基于UWB定位技术的作业风险管控智能终端设备研究

针对室内施工作业点多面广、作业环境复杂多样无法收到GPS信号从而不能对施工人员精准定位,容易引发现场工作人员误入危险点的情况,设计了作业风险管控终端设备,包括智能头盔和室内定位系统。将定位标签集成在智能头盔上,在需要作业的现场安装基站,基于UWB定位技术实现对室内作业人员的定位。同时,智能头盔还具备通讯、行为识别等功能,室内定位系统具备电子围栏与预警功能。当发现人员越界时,通过蜂鸣器或者其他音频设备进行预警,并同时将位置信息传送到平台,加强了安全管控,降低了作业风险。实现室内精准定位功能、电子围栏和安全预警功能。

基于5G物联网的智慧安全帽方案及分析

如何高效、精准地保障施工作业人员的安全和企业防护用品信息智能统计,强化以人为本的安全保护意识,是目前各级通信施工企业关注的重点。文章从建设、使用和维护等角度,介绍5G模式下,作为承担施工现场安全重要设施之一的智慧安全帽的方案设计及普及应用情况,通过物联网技术、云计算技术、5G移动互联网技术和相关传感产品,帮助运营商和通信施工企业第一时间发现人员、环境等异常状态,为及时应急响应创造条件。同时通过实际应用模型和商用情况,进一步阐述该模式下理论和实用成果在5G其他领域的发展前景。

基于微服务架构的头盔PaaS平台设计

采用微服务架构设计,构建了一个可扩展的数据平台,实现了智能头盔的接入,并为用户提供了智能化的解决方案。该数据平台包括了数据采集与传输模块和数据处理分析模块两个部分。采用Golang语言构建后端服务,采用React语言构建前端界面。实现头盔接入的普适接口,提供智能管理、定位监控、任务调度、危险报警等多项功能,同时开放数据接口,为用户提供更广泛的扩展可能性。该项目可以减少安全事故发生,是人工智能在安全领域的新型应用。

一种适用于煤化工行业检修作业环境的安全卫士系统

近年来,煤化工企业依然存在各种零碎事故频发的问题,为了提高煤化工企业安全生产管理水平,需要利用信息化技术为安全生产提供技术保障。因此,文章提出了一种适用于煤化工检修作业环境的安全卫士系统,可对现场检修作业人员起到很好的监督保护作用,大幅降低安全事故的发生概率,有效提高煤化工企业的现场作业效率和安全管理水平。

嵌入式智慧工地安全帽检测系统设计与实现

针对施工作业人员不佩戴安全帽的问题,设计了一种基于计算机视觉的嵌入式智慧工地安全帽检测系统并进行了实用性的算法改进,解决了人力检测效率低下、标准不一的问题,同时提升了在目标检测领域小目标检测的精度。介绍了人工和传统算法在安全帽佩戴监管方面的弊端以及嵌入式系统的优势,详细介绍了算法优化的方法以及本系统的实验结果。

探究新型智能化设备在消防救援中的应用

随着我国建筑结构在规模逐渐扩大,功能变得越发复杂,消防救援工作难度也逐渐增加。在消防救援工作中,为了保障消防人员的人身安全,提高消防救援工作的质量,各种现代化技术得以融入到消防救援设备中,催生出各种智能化消防设备。该文基于消防救援工作中新型智能化设备的应用研究,分析了消防救援工作中逐渐暴露出的不足,并分别从智能消防监控电源、无人机和单兵消防智能头盔这3项基础设备入手,探讨了其功能优势与在消防救援工作中的具体应用。

一种上下文信息融合的安全帽识别算法

为了预防人员防护缺失导致的生产事故,着力探究复杂施工场景下人员安全帽佩戴情况的智能化识别。在一阶段目标检测算法的基础上,针对安全帽识别问题中的小目标和安全帽纹理信息缺失的问题,提出提取并融合上下文信息,以增强模型的表征学习能力。首先,为解决特征鉴别力不足的问题,提出局部上下文感知模块和全局上下文融合模块。局部上下文感知模块能够融合人体头部信息和安全帽信息获取具有鉴别力的特征表示;全局上下文融合模块将高层的语义信息与浅层特征融合,提升浅层特征的抽象能力。其次,为了解决小目标识别问题,提出使用多个不同的目标检测模块分别识别不同大小的目标。在构建的复杂施工场景下的安全帽识别数据集上的实验结果表明:提出的2个模块将mAP提高了11.46个百分点,安全帽识别的平均精度提高了10.55个百分点。本文提出的方法具有速度快、精度高的特点,为智慧工地提供了有效的技术解决方案。

基于Arduino的AR智能头盔设计与开发

文章基于Arduino的增强现实(Augmented Reality,AR)技术设计并开发了智能头盔,主要工作包括硬件设计、软件设计、测试与验证。设计的AR智能头盔可以对现实场景实时AR增强,并支持用户个性化配置。文章旨在提供一种低成本、易制作、高可定制化的AR智能头盔解决方案。

主动辨识预警式智能安全帽的设计

智能安全帽除了具备安全帽的基本功能外,内部主要集成了主控模块(芯片),无线广播接收模块,音频处理模块,送话模块,电源模块,智能电子识别模块等,通过自动触发和点播的方式,实现自动接收施工生产现场危险源辨识预警等安全信息。佩戴这种安全帽施工生产人员进入场地后能进行二次危险辨识及新增动态危险源的实时辨识,该方案易于与万物做成集成产品,可以与授权的手机形成互联(通过开发APP),提高了施工生产危险辨识的效率,使辨识更具针对性和及时性,可以有效地帮助施工生产企业降低安全事故的发生概率。

一种AR电力巡检平台的设计与应用

电力巡检是电力工业中的重要基础工作,能够及时有效地发现设备问题,避免事故,保障安全。目前,绝大多数的巡检工作还依赖于巡检员手工记录巡检结果,无法保证巡检数据的准确性和规范性。为了实现标准化电力巡检作业,以宁波杭州湾电力系统为例,对电力巡检业务进行了全面分析研究,提出了基于5G通信技术的电力技术全息应用的实施方案,为改变传统运维人员巡检模式提供了思路,并为宁波杭州湾电力系统提高智能化水平提供了探索方向。

基于可穿戴技术的电力作业安全监护平台研究

可穿戴设备是一种穿在身上的计算机系统,是一种新型的人机交互形式。文章将可穿戴技术运用到安全帽和电子手表上,结合后台监护系统,实现对电力作业人员的安全监护,对人员的不安全行为及时进行警告,发生安全事故时及时开展应急救援。可穿戴终端对作业现场的危险状况进行实时监测,并将数据传输至监护系统。监护系统依据现场监测数据实时掌握每个作业人员的工作状态,并向作业人员反馈有关信息。文章介绍了智能安全帽和智能手表的硬件组成以及监护系统的具体功能,可为电力行业及其他行业应用智能可穿戴设备提供参考。

基于智能头盔的变电站移动巡检系统设计

为减轻变电站现场巡检工作负担,提升设备巡检效率和智能化水平,文章设计了一种基于智能头盔的可穿戴式移动巡检系统。智能头盔将安全帽与智能电子模块有机结合,构建具有摄像、红外热成像、无线网络通信、视频通话、精确定位等功能的可穿戴式智能设备。智能头盔可与移动巡检上层应用系统协同交互,支撑远程操作监视、作业人员运动轨迹跟踪、运维核心业务录像、图像自动识别异物、缺陷主动预警等高级应用,最终实现对变电站设备巡视信息的数字化采集、业务数据的智能分析、设备检修作业过程可视化和运维操作的全流程管控。

多场景智能头盔监测系统的设计

为解决重点行业领域安全信息化水平不高,存在监测盲点等问题,设计并实现了一种多场景智能头盔监测系统;系统从功能角度分为3个部分,集成在头盔上的环境数据采集终端以STM32为核心,负责检测环境状态;无线视频数传单元根据使用场景的网络状况的不同,灵活选择OpenWrt路由模块或安卓手机来传输视频与环境参数;多样化监测平台则负责现场画面、环境参数的显示与存储;实验结果表明,系统具有良好的适应性,能够实时监测人员的作业环境与画面。

深度学习中的安全帽检测算法应用研究综述

安全帽是施工现场最常见和实用的个人防护工具,能够有效防止和减轻意外带来的头部伤害。安全帽检测是施工现场人员安全管理的主要工作,也是施工现场智能化监控技术的重要内容,随着深度学习的发展,现已成为智慧工地建设的重要部分。为了综合分析深度学习在安全帽检测中的研究现状,针对安全帽检测算法研究,归纳了常用的安全帽检测算法和基于深度学习的安全帽检测算法,具体说明了其优缺点。在此基础上,针对现有问题,系统地总结分析了安全帽检测算法的相关改进方法,并梳理了各类方法的特点、优势和局限性。最后展望了基于深度学习的安全帽检测算法的未来发展方向。

定时监测骑手体温的智能头盔系统设计

为提高监测外卖骑手体温的效率,实现远程定时监测外卖骑手体温要求,设计了一种可以监测体温的智能头盔系统。系统采用STM32F103RCT6为主控芯片,非接触式红外测温传感器MLX90614测量体温,GPS模块获取经纬度等位置信息,数据通过WIFI模块ESP8266传输至云平台,采用中移动OneNET作为物联网云平台构建远程访问与控制系统,该系统在网页端可实时接收测量的数据,并且可以发送控制指令,设定定时监测的时间间隔。实际测试表明,智能头盔系统与OneNET云平台组成了远程定时监测体温的应用系统,相比于传统的测量方法,该系统数据传输可靠,可视化应用界面简洁实用,具有较好的实用性。

基于智能视频图像分析的安全帽识别

为解决石油行业工作现场人员不佩戴安全帽的情况,避免因违规操作或违反规定,造成不必要的伤亡,提出一套基于施工现场安防监控系统的智能安全帽检测系统。设计一套综合利用安全帽的颜色、轮廓,以及多层神经网络分类建立的统计模型,对是否佩戴安全帽进行检测。结合实例,验证了算法的有效性和系统的可行性。实例结果表明,该系统能很好检测出现场没佩戴安全帽的人员,一定程度上杜绝了安全隐患,减少了事故的发生。

基于FAST特征的智能安全帽静态报警方法的研究

目前有关智能安全帽大多只是关注工作人员是否佩戴安全帽和他们的异常操作,而对作业人员本身的异常状态则基本忽略,针对上述现状,文章提出了一种基于FAST特征的智能安全帽报警方法,检测佩戴智能安全帽人员的非正常状态(晕厥、猝死等静止状态)并进行报警。利用智能安全帽上搭载的摄像头采集图像数据,使用FAST特征检测算法快速提取特征,然后比较2幅图像的特征是否匹配,以此检测当前安全帽是否处于静止状态。实验结果表明,这种基于FAST特征检测的方法能够有效判断佩戴智能安全帽的人员是否处于静止状态,从而进行报警,在工人单独作业的情况下有较高的实用价值。

智能头盔电磁兼容性解决方案研究

随着电力工业和信息技术的发展,电磁兼容问题日益受到重视。智能头盔作为一种新型电子产品,在给外界带来电磁干扰的同时,也不可避免地受到外界的电磁环境影响研究了智能头盔的电磁兼容性能,并从加屏蔽罩、滤波、优化电路布局布线、使用TVS管等方面,对智能头盔存在的辐射骚扰、传导骚扰、静电放电、电磁干扰、快瞬、浪涌、电压骤降和短时中断等现象,给出了对应的解决方案。

基于北斗高精度定位的安全智能管控技术研究

为解决智能管控技术欠缺这一问题,研究一种基于北斗高精度定位的智能安全帽,并借助其对现场进行安全智能管控。以北斗高精度定位技术为基础进行现场空间定位,并基于现场管控目标构建电子围栏,在空间定位的基础上,发挥电子围栏框架作用,通过工作情况监管、预警信息发布等实现现场安全智能管控。具体应用表明,所提安全智能管控技术可以切实保证人员工作到位,使人员工作效率提高18%,对安全隐患的排查覆盖率也达到100%。

北斗高精度定位技术在电力巡检中的应用——智能安全帽

本文拟采用基于北斗高精度定位技术,融合信息通信技术、计算机技术以及硬件集成技术,研制一种北斗高精度定位智能安全帽,实现对现场电力设施检修人员位置、现场故障情况以及人员生理健康水平的实时监测、实时语音对讲和视频传输,及时准确的将检修人员及设备信息动态反馈至后台中心控制系统,供后台管理技术人员进行高效的人员调度、检修指挥和技术支持,有效提高检修工作效率。