[发明专利]一种基于人工智能的加油站关键区域及人员安全隐患监测预警系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的加油站关键区域及人员安全隐患监测预警系统及方法，包括视频监控模块、传感器组、高速运算通讯组件和AI运算处理平台。视频监控模块监测人员以及车辆号牌等视频信息，传感器组监测设备运行状态以及温度等参数信息；高速运算通讯组件将收集的视频信息和参数信息初步处理后传输至AI运算处理平台；AI处理平台先存储保存收集的视频信息和参数信息，之后进行视频内容和参数状态与预设参考进行对比，分级报警。能够对监测设备以及人员活动行为进行实时监控测报警，辨别安全隐患，对可能存在的安全隐患进行预警和报告，从而降低或者消除安全隐患，减轻甚至消除事故带来的危害。

技术领域

本发明涉及一种安全监测预警技术，尤其涉及一种基于人工智能的加油站关键区域及人员安全隐患监测预警系统及方法。

背景技术

目前，各地加油站的数量急速上涨，但因为管理不当或其他因素使得加油站存在着较高的风险，容易对工作人员的生命安全产生不利的影响，因此，加油站进行安全隐患监测具有重大意义。

现有安全隐患排查都是通过人工现场检查，不能及时有效的发现安全隐患，监测效果不好。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于人工智能的加油站关键区域及人员安全隐患监测预警系统及方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

本发明的基于人工智能的加油站关键区域及人员安全隐患监测预警系统，包括视频监控模块、传感器组、高速运算通讯组件和AI运算处理平台；

所述视频监控模块用于获取车辆号牌信息以及人员走动进入的各种敏感区域的图像信息；

所述传感器组用于获取设备的运行状态以及温度参数信息；

所述高速运算通讯组件用于将所述图像信息以及所述参数信息初步处理后传输至所述AI运算处理平台；

所述AI运算处理平台预先存储预警模式，包括：

由AI运算处理平台记录并训练数据模型，包括人员行为判定参数、危险系数参数，以及相关加油站作业事故的事故报告，分析事故报告和相关事故报告中的事故原因，对数据模型进行深度模型训练；

结合视频监控模块和传感器组所采集的视频、参数数据，对每个视频监控和传感器所采集的视频、参数数据进行实时监控，对可能存在的安全隐患进行预警和报告；

在做出了安全隐患判定之后，对存在安全隐患的区域进行立即整改处理，并分级汇报，检测其他关键区域，全面消除安全事故隐患。

上述的基于人工智能的加油站关键区域及人员安全隐患监测预警系统实现加油站关键区域及人员安全隐患监测预警的方法，其特征在于，包括步骤：

所述的AI运算处理平台采用神经网络的深度学习模型，对预先构建的初始深度学习模型进行训练，得到中间深度学习模型；

其中，所述初始深度学习模型为：加载有分类目标函数的深度学习模型；

利用所述中间深度学习模型，计算所述训练样本集中各个样本的特征向量，并根据所述训练样本集中各个样本的特征向量，计算中心点距离目标函数的中间数据的初始值；

将中心点距离目标函数添加到中间深度学习模型中并加载所述中间数据的初始值，得到目标深度学习模型；

导入训练样本集中的预设数量的样本作为批次数据；

利用当前目标深度学习模型，计算当前批次数据中各个样本的特征向量，并根据当前批次数据中各个样本的特征向量，更新中间参数的参数值；