一种用于化工园区的安全生产监测系统的制作方法

本发明涉及人工智能领域，具体为一种用于化工园区的安全生产监测系统。

背景技术：

1、化工园区是现代化学工业为适应资源或原料转换，顺应大型化、集约化、最优化、经营国际化和效益最大化发展趋势的产物，国外发达国家在二战结束后就兴起了化工产业带的建设，促进了战后经济恢复和腾飞。

2、然而国内的化工园区生产作业期间会产生较多的风险，其间关于动火、动土、吊装、封闭区域车辆、人员入侵以及化工园区内火情多为严重，进而就需要对该多种进行监测预警，然而现有的监测系统精确度偏差，无法能够及时的监测到具体位置实施相应的措施，较为危险。因此，本领域技术人员提供了一种用于化工园区的安全生产监测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

技术实现思路

1、为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

2、本公开实施例提供了一种用于化工园区的安全生产监测系统，能够通过精确联动数学模型和高精度云台设备技术，克服多种误差因素，实现精确联动，同时针对化工工业园区场景厂房多、死角多的环境特点，设立研究目标检测算法深度学习模型的目标，解决了现有的预警方法精确性不足以及网络传输带宽和后端服务器运算压力大的问题。

3、在一些实施例中，所述用于化工园区的安全生产监测系统，包括信息采集模块和视频分析模块。信息采集模块包括摄像机群和摄像机集群联动模块，摄像机群包括安装在目标监控区域内的红外热成像仪和激光摄像机，所述红外热成像仪用于根据辐射差异发现火情，传递火点报警信息；摄像机集群联动模块用于红外热成像仪和激光摄像机联动；视频分析模块用于精确识别所述激光摄像机的目标，并根据识别的目标，对比预设动作模型，确定行为类型；所述视频分析模块采用jetsontx1gpu处理模组，且在一块jetsontx1gpu处理模组内植入有卷积神经网络算法模型。

4、可选的，所述安全生产监测系统还包括火焰标识模块，火焰标识模块与所述红外热成像仪连接，用于在发现火情时，获取红外热成像仪的数据信息，定位火点位置，发出火点报警信息。

5、可选的，所述视频分析模块采用检测窗口蒙特卡洛随机游走技术对激光摄像机的视频流实时监测。

6、可选的，所述视频分析模块基于jetsontx1的armcpu为每个热成像摄像机实时运行快速codebook算法。

7、可选的，视频分析模块包括目标识别模块和行为分析模块，目标识别模块用于确定激光摄像机的目标；行为分析模块用于根据识别的目标，对比预设动作模型，确定行为类型。

8、可选的，所述目标识别模块包括彩色图像识别模型和红外激光图像识别模型。彩色图像识别模型用于识别白天的彩色图像。红外激光图像识别模型用于识别夜间图像，采用单色图像输入，输入数据维数为白天的三分之一。

9、可选的，所述预设动作模型包括预设的行为规则和目标特征。

10、可选的，行为分析模块对激光摄像机确定的目标，根据目标出现的时间、位置、速度、大小结合预设的行为规则，分析目标的行为，确定行为类型。

11、所述安全生产监测系统还包括后台展示模块，包括ar模块，用于全景预览进行全景视角监控园区范围内情况。

12、本公开实施例提供的用于化工园区的安全生产监测系统，可以实现以下技术效果：

13、本发明提供了一种用于化工园区的安全生产监测系统，相比现有监控方法，该监控方法采用摄像机集群联动系统，可以对化工园区前端进行预警，同时采用新型高性能嵌入式视频分析模组，在降低算力要求的情况下，也能够同时显著提升算法精度，该监控方法还采用了puzzlenet卷积神经网络技术等技术，可以智能化完成园区生产风险监控预警，同时该后台系统监控页面展示，从面到点直观监测整个园区动态情况。

14、以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

技术特征：

1.一种用于化工园区的安全生产监测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的安全生产监测系统，其特征在于：还包括：

3.根据权利要求1所述的安全生产监测系统，其特征在于：所述视频分析模块采用检测窗口蒙特卡洛随机游走技术对激光摄像机的视频流实时监测。

4.根据权利要求1所述的安全生产监测系统，其特征在于：所述视频分析模块基于jetson tx1的arm cpu为每个热成像摄像机实时运行快速codebook算法。

5.根据权利要求1至4任一项所述的安全生产监测系统，其特征在于：视频分析模块包括：

6.根据权利要求5所述的安全生产监测系统，其特征在于：所述目标识别模块包括：

7.根据权利要求5所述的安全生产监测系统，其特征在于：所述预设动作模型包括预设的行为规则和目标特征。

8.根据权利要求7所述的安全生产监测系统，其特征在于：所述行为分析模块对激光摄像机确定的目标，根据目标出现的时间、位置、速度、大小结合预设的行为规则，分析目标的行为，确定行为类型。

9.根据权利要求1所述的安全生产监测系统，其特征在于：还包括：

技术总结
本申请涉及人工智能领域，公开了一种用于化工园区的安全生产监测系统，其信息采集模块包括摄像机群和摄像机集群联动模块，摄像机群包括安装在目标监控区域内的红外热成像仪和激光摄像机，红外热成像仪用于根据辐射差异发现火情，传递火点报警信息；摄像机集群联动模块用于红外热成像仪和激光摄像机联动；其视频分析模块用于精确识别激光摄像机的目标，并根据识别的目标，对比预设动作模型，确定行为类型；视频分析模块采用Jetson TX1GPU处理模组，且在一块Jetson TX1GPU处理模组内植入有卷积神经网络算法模型。本公开解决了现有的预警方法精确性不足、网络传输带宽和后端服务器运算压力大的问题。

技术研发人员：刘禹,毕茂华,刘学兵
受保护的技术使用者：西安超越申泰信息科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15