CN117115999A - 移动式安全巡检方法、终端设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种移动式安全巡检方法，终端设备，所述方法包括：获取无人检测装置采集预设巡检路线周围的视频图像和气体数据；针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象，所述异常现象包括人员不安全行为、物体不安全状态和气体数据异常；在所述巡检区域存在异常现象时，将所述异常现象发送至所述无人检测装置，以使所述无人检测装置输出相应的警报信息，提醒工作人员对所述异常现象进行处理。本发明大量减少了人力资源成本，提高了隐患排查覆盖率，降低了安全事故发生率。

Description

移动式安全巡检方法、终端设备

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种移动式安全巡检方法、终端设备。

背景技术

安全巡检包括，对于生产设备和生活设备的运行状态及其安全隐患的轮询检查，以及对于消防设施设备和安全隐患地点的消防安全巡检等周期性的检查。

在现有技术中，安全巡检通常依赖安全管理人员或者安装监控设施进行。通过安全管理人员这种人力方式费时费力，并无法做到及时监测，部分危险区域也无法采用人力直接进行监测；通过固定摄像头来监控车间的生产安全，由于车间生产环境具有复杂性，现有的固定摄像头不足以完成全生产环境的监控，会存在一定的监控盲区，无法有效采集现有安全作业措施的实施或保障情况；而且现有技术也无法对生产现场气体浓度进行监测和分析。

因此，亟需一种移动式安全巡检方法、终端设备来解决上述问题。

发明内容

本发明解决的技术问题在于，提供了一种移动式安全巡检方法、终端设备，通过无人检测装置360度无死角采集预设巡检路线上的视频图像和气体数据，实现了对空气中气体成分、浓度的分析，提高了隐患排查效率和覆盖率。

本发明解决其技术问题是采用以下的技术方案来实现的：

一种移动式安全巡检方法，包括：获取无人检测装置采集预设巡检路线周围的视频图像和气体数据；针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象，所述异常现象包括人员不安全行为、物体不安全状态和气体数据异常；在所述巡检区域存在异常现象时，将所述异常现象发送至所述无人检测装置，以使所述无人检测装置输出相应的警报信息，提醒工作人员对所述异常现象进行处理。

在本发明的较佳实施例中，上述获取无人检测装置采集预设巡检路线周围的视频图像和气体数据的步骤之前包括：将所述巡检区域的场景地图和各工作点位置发送至所述无人检测装置。

在本发明的较佳实施例中，上述获取无人检测装置采集预设巡检路线周围的视频图像和气体数据的步骤之前还包括：针对所述无人检测装置的安全巡检时间、预设巡检路线以及警报类型进行设置。

在本发明的较佳实施例中，上述针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤包括：获取所述视频图像中的作业人员进行检测识别，以确认作业人员是否存在所述人员不安全行为，所述人员不安全行为包括未佩戴劳保用品、处于危险位置、违规操作和在非吸烟区域吸烟。

在本发明的较佳实施例中，上述针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤还包括：针对所述视频图像中物体摆放进行检测识别，以确认物体摆放是否符合规范；在所述物体摆放不符合规范时，确认存在所述物体不安全状态。

在本发明的较佳实施例中，上述针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤还包括：获取所述视频图像，判断所述视频图像中是否存在烟雾图像；若存在，则确认存在所述气体数据异常。

在本发明的较佳实施例中，上述针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤还包括：获取所述气体数据；检测空气中特定气体的气体浓度，以及对各气体的气体种类进行识别；若检测到所述气体浓度超过阈值，或检测到易燃易爆和有毒有害气体时，确认存在所述气体数据异常。

在本发明的较佳实施例中，上述在所述巡检区域存在异常现象时，将所述异常现象发送至所述无人检测装置的步骤之后包括：获取所述异常现象所在的目标位置；根据所述目标位置确定存在安全隐患的工作点。

在本发明的较佳实施例中，上述在所述巡检区域存在异常现象时，将所述异常现象发送至所述无人检测装置的步骤之后包括：获取所述巡检区域内的异常现象，将所述异常现象对应的视频图像和气体数据进行保存。

一种终端设备，所述终端设备包括：存储器、处理器，其中，所述存储器上存储有移动式安全巡检程序，所述移动式安全巡检程序被所述处理器执行时实现如上述中任一项所述的移动式安全巡检方法的步骤。

本发明采用上述技术方案达到的技术效果是：通过无人检测装置采集预设巡检路线周围的视频图像和气体数据，并通过对视频图像的识别处理和气体数据的分析处理，判断巡检区域内是否存在异常现象；在存在异常现象时，通过语音警报等方式及时提醒工作人员对异常现象进行处理；大量减少人力资源成本，提高了隐患排查覆盖率，降低了违章操作发生率，降低了事故发生率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明。

附图说明

图1为本发明示出的一种移动式安全巡检方法的流程图；

图2为本发明示出的一种移动式安全巡检的具体实施方法的流程图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的实施例保护的范围。通过具体实施方式的说明，当可对本发明为达成预定目的所采取的技术手段及功效得以更加深入且具体的了解，而且所附图式仅是提供参考与说明之用，并非用来对本发明加以限制。

请参阅图1，图1为本发明示出的一种移动式安全巡检方法的流程图。

如图1所示，本发明提供的一种实施方式的移动式安全巡检方法，包括以下步骤：

S11：获取无人检测装置采集预设巡检路线周围的视频图像和气体数据。

其中，无人检测装置可以为遥控设备和自动驾驶设备。例如，遥控车、遥控飞机、无人驾驶车和无人飞机等。视频图像包括：照片和录像；其可以是红外、热成像等摄像装置采集的，还可以是普通摄像装置采集的。气体数据为包含空气中的气体成分和气体类别等信息的数据。预设巡检路线即无人检测装置在车间、工厂等区域巡检过程(巡检过程中拍照、录像和采集空气中的气体数据等)所行驶的路线。

可选地，获取无人检测装置采集预设巡检路线周围的视频图像和气体数据的步骤之前包括：将所述巡检区域的场景地图和各工作点位置发送至所述无人检测装置。

具体地，在初次使用无人检测装置对工厂和车间等区域进行巡检前，需要将拟使用场地(如，车间和工厂等)的场景地图、各工作点的位置、工作人员的人员数量、机器设备的设备数量等实际情况信息录入到无人检测装置或者其对应操控系统中。

可选地，获取无人检测装置采集预设巡检路线周围的视频图像和气体数据的步骤之前还包括：针对所述无人检测装置的安全巡检时间、预设巡检路线以及警报类型进行设置。

具体地，在每次使用无人检测装置进行巡检前，需要设置好安全巡检时间、巡检路线以及警报语音和/或警报类型等信息，从而在时间到达对应的安全巡检时间后，启动无人检测装置；并使得无人检测装置按照预先设置的巡检路线对工厂和车间等区域进行巡检；在巡检过程中通过搭载的感知设备和监控设备等采集路线周边的视频图像以及周边易燃易爆、有毒有害等气体数据；在发现异常现象时，无人检测装置根据对应的异常现象，控制搭载的语音警报设备发出相应类型的警报语音。

S12：针对视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象。

其中，异常现象包括人员不安全行为、物体不安全状态和气体数据异常。

具体地，人员不安全行为包括：未佩戴劳保用品(例如，劳保用品包括：呼吸护具类、眼面部防护用品、手部防护用品、防护鞋类和身体防护用品等等)、易燃易爆区域内使用明火或吸烟行为、人员入侵指定区域、人员处于行车吊物下方等危险位置/危险区域和违规操作等；物体不安全状态包括：物体摆放不符合规范(如，货物堆垛超高、堆垛不整齐等存在倒塌风险的摆放方式，以及电动工具、石膏板等不按类别存放或未存放在指定位置等)、易燃易爆物体温度过高、物体冒烟和起火等；气体数据异常包括：存在有毒有害、易燃易爆气体和特定气体浓度超标等。

示例性地，人员不安全行为具体可以包括以下几种情况：1、违章/违规操作。如，未经许可违规开动、关停、移动机器和用手代替工具操作等。2、未佩戴劳保用品。如，工作帽子、工作服、防护服、工作手套、棉纱手套、乳胶手套、电焊手套、帆布手套、白棉布手套、微波炉手套和劳保鞋等中的至少一项(在进行检测时，可以根据工作类别性质自定义设置需要进行针对检测的劳保用品，如，高空作业检测是否佩戴安全带和安全帽等劳保用品)。3、有人员入侵指定区域或冒险进入危险场所。如，未经安全管理人员允许擅自进入有警示危险信号及警示牌的危险区域、串岗至其他人员的工作区域等。4、人员处于行车吊物下方等危险位置/危险区域。如，攀、坐在平台护栏、机动车上以及吊车吊钩等高处、可移动部位等位置；在起吊物或危险悬挂物下方作业、停留、休息，上下立体交叉作业时无安全设施和安全措施；机器运转时加油、修理、调整、焊接等。5、易燃易爆区域内使用明火或吸烟行为。如，易燃易爆场地使用明火和工作区域内抽烟等。

可选地，针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤包括：获取所述视频图像中的作业人员进行检测识别，以确认作业人员是否存在所述人员不安全行为，所述人员不安全行为包括未佩戴劳保用品、处于危险位置、违规操作和在非吸烟区域吸烟。

可选地，针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤还包括：针对所述视频图像中物体摆放进行检测识别，以确认物体摆放是否符合规范；在所述物体摆放不符合规范时，确认存在所述物体不安全状态。

可选地，针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤还包括：获取所述视频图像，判断所述视频图像中是否存在烟雾图像；若存在，则确认存在所述气体数据异常。

可选地，针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤还包括：获取所述气体数据；检测空气中特定气体的气体浓度，以及对各气体的气体种类进行识别；若检测到所述气体浓度超过阈值，或检测到易燃易爆和有毒有害气体时，确认存在所述气体数据异常。

具体地，通过设置好的视频图像识别算法识别视频中是否有人的不安全行为和物的不安全状态等异常现象(如：是否佩戴劳保用品、易燃易爆区域是否有明火或吸烟行为、指定区域是否有人员入侵、行车吊物下是否站人、货物堆垛是否超高、物品是否冒烟和物品温度是否过高等)；如果有，则在后台输出异常现象对应的视频或照片及其相应的数据，以供管理人员进行查看。易燃易爆、有毒有害气体以及粉尘等通过无人检测装置搭载的气体检测设备进行数据采集，以判断气体数据是否存在异常；如果存在，则在后台输出对应的异常数据，以供管理人员进行查看。在其他实施方式中，还可以通过识别视频图像内空气中的烟雾、或空气颜色等来判断气体数据是否异常(如，距离较远无法通过气体检测设备检测出气体数据异常的情况，或为搭载气体检测设备的情况)。

S13：在巡检区域存在异常现象时，将异常现象发送至无人检测装置，以使无人检测装置输出相应的警报信息，提醒工作人员对异常现象进行处理。

其中，警报信息包括声光警报和语音警报等方式。

具体地，无人检测装置在确认存在异常现象后，发出相应的语音或警报，提醒周边工作人员及时改正其安全行为或物的不安全状态。

可选地，在所述巡检区域存在异常现象时，将所述异常现象发送至所述无人检测装置的步骤之后包括：获取所述异常现象所在的目标位置；根据所述目标位置确定存在安全隐患的工作点。

具体地，无人检测装置在采集视频图像和气体数据时，还同时获取自身的实时定位信息；在检测到视频图像或气体数据中存在异常现象后，将异常现象对应的视频图像、气体数据和实时定位信息都发送给后台，供管理人员查看，可以在存在安全隐患的工作点无工作人员时，即使通知其他人员前往该工作点进行处理，以解决其安全隐患。

可选地，在所述巡检区域存在异常现象时，将所述异常现象发送至所述无人检测装置的步骤之后包括：获取所述巡检区域内的异常现象，将所述异常现象对应的视频图像和气体数据进行保存。

具体地，将异常现象对应视频图像和/或气体数据等所有异常文件和数据进行保存，以作为安全环境管理人员的奖惩依据。

图2为本发明示出的一种移动式安全巡检的具体实施方法。如图2所示，以无人驾驶小车作为无人检测装置，该具体实施方法包括以下步骤：

步骤1：使用前部署；在初次使用前，要将拟使用场地的地图、各工作点实际情况的信息录入到操作系统或者无人驾驶小车中。在每次使用无人驾驶小车进行安全巡检前，需要设置好安全巡检的起始时间、巡检路线及小车语音或警报类型。

步骤2：算法配置；按照巡检场地(如，车间、工厂等)内实的际情况，配置成熟的视频图像识别算法，或对针对巡检场地中的特殊场景对识别算法进行训练，以使识别算法能够对视频图像中人员不安全行为和物体不安全状态等保持较高的识别准确率。

步骤3：安全巡检；无人驾驶小车按照操作系统设置的巡检路线进行行驶，从而进行安全巡检。

步骤4：采集视频和气体数据；无人驾驶小车在巡检过程中采集巡检路线周边的视频图像，并通过5G网络等传输至AI算法平台，以识别其中的人员不安全行为和物体不安全状态；同时采集周边易燃易爆、有毒有害气体数据。

步骤5：识别异常；AI算法平台通过设置好的识别算法识别视频图像中是否有人员不安全行为和物体不安全状态等异常现象(如：是否佩戴劳保用品、易燃易爆区域是否有明火或吸烟行为、指定区域是否有人员入侵、行车吊物下是否站人、货物堆垛是否超高等)；输出异常现象对应的视频或照片及其相应的数据。而易燃易爆、有毒有害气体通过数据采集，并将采集的气体数据发送至操作系统，通过操作系统判断气体数据是否存在异常，输出异常情况的数据。

步骤6：信息反馈；操作系统和/或AI算法平台将识别结果发送至巡检的无人驾驶小车，无人驾驶小车接收相关信号。

步骤7：保留数据；操作系统接收AI算法平台输出识别结果和气体采集的数据，并将所有异常文件和数据传进行，作为安环管理人员奖惩的依据。

步骤8：现场警报；无人驾驶小车接受信号后，发出相应的语音或警报，提醒周边人员及时改正其安全行为或物的不安全状态。

本发明实施方式的移动式安全巡检方法，通过无人检测装置巡逻替代了人的安全巡检过程，节约了人力资源，提高了安全管理人员和相关负责人的工作效率；并采用了AI识别方式对生产现场人的不安全行为和物的不安全状态进行辨识，提高了隐患排查效率和覆盖率；采用了易燃易爆、有毒有害气体传感器对生产现场气体浓度进行监测和分析，可完成人工无法完成的监测工作。

本发明还提供了一种移动式安全巡检设备，包括：感知系统、监控系统和语音报警系统。

感知系统包括：4个感知相机、1只多线激光雷达、1套超声波雷达系统、4个环视相机、1套包括2个RTK天线在内的高精度定位系统，以及车轮周边的4个独立轮速传感器、车身位姿传感器、亮度温度湿度传感器以及运算系统。其作用为：提供多个传感器数据，用于融合形成环境模型，包括无人机器人周围一定范围内的障碍物、运动或静止的物体、自身环境定位等。

监控系统包括：1个云台相机、1个有毒有害气体检测装置(CO、HCL等气体)、1个易燃易爆气体检测装置(天然气等气体)、AI算法平台、操作系统。其作用为：云台相机(垂直90°、水平360°旋转)配合平台可进行远程控制可实时监控，也将视频或照片资料传至AI算法平台，识别是否异常；有毒有害、易燃易爆气体检测装置可对周边CO、HCL、天然气等气体情况进行数据采集。

语音报警系统包括：一键报警按键、MIC、警报器、警示灯。其作用为：将AI算法识别出来的或系统反馈气体数采数据异常通过警报器、警示灯、MIC等反馈到生产现场，提示周边人员。MIC还可与操作平台连接，实现远程对讲。

移动式安全巡检设备是由一套具有定位系统的无人驾驶小车、AI算法平台、摄像头、气体传感器、操作系统等组成的智能安全巡检设备，可解决工厂内安全巡检耗时长、耗费人力多、时间上无法全覆盖等问题。

其中，无人驾驶小车具有精准的激光定位，可按照用户设定的移动路线：1.在特定场地内进行行驶和摄像，通过5G网络将视频信息传输到特定的AI算法中，再输出计算结果并反馈到小车上；2.通过易燃易爆、有毒有害气体采集装置将数据采集传输到控制系统中，控制系统通过分析之后反馈到小车上。小车通过用户设定好的程序进行播报或报警，并在进行记录。

本发明还提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器，其中，所述存储器上存储有移动式安全巡检程序，所述移动式安全巡检程序被所述处理器执行时实现如上述中任一项所述的移动式安全巡检方法的步骤。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或网络设备等)执行本发明实施例各个实施场景所述的方法。

以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，上述实施例及附图是示例性的，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明实施例所必须的，不能理解为对本发明的限制，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型和组合，这些简单变型和组合均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种移动式安全巡检方法，其特征在于，包括：

获取无人检测装置采集预设巡检路线周围的视频图像和气体数据；

针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象，所述异常现象包括人员不安全行为、物体不安全状态和气体数据异常；

在所述巡检区域存在异常现象时，将所述异常现象发送至所述无人检测装置，以使所述无人检测装置输出相应的警报信息，提醒工作人员对所述异常现象进行处理。

2.如权利要求1所述的移动式安全巡检方法，其特征在于，获取无人检测装置采集预设巡检路线周围的视频图像和气体数据的步骤之前包括：

将所述巡检区域的场景地图和各工作点位置发送至所述无人检测装置。

3.如权利要求2所述的移动式安全巡检方法，其特征在于，获取无人检测装置采集预设巡检路线周围的视频图像和气体数据的步骤之前还包括：

针对所述无人检测装置的安全巡检时间、预设巡检路线以及警报类型进行设置。

4.如权利要求1所述的移动式安全巡检方法，其特征在于，针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤包括：

获取所述视频图像中的作业人员进行检测识别，以确认作业人员是否存在所述人员不安全行为，所述人员不安全行为包括未佩戴劳保用品、处于危险位置、违规操作和在非吸烟区域吸烟。

5.如权利要求4所述的移动式安全巡检方法，其特征在于，针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤还包括：

针对所述视频图像中物体摆放进行检测识别，以确认物体摆放是否符合规范；

在所述物体摆放不符合规范时，确认存在所述物体不安全状态。

6.如权利要求5所述的移动式安全巡检方法，其特征在于，针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤还包括：

获取所述视频图像，判断所述视频图像中是否存在烟雾图像；

若存在，则确认存在所述气体数据异常。

7.如权利要求6所述的移动式安全巡检方法，其特征在于，针对所述视频图像和气体数据进行处理，判断巡检区域内是否存在异常现象的步骤还包括：

获取所述气体数据；

检测空气中特定气体的气体浓度，以及对各气体的气体种类进行识别；

若检测到所述气体浓度超过阈值，或检测到易燃易爆和有毒有害气体时，确认存在所述气体数据异常。

8.如权利要求2所述的移动式安全巡检方法，其特征在于，在所述巡检区域存在异常现象时，将所述异常现象发送至所述无人检测装置的步骤之后包括：

获取所述异常现象所在的目标位置；

根据所述目标位置确定存在安全隐患的工作点。

9.如权利要求1所述的移动式安全巡检方法，其特征在于，在所述巡检区域存在异常现象时，将所述异常现象发送至所述无人检测装置的步骤之后包括：

获取所述巡检区域内的异常现象，将所述异常现象对应的视频图像和气体数据进行保存。

10.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：存储器、处理器，其中，所述存储器上存储有移动式安全巡检程序，所述移动式安全巡检程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的移动式安全巡检方法的步骤。