围;将切割火花影响范围像素化显示;像素化的切割火花影响范围包括像素切割点和像素火花范围。
根据切割火花影响范围判断火灾隐患不需要太高的精确度,将切割火花影响范围像素化,便于计算,减小算力。
作为优选,所述的像素化过程为:
确定像素切割点,以能包含切割点的最小像素单位为像素切割点;
确定像素火花范围,以像素切割点的像素大小为分割精度,将三维空间分割为若干的像素单位,若像素单位中存在火花影响范围的区间,则该像素单位为火花像素,火花像素的集合为像素火花范围。
像素火花范围会根据风力因素吹动改变位置,而切割点不会改变,根据环境因素确定在切割时的像素切割火花影响范围,评估更加准确。
作为优选,所述的易燃物信息包括易燃物的位置和种类属性;所述的天气信息包括风力、风向、温度和湿度;所述的环境数据还包括所处场地的通风情况。
作为优选,根据切割点所处环境的风力与风向,将像素火花范围向风向方向平移相应距离;所述的相应距离根据风力大小确定。根据环境因素确定在切割时的像素切割火花影响范围,评估更加准确。
作为优选,根据风力大小调整火花像素的像素精度;风力越大,像素精度越大,风力越小,像素精度越小。
作为优选,所述的切割火花的风险值计算过程为:
其中,为切割火花的风险值评分;
为环境系数,由天气信息决定,查表获得;
为属性系数,由易燃物的种类属性决定;
为此刻的风力大小;
为上一时刻的风力大小;
d为切割火花影响范围与易燃物的最小距离;
D为安全距离阈值。
作为优选,将切割火花的风险值评分与安全阈值比较,确定是否存在火灾风险;
若存在火灾风险,则将环境系数、属性系数以及风力变化系数分别与安全阈值相乘,将切割火花的风险值评分分别与系数相乘后的阈值比较;根据差值结合历史数据分析隐患原因。
本发明的有益效果是:
1. 利用数字化工地的摄像头等传感器,计算评估切割火花造成灾害的概率,向相关人员告警,不需要对切割机进行额外的改造,成本低,且现场管理安全更加及时便捷。
2. 根据切割火花影响范围判断火灾隐患不需要太高的精确度,将切割火花影响范围像素化,便于计算,减小算力。
3. 像素火花范围会根据风力因素吹动改变位置,而切割点不会改变,根据环境因素确定在切割时的像素切割火花影响范围,评估更加准确。
附图说明
图1是本发明切割点火花风险值评估方法流程图。
具体实施方式
下面通过实施例,并结合附图,对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例一:
本实施例的一种基于火花像素的危害预警方法,如图1所示,包括以下步骤:
S1:结合双目相机和红外相机采集的图像数据,坐标转换后,获取切割点在实际空间的三维位置。
S101:双目相机图像构建三维空间,获取切割火花的图像在三维空间中的三维位置。
通过智慧工地中的摄像头,例如用于监测工地各种工况的双目相机,构建三维空间模型。
采用图像识别技术获取切割火花的三维空间位置。图像识别切割火花可以通过训练神经网络模型实现,在本方案中不做重点赘述。
通过切割火花的图像识别大致得到切割火花的范围,用于后续确定切割点的位置。
S102:根据红外相机获取的红外图像,将切割火花中温度最高点确定为切割点,确定切割点在相机坐标系中的三维位置。
通过红外相机来确定切割点,将图像识别到的切割火花范围内的温度最高点作为切割点;若红外相机获取的温度最高点位于图像识别的切割火花范围外,则认为该点为干扰点,去除。
在本实施例中,以温度最高点及周围温度与温度最高点差处于温度差范围内的点作为切割点。例如,本实施例以温度最高点及其周围与温度最高点的温度差在1℃内的点判断为切割点。
S103:根据相机参数使用坐标转换矩阵转换坐标,将切割点在相机中的坐标转换为在实际空间中的坐标。
相机参数包括内参和外参(旋转矩阵、平移矩阵等),具体的坐标转换过程在本实施例中不做赘述。
统一坐标,借助红外相机辅助获取切割点的位置,而切割火花的大小基本固定,确定切割点的位置后,能根据历史数据中切割火花的大小确定切割火花的位置。
通过历史数据中图像识别的切割火花大小,将切割火花大小顺序排列,取中值获得切割火花模型大小,确定切割火花整体的空间位置。
S2:实时采集现场的环境数据,环境数据包括易燃物信息和天气信息。
易燃物信息包括易燃物的位置和种类属性。例如易燃物种类包括泡沫、木材以及衣物毛发等。
易燃物的种类决定了其具体的燃点,即根据易燃物的种类决定了其是否容易点燃。统计各易燃物的种类以及燃点,建立表格,使用燃点定量表示易燃物的种类。
天气信息包括风力、风向、温度和湿度。天气信息均对火花的危害性存在影响,例如,风力的大小决定了火花危害的范围,湿度的大小决定了易燃物的易燃程度。
环境数据还包括所处场地的通风情况。所处场地通风情况对火灾的发生隐患影响不同,通风情况越好,越容易发生火灾等危害。
S3:根据切割点的三维位置,融合天气信息,确定切割火花的影响范围;结合环境数据,计算判断切割火花的风险值。
在本实施例中,使用像素块表示切割火花的影响范围。
根据切割点位置确定切割火花影响范围,将切割火花影响范围像素化显示。
在本实施例中,像素化的切割火花影响范围包括像素切割点和像素火花范围。
根据切割火花影响范围判断火灾隐患不需要太高的精确度,将切割火花影响范围像素化,便于计算,减小算力。
像素化过程为:
A1:确定像素切割点,以能包含切割点的最小像素单位为像素切割点。
步骤S102根据红外相机确定了切割点的图像范围,以能够完全包含切割点图像的最小像素单位作为像素切割点。
切割点在环境变化的过程中,例如风力变化,其位置是不变的,在后续融合天气信息的过程中仅改变像素火花范围。
A2:确定像素火花范围,以像素切割点的像素大小为分割精度,将三维空间分割为若干的像素单位,若像素单位中存在火花影响范围的区间,则该像素单位为火花像素,火花像素的集合为像素火花范围。
以像素切割点的像素大小为默认分割精度,将相机获取的三维空间分割为若干的像素单位,分别判断各像素中是否存在切割火花来判断该像素单位是否为火花像素。
A3:根据切割点所处环境的风力与风向,将像素火花范围向风向方向平移相应距离,相应距离根据风力大小确定。
像素火花范围会根据风力因素吹动改变位置,而切割点不会改变,根据环境因素确定在切割时的像素切割火花影响范围,评估更加准确。
在本实施例中,像素火花范围的偏移方向由风向决定,而像素火花范围的偏移大小由风力大小决定。
根据历史数据中不同风力与对应火花位移的数据,拟合风力-位移关系式,确定风力大小对像素火花位移的定量影响。
S4:根据计算获得的风险值,与多级阈值比较,结合历史数据分析隐患原因,向相应的人员推送告警信息。
切割火花的风险值计算过程为:
其中,为切割火花的风险值评分;
为环境系数,由天气信息决定;
为属性系数,由易燃物的种类属性决定;
为此刻的风力大小;
为上一时刻的风力大小;
d为切割火花影响范围与易燃物的最小距离;
D为安全距离阈值。
在本实施例中,环境系数可以通过查表获得,环境系数表的部分内容如表1所示:
表1.环境系数表
天气信息均对火花的危害性存在影响,例如,风力的大小决定了火花危害的范围,湿度的大小决定了易燃物的易燃程度。
将切割火花的风险值评分与安全阈值比较,确定是否存在火灾风险。
若存在火灾风险,则将环境系数、属性系数以及风力变化系数分别与安全阈值相乘,将切割火花的风险值评分分别与系数相乘后的阈值比较;根据差值结合历史数据分析隐患原因。
即,若设定安全阈值为,如果计算获得的切割火花的风险值评分/>大于等于安全阈值/>,则判断存在火灾等危害风险;否则判断安全。
如果判断存在危害风险,则进行分级计算判断,分别计算环境安全阈值、属性安全阈值/>和风力安全阈值/>:
其中,为风力变化系数。
将计算获得的切割火花的风险值评分分别与环境安全阈值、属性安全阈值/>和风力安全阈值/>作差。
根据差值与历史数据中存在隐患时的数据匹配对照,匹配存在隐患时的情况,判断隐患发生的原因。
在本实施例中,计算获得的三个差值分别为环境评分差值、属性评分差值和风力评分差值,将三个差值作为三个维度,分配与历史数据库中的数据进行匹配,获得与环境评分差值、属性评分差值和风力评分差值三个维度最接近的历史场景。
以匹配获得的历史场景作为分析对象,分析该历史场景后续是否发生火灾等危害,以及引发危害的原因。以历史数据的匹配结果作为分析的基础,用于评估当前情况可能的隐患发生原因。
进一步的,匹配历史场景时,从三个维度的计算值与历史数据的差值的均值为第一匹配依据,以方差作为第二匹配依据。将历史数据场景先按照差值的均值从小到大排序,对于第一匹配依据相同的历史数据,按照方差的从小到大排序,匹配获得若干历史场景作为分析对象。
以匹配最接近的若干历史数据的匹配结果作为分析的基础,使得分析结果更加可靠。
需要特别说明的,本实施例的方案还考虑火花溅射到人体的隐患,评估时根据工作人员的着装判断,是否佩戴例如防火手套等安全器具,若是,则认为操作安全;否则,采用计算点焊火花的风险值评分,判断火花溅射伤人的概率。
本实施例的方案利用数字化工地的摄像头等传感器,采集切割火花位置,结合实时的建筑工地环境因素,计算评估切割火花造成灾害的概率,向相关人员告警,不需要对切割机进行额外的改造,且现场管理安全更加及时便捷。
实施例二:
本实施例的一种基于火花像素的危害预警方法,对切割火花的像素化进行优化。
根据风力大小调整火花像素的像素精度;风力越大,像素精度越大,风力越小,像素精度越小。
具体的,风力大小与火花精度的调整关系可以根据实际需求进行设置。在本实施例中,调整关系的表达式为:
其中,为调整过后的当前火花像素的像素精度;
为默认分割精度;
为此刻的风力大小;
为预设的标准风力大小值;
为预设的风力调整单位值;
为向上取整计算;
为向下取整计算;
为像素精度最小调整精度。
风力越大,则对切割火花的范围影响更加大,火花更分散,提高像素精度,细化像素表示,使得计算结果更加准确。
实施例三:
本实施例的一种基于火花像素的危害预警方法,适用于室内点焊作业场景。
S1:结合双目相机和红外相机采集的图像数据,坐标转换后,获取焊点在实际空间的三维位置。
通过图像识别,确定点焊装置的接触点作为焊点,结合红外相机获得的红外图像进行校验。具体的三维空间坐标建立以及焊点的空间位置确定过程同实施例一。
S2:实时采集现场的环境数据,环境数据包括易燃物信息和天气信息。
易燃物信息包括易燃物的位置和种类属性。例如易燃物种类包括泡沫、木材以及衣物毛发等。
易燃物的种类决定了其具体的燃点,即根据易燃物的种类决定了其是否容易点燃。统计各易燃物的种类以及燃点,建立表格,使用燃点定量表示易燃物的种类。
在本实施例中,由于是室内场景,天气信息考虑温度和湿度。天气信息均对火花的危害性存在影响,例如,湿度的大小决定了易燃物的易燃程度。环境数据还包括所处场地的通风情况。所处场地通风情况对火灾的发生隐患影响不同,通风情况越好,越容易发生火灾等危害。
S3:根据焊点的三维位置,确定点焊火花的影响范围;结合环境数据,计算判断室内点焊火花的风险值。
在本实施例中,使用像素块表示点焊火花的影响范围。
根据焊点位置确定点焊火花影响范围,将点焊火花影响范围像素化显示。
在本实施例中,像素化的点焊火花影响范围包括像素焊点和像素火花范围。
根据点焊火花影响范围判断火灾隐患不需要太高的精确度,将点焊火花影响范围像素化,便于计算,减小算力。
像素化过程为:
A1:确定像素焊点,以能包含焊点的最小像素单位为像素切割点。
根据红外相机确定了焊点的图像范围,以能够完全包含焊点图像的最小像素单位作为像素切割点。
A2:确定像素火花范围,以像素焊点的像素大小为分割精度,将三维空间分割为若干的像素单位,若像素单位中存在火花影响范围的区间,则该像素单位为火花像素,火花像素的集合为像素火花范围。
以像素焊点的像素大小为默认分割精度,将相机获取的三维空间分割为若干的像素单位,分别判断各像素中是否存在点焊火花来判断该像素单位是否为火花像素。
点焊火花的大小通过历史数据的统计,以中位数大小拟合获得。
由于本实施例的方案在室内实施,点焊火花的影响范围受风力因素的影响小,因此在本实施例中不考虑像素火花受风力影响而位移的情况。
S4:根据计算获得的风险值,与多级阈值比较,结合历史数据预估分析隐患原因,向相应的人员推送告警信息。
点焊火花的风险值计算过程为:
其中,为点焊火花的风险值评分;
为环境系数,由天气信息决定,查表获得;
为属性系数,由易燃物的种类属性决定;
为点焊火花影响范围与易燃物的最小距离;
为点焊安全距离阈值。
将点焊火花的风险值评分与安全阈值比较,确定是否存在火灾风险。
若存在火灾风险,则将环境系数以及属性系数分别与安全阈值相乘,将点焊火花的风险值评分分别与系数相乘后的阈值比较;根据差值结合历史数据分析隐患原因。
即,若设定安全阈值为,如果计算获得的点焊火花的风险值评分/>大于等于安全阈值/>,则判断存在火灾等危害风险;否则判断安全。
如果判断存在危害风险,则进行分级计算判断,分别计算环境安全阈值和属性安全阈值/>:
将计算获得的点焊火花的风险值评分分别与环境安全阈值和属性安全阈值/>作差。
根据差值与历史数据中存在隐患时的数据匹配对照,匹配存在隐患时的情况,判断隐患发生的原因。
需要特别说明的,本实施例的方案还考虑火花溅射到人体的隐患,评估时根据工作人员的着装判断,是否佩戴例如防火手套等安全器具,若是,则认为操作安全;否则,采用计算点焊火花的风险值评分,判断火花溅射伤人的概率。
本实施例适用于室内点焊作业场景,其他内容同实施例一。
应理解,实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解,在阅读了本发明讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
Claims (7)
1.一种基于火花像素的危害预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:结合双目相机和红外相机采集的图像数据,坐标转换后,获取切割点在实际空间的三维位置;
所述的步骤S1包括以下过程:
S101:双目相机图像构建三维空间,获取切割火花的图像在三维空间中的三维位置;
S102:根据红外相机获取的红外图像,将切割火花中温度最高点确定为切割点,确定切割点在相机坐标系中的三维位置;
S103:根据相机参数使用坐标转换矩阵转换坐标,将切割点在相机中的坐标转换为在实际空间中的坐标;
确定切割点的位置后,能根据历史数据中切割火花的大小确定切割火花的位置;
S2:实时采集现场的环境数据,环境数据包括易燃物信息和天气信息;
S3:根据切割点的三维位置,融合天气信息,确定切割火花的影响范围;结合环境数据,计算判断切割火花的风险值;
所述的切割火花的风险值计算过程为:
;
其中,为切割火花的风险值评分;
为环境系数,由天气信息决定;
为属性系数,由易燃物的种类属性决定;
为此刻的风力大小;
为上一时刻的风力大小;
d为切割火花影响范围与易燃物的最小距离;
D为安全距离阈值;
S4:根据计算获得的风险值,与多级阈值比较,结合历史数据预估分析隐患原因,向相应的人员推送告警信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于火花像素的危害预警方法,其特征在于,根据切割点位置确定切割火花影响范围;将切割火花影响范围像素化显示;像素化的切割火花影响范围包括像素切割点和像素火花范围。
3.根据权利要求2所述的一种基于火花像素的危害预警方法,其特征在于,所述的像素化过程为:
确定像素切割点,以能包含切割点的最小像素单位为像素切割点;
确定像素火花范围,以像素切割点的像素大小为分割精度,将三维空间分割为若干的像素单位,若像素单位中存在火花影响范围的区间,则该像素单位为火花像素,火花像素的集合为像素火花范围。
4.根据权利要求1或3所述的一种基于火花像素的危害预警方法,其特征在于,所述的易燃物信息包括易燃物的位置和种类属性;所述的天气信息包括风力、风向、温度和湿度;所述的环境数据还包括所处场地的通风情况。
5.根据权利要求4所述的一种基于火花像素的危害预警方法,其特征在于,根据切割点所处环境的风力与风向,将像素火花范围向风向方向平移相应距离;所述的相应距离根据风力大小确定。
6.根据权利要求5所述的一种基于火花像素的危害预警方法,其特征在于,根据风力大小调整火花像素的像素精度;风力越大,像素精度越大,风力越小,像素精度越小。
7.根据权利要求1所述的一种基于火花像素的危害预警方法,其特征在于,
将切割火花的风险值评分与安全阈值比较,确定是否存在火灾风险;
若存在火灾风险,则将环境系数、属性系数以及风力变化系数分别与安全阈值相乘,将切割火花的风险值评分分别与系数相乘后的阈值比较;根据差值结合历史数据分析隐患原因。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311042441.3A CN116758079B (zh) | 2023-08-18 | 2023-08-18 | 一种基于火花像素的危害预警方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311042441.3A CN116758079B (zh) | 2023-08-18 | 2023-08-18 | 一种基于火花像素的危害预警方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116758079A CN116758079A (zh) | 2023-09-15 |
CN116758079B true CN116758079B (zh) | 2023-12-05 |
Family
ID=87957637
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311042441.3A Active CN116758079B (zh) | 2023-08-18 | 2023-08-18 | 一种基于火花像素的危害预警方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116758079B (zh) |
Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105046868A (zh) * | 2015-06-16 | 2015-11-11 | 苏州华启智能科技股份有限公司 | 一种狭长环境中基于红外热像仪的火灾预警方法 |
WO2020159165A1 (ko) * | 2019-02-01 | 2020-08-06 | 엘지전자 주식회사 | 적외선 스테레오 카메라 |
CN112040006A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-12-04 | 中船(浙江)海洋科技有限公司 | 一种危化品企业消防安全管控灭系统 |
CN112991669A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-18 | 西安美格智联软件科技有限公司 | 一种危险作业预警方法、系统、存储介质及处理终端 |
CN113033391A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-06-25 | 浙江中辰城市应急服务管理有限公司 | 一种火灾风险预警研判方法及系统 |
CN113299035A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-08-24 | 上海电机学院 | 一种基于人工智能和双目视觉的火灾识别方法及系统 |
CN216560793U (zh) * | 2021-09-28 | 2022-05-17 | 徐任豪 | 智能静电检测预警装置 |
CN114581383A (zh) * | 2022-02-23 | 2022-06-03 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于双目三维视觉的室外油浸式变压器火灾探测方法 |
WO2022226695A1 (zh) * | 2021-04-25 | 2022-11-03 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 用于火灾场景的数据处理方法、装置和系统、无人机 |
CN115311811A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-11-08 | 江苏安世朗智能科技有限公司 | 基于物联网的电气火灾远程报警处理方法及装置 |
CN115512307A (zh) * | 2022-11-23 | 2022-12-23 | 中国民用航空飞行学院 | 广域空间红外多点实时火灾探测方法及系统、定位方法 |
CN116189372A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-05-30 | 南京林业大学 | 一种应用大数据技术的森林防火多层预警监测系统及方法 |
CN116229668A (zh) * | 2022-12-05 | 2023-06-06 | 江苏弘业环保科技产业有限公司 | 基于红外视频监测的火灾定位系统 |
CN116309810A (zh) * | 2022-09-09 | 2023-06-23 | 燕山大学 | 一种火灾场景下消防机器人的实时火焰定位方法 |
CN116402243A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-07-07 | 天津理工大学 | 一种应急疏散路径规划方法、装置、终端及存储介质 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106997461B (zh) * | 2017-03-28 | 2019-09-17 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种烟火检测方法及装置 |
-
2023
- 2023-08-18 CN CN202311042441.3A patent/CN116758079B/zh active Active
Patent Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105046868A (zh) * | 2015-06-16 | 2015-11-11 | 苏州华启智能科技股份有限公司 | 一种狭长环境中基于红外热像仪的火灾预警方法 |
WO2020159165A1 (ko) * | 2019-02-01 | 2020-08-06 | 엘지전자 주식회사 | 적외선 스테레오 카메라 |
CN112040006A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-12-04 | 中船(浙江)海洋科技有限公司 | 一种危化品企业消防安全管控灭系统 |
CN112991669A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-18 | 西安美格智联软件科技有限公司 | 一种危险作业预警方法、系统、存储介质及处理终端 |
CN113033391A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-06-25 | 浙江中辰城市应急服务管理有限公司 | 一种火灾风险预警研判方法及系统 |
WO2022226695A1 (zh) * | 2021-04-25 | 2022-11-03 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 用于火灾场景的数据处理方法、装置和系统、无人机 |
CN113299035A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-08-24 | 上海电机学院 | 一种基于人工智能和双目视觉的火灾识别方法及系统 |
CN216560793U (zh) * | 2021-09-28 | 2022-05-17 | 徐任豪 | 智能静电检测预警装置 |
CN114581383A (zh) * | 2022-02-23 | 2022-06-03 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于双目三维视觉的室外油浸式变压器火灾探测方法 |
CN116309810A (zh) * | 2022-09-09 | 2023-06-23 | 燕山大学 | 一种火灾场景下消防机器人的实时火焰定位方法 |
CN115311811A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-11-08 | 江苏安世朗智能科技有限公司 | 基于物联网的电气火灾远程报警处理方法及装置 |
CN115512307A (zh) * | 2022-11-23 | 2022-12-23 | 中国民用航空飞行学院 | 广域空间红外多点实时火灾探测方法及系统、定位方法 |
CN116229668A (zh) * | 2022-12-05 | 2023-06-06 | 江苏弘业环保科技产业有限公司 | 基于红外视频监测的火灾定位系统 |
CN116189372A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-05-30 | 南京林业大学 | 一种应用大数据技术的森林防火多层预警监测系统及方法 |
CN116402243A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-07-07 | 天津理工大学 | 一种应急疏散路径规划方法、装置、终端及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Airborne laser sensors and integrated systems;Roberto Sabatini 等;《Progress in Aerospace Sciences》;第79卷;第15-63页 * |
危化品仓储安全状态预警系统开发;杨威;《CNKI学位论文》;第2023年卷(第02期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116758079A (zh) | 2023-09-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112347916B (zh) | 基于视频图像分析的电力现场作业安全监控方法及装置 | |
CN111445524B (zh) | 基于场景理解的施工现场工人不安全行为识别方法 | |
CN108389359A (zh) | 一种基于深度学习的城市火灾报警方法 | |
CN117057613B (zh) | 一种化工企业安全生产管理系统及方法 | |
CN113989711B (zh) | 一种配电施工安全工器具使用识别方法及系统 | |
CN114117717A (zh) | 一种森林防火监控方法、装置和系统 | |
CN112949457A (zh) | 基于增强现实技术的维修方法、装置及系统 | |
CN112614260A (zh) | 一种基于人脸识别和定位的智能安防系统 | |
CN109345787A (zh) | 一种基于智能图像识别技术的输电线路防外损监控报警系统 | |
CN116758079B (zh) | 一种基于火花像素的危害预警方法 | |
CN117910811A (zh) | 基于多模态ai大模型的智慧消防管理方法及系统 | |
CN111091104A (zh) | 一种目标物体的防护检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114299686A (zh) | 化工企业安全管理方法、装置、设备和存储介质 | |
Huang et al. | Skeleton-based automatic assessment and prediction of intrusion risk in construction hazardous areas | |
CN112949536A (zh) | 一种基于云平台的火灾报警方法 | |
CN112633238A (zh) | 一种基于深度学习图像处理的电焊施工检测方法 | |
CN114048346B (zh) | 一种基于gis的安全生产一体化管控平台及方法 | |
CN115346170A (zh) | 一种燃气设施区域的智能监控方法及装置 | |
CN115861875A (zh) | 一种利用塔吊视频图像检测的工地动火作业安全监管方法 | |
CN112598059B (zh) | 一种工人着装检测方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN113052823A (zh) | 油位和油色检测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN111812116B (zh) | 一种油烟管道的在线监测方法及监测系统 | |
CN114120567A (zh) | 一种装配式建筑设计方法 | |
CN114387391A (zh) | 变电站设备的安全监测方法、装置、计算机设备和介质 | |
CN114139745A (zh) | 轨道交通供配电设施的信息处理与控制方法、装置及终端 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |