一种基于智能安全帽的安全预警方法及介质与流程

本发明涉及安全预警，尤其涉及一种基于智能安全帽的安全预警方法及介质。

背景技术：

1、目前现场施工时的安全帽数字化、智能化程度不高。在实际应用中，对于人员在佩戴过程中有很多方面存在无法兼顾到的问题，诸如：安全帽无法实现语音对话、无法实现虚拟图像展示的功能、佩戴者吸入有害气体、佩戴者误入危险区域、佩戴者位于高处、佩戴者突然摔倒、佩戴者在佩戴过程中安全帽脱落、佩戴者血氧饱和度过低和佩戴者体温过高等多种突发情况。这些情况给相应的施工人员带来了很大的安全隐患，降低了安全帽的安全性能。

2、公开号为cn115376273a的中国发明，涉及一种智能安全帽的安全预警方法、系统、设备及存储介质，智能安全帽的安全预警方法包括基于预设的施工现场地图，识别出危险标识区域，根据所述危险标识区域，判断所述智能安全帽是否位于所述危险标识区域内；若是，获取所述智能安全帽输出的监测信息，根据所述监测信息获取所述智能安全帽的穿戴状态，所述穿戴状态具体包括智能安全帽被佩戴和智能安全帽未被佩戴；当所述穿戴状态为所述智能安全帽未被佩戴时，生成安全提醒信号并将所述安全提醒信号发送至所述智能安全帽；当所述穿戴状态为所述智能安全帽被佩戴时，获取佩戴人员的生理信息，根据所述生理信息实时监测佩戴人员的身体状态。该方案中仅仅是对施工人员是否穿戴安全帽进行监测，并不能全面地对安全帽无法实现语音对话、无法实现虚拟图像展示的功能、佩戴者吸入有害气体、佩戴者误入危险区域、佩戴者位于高处、佩戴者突然摔倒、佩戴者血氧饱和度过低和佩戴者体温过高等多种突发情况进行预警，安全性不高。

3、公开号为cn110179198b的中国发明，公开了一种智能安全帽的预警方法及装置，该方法包括：确定智能安全帽上的传感装置采集到的目标参数，并基于该目标参数判断智能安全帽是否处于被佩戴状态；当判断出智能安全帽未处于被佩戴状态时，定位智能安全帽所处的当前地理位置；判断该当前地理位置是否位于预先确定出的危险区域内，当判断出位于预先确定出的危险区域内时，输出佩戴提示消息，该佩戴提示消息用于提示对应的目标人员处于危险区域且提示该目标人员佩戴智能安全帽。该方案中仅仅是对施工人员是否穿戴安全帽进行监测，并不能全面地对安全帽无法实现语音对话、无法实现虚拟图像展示的功能、佩戴者吸入有害气体、佩戴者误入危险区域、佩戴者位于高处、佩戴者突然摔倒、佩戴者血氧饱和度过低和佩戴者体温过高等多种突发情况进行预警，安全性不高。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于智能安全帽的安全预警方法。

2、为了实现上述的技术目的，本发明所采用的技术方案为：

3、本发明提供了一种基于智能安全帽的安全预警方法，应用于智能安全帽上，所述智能安全帽上安装有通讯模块、音频模块、mr头显设备、摄像头、存储模块、气体检测模块、北斗定位模块、加速度检测模块、红外检测模块和光学检测模块；所述mr头显设备挂设于佩戴者在穿戴上智能安全帽时眼球正前方位置；

4、所述方法具体包括如下步骤：

5、步骤1、所述智能安全帽通过通讯模块连接上管理平台，将所述智能安全帽绑定至管理平台，并配置对应的佩戴者信息；

6、步骤2、所述智能安全帽的佩戴者通过音频模块录入问题语音，所述管理平台使用人工智能化应用接收问题语音，并返回回答语音，实现佩戴者与人工智能化应用之间的互动；

7、步骤3、通过所述mr头显设备使虚拟图像与真实的巡检设备保持一致，并在虚拟环境中展示巡检设备的设备参数，实现佩戴者与虚拟图像进行交互；

8、步骤4、通过所述摄像头与管理平台进行视频通话以及录像的回传；

9、步骤5、通过所述气体检测模块检测智能安全帽周边的环境，判断所处环境是否存在有毒气体并预警；

10、步骤6、通过所述北斗定位模块确定佩戴者所在的位置，判断所处位置是否安全并预警；

11、步骤7、通过所述加速度检测模块和红外检测模块检测佩戴者是否发生跌倒或脱帽并预警；

12、步骤8、通过所述光学检测模块和红外检测模块检测佩戴者的血氧水平和体温，并进行预警。

13、进一步的，所述步骤1具体包括：

14、步骤11、所述智能安全帽通过通讯模块与管理平台进行网络连接；

15、步骤12、输入当前所述智能安全帽的唯一识别码，利用http传输协议将该唯一识别码传输至管理平台；

16、步骤13、管理平台将获取到的唯一识别码与数据库中的记录进行比对，如果该唯一识别码已经存在于数据库中，则提示当前所述智能安全帽已经被其他佩戴者绑定；如果该唯一识别码不存在于数据库中，则进入步骤14；

17、步骤14、将该唯一识别码添加于数据库中并进行绑定，绑定成功后管理平台配置将当前所述智能安全帽对应的佩戴者信息。

18、进一步的，所述步骤2具体包括：

19、步骤21、所述智能安全帽通过音频模块录入佩戴者的问题语音，将问题语音通过http协议传输至管理平台；

20、步骤22、管理平台基于语音识别text api库将问题语音识别为问题文本；

21、步骤23、管理平台上配置有训练好的人工智能化应用，通过所述人工智能化应用中的open ai接口接收问题文本，并由人工智能化应用处理后生成回答文本；

22、步骤24、使用tts技术将回答文本转换为回答语音并返回，实现佩戴者与人工智能化应用之间对话。

23、进一步的，所述步骤3具体包括：

24、步骤31、mr头显设备向管理平台发送展示目标巡检设备的请求；

25、步骤32、管理平台接收该请求后，将该目标巡检设备对应的三维模型打包并发送给mr头显设备；所述三维模型的参数包括：模型json格式的数据、模型的位置坐标、模型的尺寸参数、模型的外观属性及材质参数；

26、步骤33、mr头显设备接收并解析出三维模型，加载时利用特征提取和匹配算法对三维模型的特征进行提取，使用detect函数检测出特征的关键点，并使用compute函数计算特征的描述子；

27、步骤34、通过计算的结果将三维模型渲染到正确的位置，呈现出虚拟图像。

28、进一步的，所述步骤4具体包括：

29、步骤41、对于使用端，通过所述音频模块采集佩戴者的音频数据，同时通过摄像头采集佩戴者的视频数据；将佩戴者的音频数据和视频数据通过通讯模块传输到管理平台；

30、步骤42、对于管理平台，使用captureaudio函数采集音频数据，使用capturevideo函数采集视频数据；将管理平台的音频数据和视频数据通过http请求rtsp协议传输到使用端，从而实现双向的音视频通；

31、步骤43、当佩戴者开启智能安全帽的录像功能时，所述摄像头开始实时录像生成录像文件，并将录像文件保存到存储模块中；

32、步骤44、管理平台通过使用net.listen函数监听录像文件，使用tcp协议建立连接，并使用handleconnection函数接收录像文件并存储至本地。

33、进一步的，所述步骤5具体包括：

34、步骤51、所述气体检测模块包括甲烷传感器、一氧化碳传感器、二氧化硫传感器、氧气传感器、pm2.5传感器和烟雾传感器；通过所述甲烷传感器检测智能安全帽周边甲烷气体的含量，通过所述一氧化碳传感器检测智能安全帽周边一氧化碳气体的含量，通过所述二氧化硫传感器检测智能安全帽周边二氧化硫气体的含量，通过所述氧气传感器检测智能安全帽周边氧气的含量，通过所述pm2.5传感器检测智能安全帽周边pm2.5的含量，通过所述烟雾传感器检测智能安全帽周边烟雾的含量；

35、步骤52、将检测到的所有检测数据通过通讯模块以http协议传输至管理平台；

36、步骤53、管理平台使用数据总线handleupload函数读取检测数据并保存至influxdb时序数据库中；

37、步骤54、将所述检测数据与预设的安全范围进行比较，甲烷的安全范围：0-15％lel，一氧化碳的安全范围：0-50ppm，二氧化硫的安全范围：0-5ppm，氧气的安全范围：18-23.5％vol，pm2.5的安全范围：0～25ug/m3，烟雾的安全范围：0～50ppm；若所有的检测数据均在安全范围内，则不处理；若所述检测数据中至少一个指标不在安全范围内，则管理平台将发送预警信号给智能安全帽进行预警。

38、进一步的，所述步骤6具体包括：

39、步骤61、利用所述智能安全帽内的北斗定位模块测量佩戴者的定位数据，所述定位数据包括佩戴者所在的位置和高度；

40、步骤62、所述智能安全帽通过通讯模块以tcp传输协议将定位数据传输给管理平台；

41、步骤63、管理平台根据佩戴者所在的位置判断是否位于危险区域，若是，则管理平台将发送预警信号给智能安全帽进行预警；否则，进入步骤64；

42、步骤64、管理平台将佩戴者所在的高度和预设的高度阈值进行比较，若佩戴者所在的高度小于高于阈值，则不处理；若佩戴者所在的高度不小于高度阈值，则管理平台将发送预警信号给智能安全帽进行预警。

43、进一步的，所述步骤7具体包括：

44、步骤71、利用所述智能安全帽的加速度检测模块和红外检测模块分别对佩戴者的加速度和佩戴情况进行实时检测；

45、步骤72、所述智能安全帽将加速度数据和红外数据通过通讯模块以tcp协议传输给管理平台；管理平台使用数据总线handleupload函数将加速度数据和红外数据存储至数据库；

46、步骤73、管理平台将加速度数据变化量与变化范围进行对比，若加速度数据变化量在变化范围内，则进入步骤74；若加速度数据变化量不在变化范围内，则说明佩戴者发生跌倒，则管理平台将发送预警信号给智能安全帽进行预警；

47、步骤74、管理平台根据红外数据判断头部区域是否发生变化，若是，说明佩戴者的智能安全帽脱落，管理平台将发送预警信号给智能安全帽进行预警；否则，不处理。

48、进一步的，所述步骤8具体包括：

49、步骤81、通过所述光学检测模块检测佩戴者的血氧水平；通过所述红外检测模块非接触式测量佩戴者的体温；

50、步骤82、所述智能安全帽将检测到的血氧数据和体温数据通过通讯模块发送给管理平台；

51、步骤83、管理平台将收到的血氧数据与设定的血氧饱和度阈值进行比较，若血氧数据低于血氧饱和度阈值，则管理平台将发送预警信号给智能安全帽进行预警；若血氧数据不低于血氧饱和度阈值，则进入步骤84；

52、步骤84、管理平台将收到的体温数据与设定的体温阈值进行比较，若体温数据低于体温阈值，则不处理；若体温数据不低于体温阈值，则管理平台将发送预警信号给智能安全帽进行预警。

53、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述的一种基于智能安全帽的安全预警方法。

54、采用上述的技术方案，本发明与现有技术相比，其具有的有益效果为：

55、本发明实现了多种预警以及各种危险检测，以及ai人工智能对话功能，智能安全帽让现场作业更智能，让佩戴者更安全，让管理更高效。具体应用如下：

56、1、管理平台使得智能安全帽的语言与人工智能化应用相结合，让用户通过人工智能化应用与人工智能ai沟通，具备了深度学习的功能，包括文本，语音的机器翻译，跟好的让用户理解和学习新设备的各种知识，减少学习时间和成本。

57、2、增加外挂式mr头显设备，显著提高场景的模拟，培训效率，远程协作进行实时互动，帮助企业更加高效完成各个工况的作业。

58、3、采用了气体检测模块对甲烷气体、一氧化碳气体、二氧化硫气体、氧气、pm2.5和烟雾进行检测，实现了有毒有害气体的辨别，并触发预警，避免佩戴者吸入有害气体，减少事故发生的可能性，保证安全。

59、4、采用北斗定位模块可以检测佩戴者是否误入危险区域或位于高处，并触发预警，减少事故发生的可能性，保证安全。

60、5、采用加速度检测模块和红外检测模块，通过加速度检测模块检测佩戴者是否突然摔倒，通过红外检测模块检测佩戴者在佩戴过程中安全帽是否脱落，并触发预警，减少事故发生的可能性，保证安全。

61、6、采用光学检测模块和红外检测模块，通过光学检测模块检测佩戴者血氧饱和度是否过低，通过红外检测模块检测佩戴者体温是否过高，并触发预警，减少事故发生的可能性，保证安全。