[发明专利]一种智能人因风险监测方法及监测系统

说明书

本发明涉及一种智能人因风险监测方法，采集各参会人员的声音数据并与各参会人员的身份信息进行匹配；计算而获取各参会人员的发言总时长，将各参会人员的发言总时长与设定的个人发言总时长阈值T进行比较，如果参会人员的发言总时长小于T，则对相应参会人员进行全员参与度不足的风险预警。本发明还涉及一种智能人因风险监测系统，包括声音采集器、身份识别器、声音识别器、处理器、会议记录器，声音识别器与声音采集器通信连接，处理器分别与身份识别器、声音识别器通信连接，会议记录器分别与声音采集器、身份识别器、处理器通信连接。本发明中的智能人因风险监测方法利用智能人因风险监测系统能提前预警，降低了人因风险对作业安全性的影响。

技术领域

本发明涉及一种智能人因风险监测方法，本发明还涉及一种智能人因风险监测系统。

背景技术

对于高风险作业，如动火、临时用电、受限空间作业、高处作业、动土作业、起重作业、盲板抽堵作业、放射性作业、高温环境作业、承压作业等，在进行作业前，通常会开工前会或者安全交底会，但是由于在会议上参与作业的人员不能认真充分的进行讨论分析，存在参与作业的人员安全意识较弱的情况。如此在进行作业时，经常出现因超出作业许可范围作业、无作业许可证作业、违反作业许可进行作业等原因导致的事故。这些事故是人为直接引发，属于“人因事故”。人因事故占到所有事故比例的90％以上。并且人因事故往往会导致人身伤亡、重大设备损坏等重要的安全问题。在工前会或者安全交底会上没有认真参与风险分析的作业人员将成为作业中最不确定的风险因素，称之为“人因风险”。目前，对于工前会或者安全交底会上出现的人因风险尚无技术手段进行监测。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种智能人因风险监测方法及系统，能有效地对工前会/安全交底会的人因风险进行监测，对人因风险进行预判并进行提醒，以此来提升作业人员的风险意识，降低人因安全事故发生率。

本发明解决上述问题所采用的技术方案为：一种智能人因风险监测方法，其特征在于：包括以下步骤：

采集各参会人员的声音数据并与各参会人员的身份信息进行匹配；

根据各参会人员的声音数据对各参会人员的每次的发言时长Tij进行累加计算而获取各参会人员的发言总时长数组D＝[T1,T2,T3,……,Ti,……,Tn]，其中j、i、n均为自然数，Tij表示第i个人第j次发言时长，Ti表示第i个人的发言总时长，将发言总时长数组的各个数据与设定的个人发言总时长阈值T进行比较，如果Ti＜T，则对相应参会人员进行全员参与度不足的风险预警。

进一步改进，计算发言总时长数组D中的最大值Tmax与会议总时长T0的比值M0＝Tmax/T0，将M0与设定的个人发言时间占比阈值M进行比较，如果M0≥M，则进行整体会议参与度低的风险预警。

进一步改进，将各参会人员的发言总时长进行累加计算，进而获取会议总发言时长数据A0，将A0与发言总时长阈值A进行比较，如果A0≥A，则对会议进行疲劳风险预警。

进一步改进，获取各参会人员的发言次数数据，并对各参会人员的发言次数数据进行累加计算而获取总发言次数数据B0，根据A0和B0计算每次发言的平均时长C＝A0/B0；将Tij与C进行比较，如果Tij≥kC，其中k＞1，则对相应参会人员进行单向信息量过载的风险预警。

进一步改进，获取各参会人员的发言次数数据B0，获取会议总时长T0，计算会议中单位之间的发言次数E0＝B0/T0，将E0与设定的交流交叉次数阈值E进行比较，如果E0＜E，则对会议进行交互程度低风险预警。

进一步改进，在会议中途检测到与各参会人员的声音特征不匹配的声音数据时，则对会议进行中途参会风险预警。

进一步改进，在会议中检测到无法识别的声音数据后，则对会议进行干扰风险预警。