[发明专利]一种物联网高风险作业关键要素联动风险感知与管控系统

权利要求书

1.一种物联网高风险作业关键要素联动风险感知与管控系统，包括数据集成架构方案、终端技术方案、基础数据支持方案和技术平台支持方案，其特征在于：所述终端技术方案包括数据采集和物联网基本组成，所述数据采集包括设备启停开关量、拉力检测、震动检测、温度检测和图像识别，所述图像识别包括作业人员身份识别、工作区域设备识别和位置标识识别，所述物联网基本组成包括UWB、基站、网络(NBiot、ZigBee、网桥、WIFI、有线)、传感器、视频算法识别、电子围栏、区域作业安全警示、物联边平台、安全生产管控系统、大屏展示和物联网设备，所述终端技术方案的实施步骤包括：

S1、搭建工作区A工作区B的三维模型，在工作区A和工作区B部署物联网边缘计算网关，UWB人员定位基站和机器视觉基础设施；

S2、在工作区B作业人员与设备的安全距离算法，有限空间判断人员活动情况与风险状态；

S3、通过物联网数据采集，进行深度学习，不断训练，得出作业风险高准确率AI模型。

2.根据权利要求1所述的一种物联网高风险作业关键要素联动风险感知与管控系统，其特征在于：所述数据集成架构方案包括后台、前端和数据，所述后台包括Springboot+Mybatis+MySQL+场景地图，所述后台用于提供数据服务、应用服务和展示服务，所述数据包括云端数据，结构化关系数据库MySQL，非关系型MongoDB、缓冲数据库Redis，所述前端包括PC端浏览器、大屏展示、驾驶舱、远程支持、异常数据推送、数据监控和PC桌面+移动终端应用，所述移动终端应用包括安卓APP、IOS APP和微信小程序。

3.根据权利要求1所述的一种物联网高风险作业关键要素联动风险感知与管控系统，其特征在于：所述基础数据支持方案包括地理信息区域、作业区域特种人员资格信息、作业文件包及质量安全计划和起重操作步骤与执行时间控制，所述地理信息区域包括专业分区、重点部位分区和危险点分区。

4.根据权利要求1所述的一种物联网高风险作业关键要素联动风险感知与管控系统，其特征在于：所述技术平台支持方案包括以下步骤：

A1、以物联网为主体，结合NB-IoT等物联网应用，采用SA+MEC组网方式，以数据环境建设、地理场景搭建、组织架构、业务场景、大数据为支撑，构建“NB-IoT+数字孪生底座”；

A2、设备运行“脉搏”数据，反映实时运行状态轨迹；

A3、实现智能干预，进而为智慧场区大脑提供海量运行数据。

5.根据权利要求1所述的一种物联网高风险作业关键要素联动风险感知与管控系统，其特征在于：所述物联网设备包括UWB人员定位标签、边缘计算网关、起重机定位标签、和计量传感器，所述UWB人员定位标签配戴在人体上的定位器，可以嵌入安全里，也可以放在胸牌里，用于识别人的位置，边缘计算网关是组成局域网的计算设备，有128G内存，可进行数据收集并计算，结果可以通过网络在传输至企业内网服务器或云服务器。起重机定位标签如同人体上的定位器，计量传感器用于计量线路用电量，边缘计算网关是可以控制起重机启停的，因此，通过定位确定距离，数据输入边缘计算网关判断人员与起重机是否保持规定的安全距离，由边缘计算网关发出执行指令，控制起重机启停，达到安全操作管控。

6.根据权利要求1所述的一种物联网高风险作业关键要素联动风险感知与管控系统，其特征在于：所述电子围栏涉及一种电子围栏算法，所述电子围栏算法用于判断点是否位于电子围栏内，所述电子围栏算法包括点线判断法、射线法和改进的射线法，所述点线判断法包含以下步骤：

B1、把多边形的每条边看作首尾相连的有向线段；

B2、如果一个点相对于多边形的每条边(有向线段)的方向(左侧还是右侧)都相同，那么这个点就在这个多边形内部；

B3、定义点在有向线段的一侧，定义有向线段(x1,y1),(x2,y2)，对于点(x,y)计算：

v＝(x2-x1)*(y-y1)-(y2-y1)*(x-x1)，

上式也可以表示为比较斜率大小的形式：y-y1)/(x-x1)(y2-x1)/(x2-x1)；

B4、v＝0表示点在线段所在的直线上，v0表示点在线段的左侧，v0表示点在线段的右侧。