本发明涉及安全管理技术领域，具体为一种基于ai技术的ehs透明管理系统及管理方法。
背景技术：
安全生产，警钟长鸣，工厂车间内的安全生产问题，始终将员工的人身安全放在企业生产的首要位置，在工厂的厂区内部，要求员工必须穿戴安全帽、专业工作服，并按照作业标准开展工作；研究表明，96％的事故是由人的不安全行为造成的，而其中多数又是因为员工岗位胜任能力缺失所导致，因此，为降低管理难度和提高在岗人员安全意识，保证在岗工人是否按照要求做好安全防范措施作业，就需要做到安全生产信息化管理，做到事前预防事中常态监测，事后规范管理。通过现代化的技术手段，在预防安全产生事故的同时，进一步提升企业的管理能力与管理水平。
技术实现要素：
本发明提供了一种基于ai技术的ehs透明管理系统及管理方法，具备管理方便，安全生产，实时监控，以及可做到防患于未然的优点，解决了现有技术中工厂车间在岗人员安全意识不高，员工的生产操作行为不规范，以及工厂内防范措施不够，进而造成容易引发安全事故的问题。
本发明提供如下技术方案：一种基于ai技术的ehs透明管理系统，包括视频监控、监控服务器、预警提示和客户端，所述视频监控与所述监控服务器相连，所述预警提示与所述监控服务器相连，所述客户端与所述监控服务器相连；所述视频监控实现对生产区域人员活动与是否佩戴安全帽、是否穿着专业工作服、是否按照标准化流程作业进行实时监控；所述监控服务器内设有预设的参数值，并根据应用视频监控的实时视频对工作人员的穿戴、行为进行实时识别和检测，对那些不符合规范要求的危险行为做到实时监测，并将视频信息和截图在所述客户端上显示出来，同时给出预警提示，还可以将预警信息推送给相关的现场管理人员，协助管理人员进行安全生产管理；所述客户端用于管理人员得到实时了解监控情况，也可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播；所述预警提示通过在现场部署音响和扬声器对对那些不符合规范要求的危险行为给出预警提示。
优选的，所述监控服务器包括智能识别模块、图像处理模块和数据分析与处理模块，所述智能识别模块用于对人体行为特征进行提取，利用高清网络摄像机抓拍勾勒出人体骨架图形，通过后台大数据分析计算，从而判断出人的运动轨迹，结合系统设定的参数值，识别出人的动作行为，并融合时间信息可以对人体行为特征进行有效的识别区分；所述图像处理模块在识别出人的各种异常动作行为时进行抓拍，并储存预警截图；所述数据分析与处理模块将包括时间、地点、预警截图、预警视频等监控数据形成报表信息。
优选的，所述视频监控包括劳动用品穿戴监控、劳动纪律监控、违规操作监控、环保监控和意外事件监控，所述劳动用品穿戴监控对于进入车间未佩戴安全帽者、未佩戴防护眼镜者、未佩戴防护口罩者、未穿工作服者和未佩戴防噪音耳塞者进行有效识别，并将相关情况向后台进行及时反馈、预警；所述劳动纪律监控对在工作期间玩手机、打瞌睡、抽烟、串岗、违规坐/站和长时间离岗者进行有效识别，并立即进行告警，要求在岗人员实施标准生产行为，筑牢安全生产防线，落实安全规章制度；所述违规操作监控对防护装置损坏或随意拆卸、生产货物从货架上溢出、高空作业未系安全带、上下楼梯未拉扶手、占用消防通道和行车违规使用的情况进行有效识别，系统就会进行记录，反馈至后台，由安全管理人员事后进行安全生产教育；所述环保监控会对地面水渍油渍、车间内烟雾、车间内随意乱扔垃圾和垃圾废料未及时清理的情况进行有效识别，会立即向后台进行反馈，由安全生产管理人员及时进行处置，相关情况在未得到处理之前，ehs系统将一直进行告警；所述意外事件监控会对外来人员、车间人员跌倒、车间明火和设备检修后未复位的情况进行有效识别，系统将会进行告警，并由安全生产管理人员进行处置。
优选的，所述客户端还包括与所述监控服务器有线通信连接的监控计算机，以及与所述监控服务器无线通信连接的移动用户端。
一种基于ai技术的ehs透明管理系统的管理方法，包括以下步骤：
s1、提取：即人体行为特征的提取，通过视频监控对人的行为特征进行提取。
s2、识别：采用ai视觉神经网络的分析算法，根据人体骨架结构，以关节为运动节点，利用高清网络摄像机抓拍勾勒出人体骨架图形，通过后台大数据分析计算，从而判断出人的运动轨迹，结合系统设定的参数值，识别出人的动作行为。
s3、区分：通过特征融合可以使特征具有较高的区分能力，也可以去掉冗余信息，提高目标识别的计算效率，进而区分出人的各种异常动作行为。
s4、处理：将预警截图和视频及时存储到服务器数据库中，包括时间、地点、预警截图、预警视频等形成报表信息。
s5、预警与推送：对那些不符合规范要求的危险行为做到实时监测和预警，同时预警视频、截图都会推送到客户端上显示，即可以在现场部署音响和扬声器给出预警提示；还可以将预警信息推送给相关的现场管理人员，协助管理人员安全生产管理。
优选的，所述s1中人体行为特征的提取是按照对人体关注的细节程度以及识别任务不同，可以把人体行为表示为场景层、中间层和细节层，其中场景层采用轨迹特征来表示人体行为，中间层采用边缘和轮廓特征来描述人体行为，而细节层采用手指曲率和虹膜特征来刻画人体行为。
优选的，所述s3中特征融合是指将人体轮廓、边缘、以及运动特征通过加以时间特征相融合，使得这些特征在人体行为识别与分类中能够具有较好的有效性。
本发明具备以下有益效果：
一、本发明，提供了一种便于工厂车间进行安全生产透明化管理的新思路。
二、本发明，使生产车间更安全，人脸识别系统需要登记身份信息，并进行备案，凡是黑名单上的人是没有机会进入车间的，管理更高效。
三、本发明，人脸识别系统能实时掌握施工人员的动态，有效记录上下班的时间，与考勤进行挂钩，消除工资计时纠纷，即使施工人员没签劳务合同也有依据，拖欠工资更是不可能。
四、本发明，生产质量有保障，关键责任人实时在岗，时刻掌握工程质量，工程进度；特别是在一些工程建设的项目组，豆腐渣工程也将大幅减少。
五、本发明，可通过人脸识别技术获取的数据进行统计分析，能够精确统计施工人员出勤、旷工、迟到、早退等时间，可以帮助企业进一步进行人力成本分析、分包投入分析、工程效率等分析；提升企业内部管理、规范工人标准作业，提升车间安全生产能力，降低车间安全事故发生率。
六、本发明，应用视频监控识别技术，实现对生产区域人员活动与是否佩戴安全帽、是否穿着专业工作服、是否按照标准化流程作业等进行实时分析识别、跟踪和预警，对可能出现的危险行为实时预警，将预警截图和视频保存到数据库形成报表，同时将预警信息推送给相关管理人员，并根据时间段对预警记录和预警截图、视频进行查询点播。
附图说明
图1为本发明的系统框架图；
图2为本发明中监控服务器的框架图；
图3为本发明中视频监控的框架图；
图4为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图4，一种基于ai技术的ehs透明管理系统，包括视频监控、监控服务器、预警提示和客户端。
其中，上述的视频监控与监控服务器相连，预警提示与监控服务器相连，客户端与监控服务器相连；视频监控实现对生产区域人员活动与是否佩戴安全帽、是否穿着专业工作服、是否按照标准化流程作业进行实时监控；监控服务器内设有预设的参数值，并根据应用视频监控的实时视频对工作人员的穿戴、行为进行实时识别和检测，对那些不符合规范要求的危险行为做到实时监测，并将视频信息和截图在客户端上显示出来，同时给出预警提示，还可以将预警信息推送给相关的现场管理人员，协助管理人员进行安全生产管理；客户端用于管理人员得到实时了解监控情况，也可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播；预警提示通过在现场部署音响和扬声器对对那些不符合规范要求的危险行为给出预警提示。
上述监控服务器包括智能识别模块、图像处理模块和数据分析与处理模块，智能识别模块用于对人体行为特征进行提取，利用高清网络摄像机抓拍勾勒出人体骨架图形，通过后台大数据分析计算，从而判断出人的运动轨迹，结合系统设定的参数值，识别出人的动作行为，并融合时间信息可以对人体行为特征进行有效的识别区分；图像处理模块在识别出人的各种异常动作行为时进行抓拍，并储存预警截图；数据分析与处理模块将包括时间、地点、预警截图、预警视频等监控数据形成报表信息。
上述视频监控包括劳动用品穿戴监控、劳动纪律监控、违规操作监控、环保监控和意外事件监控，劳动用品穿戴监控对于进入车间未佩戴安全帽者、未佩戴防护眼镜者、未佩戴防护口罩者、未穿工作服者和未佩戴防噪音耳塞者进行有效识别，并将相关情况向后台进行及时反馈、预警；劳动纪律监控对在工作期间玩手机、打瞌睡、抽烟、串岗、违规坐/站和长时间离岗者进行有效识别，并立即进行告警，要求在岗人员实施标准生产行为，筑牢安全生产防线，落实安全规章制度；违规操作监控对防护装置损坏或随意拆卸、生产货物从货架上溢出、高空作业未系安全带、上下楼梯未拉扶手、占用消防通道和行车违规使用的情况进行有效识别，系统就会进行记录，反馈至后台，由安全管理人员事后进行安全生产教育；环保监控会对地面水渍油渍、车间内烟雾、车间内随意乱扔垃圾和垃圾废料未及时清理的情况进行有效识别，会立即向后台进行反馈，由安全生产管理人员及时进行处置，相关情况在未得到处理之前，ehs系统将一直进行告警；意外事件监控会对外来人员、车间人员跌倒、车间明火和设备检修后未复位的情况进行有效识别，系统将会进行告警，并由安全生产管理人员进行处置。
上述客户端还包括与监控服务器有线通信连接的监控计算机，以及与监控服务器无线通信连接的移动用户端。
一种基于ai技术的ehs透明管理系统的管理方法，包括以下步骤：
s1、提取：即人体行为特征的提取，通过视频监控对人的行为特征进行提取。
s2、识别：采用ai视觉神经网络的分析算法，根据人体骨架结构，以关节为运动节点，利用高清网络摄像机抓拍勾勒出人体骨架图形，通过后台大数据分析计算，从而判断出人的运动轨迹，结合系统设定的参数值，识别出人的动作行为。
s3、区分：通过特征融合可以使特征具有较高的区分能力，也可以去掉冗余信息，提高目标识别的计算效率，进而区分出人的各种异常动作行为。
s4、处理：将预警截图和视频及时存储到服务器数据库中，包括时间、地点、预警截图、预警视频等形成报表信息。
s5、预警与推送：对那些不符合规范要求的危险行为做到实时监测和预警，同时预警视频、截图都会推送到客户端上显示，即可以在现场部署音响和扬声器给出预警提示；还可以将预警信息推送给相关的现场管理人员，协助管理人员安全生产管理。
上述s1中人体行为特征的提取是按照对人体关注的细节程度以及识别任务不同，可以把人体行为表示为场景层、中间层和细节层，其中场景层采用轨迹特征来表示人体行为，中间层采用边缘和轮廓特征来描述人体行为，而细节层采用手指曲率和虹膜特征来刻画人体行为；特征提取过程中提取哪些特征，首先与选择的方法有关，例如静态特征中的识别目标的纹理、轮廓、角点、以及小波特征等，这些特征提取方法依据的原理及数学方法各不相同，造成特征性质之间有很大差异；其次也与采用的传感器来获得特征有一定关系，例如在人体运动分析中，采用的传感器有红外成像传感器，也有光成像传感器等等，每种传感器的实现机理不同，也造成了特征具有一定的差异。
上述s3中特征融合是指将人体轮廓、边缘、以及运动特征通过加以时间特征相融合，使得这些特征在人体行为识别与分类中能够具有较好的有效性。
工作原理：使用时，首先，通过视频监控对人的行为特征进行提取，再采用ai视觉神经网络的分析算法，根据人体骨架结构，以关节为运动节点，利用高清网络摄像机抓拍勾勒出人体骨架图形，通过后台大数据分析计算，从而判断出人的运动轨迹，结合系统设定的参数值，识别出人的动作行为；然后，通过将人体轮廓、边缘、以及运动特征通过加以时间特征相融合，进而区分出人的各种异常动作行为；再对异常行为做出预警，并将预警截图和视频及时存储到服务器数据库中，包括时间、地点、预警截图、预警视频等形成报表信息；最后，对那些不符合规范要求的危险行为做到实时监测和预警，同时预警视频、截图都会推送到客户端上显示，即可以在现场部署音响和扬声器给出预警提示；还可以将预警信息推送给相关的现场管理人员，协助管理人员安全生产管理，从而达到主动防御和提前预判的目的，大大提高了和规范了车间员工的操作行为，极大地减少了安全生产事故。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。同时在本发明的附图中，填充图案只是为了区别图层，不做其他任何限定。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
1.一种基于ai技术的ehs透明管理系统，其特征在于：包括视频监控、监控服务器、预警提示和客户端，所述视频监控与所述监控服务器相连，所述预警提示与所述监控服务器相连，所述客户端与所述监控服务器相连；所述视频监控实现对生产区域人员活动与是否佩戴安全帽、是否穿着专业工作服、是否按照标准化流程作业进行实时监控；所述监控服务器内设有预设的参数值，并根据应用视频监控的实时视频对工作人员的穿戴、行为进行实时识别和检测，对那些不符合规范要求的危险行为做到实时监测，并将视频信息和截图在所述客户端上显示出来，同时给出预警提示，还可以将预警信息推送给相关的现场管理人员，协助管理人员进行安全生产管理；所述客户端用于管理人员得到实时了解监控情况，也可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播；所述预警提示通过在现场部署音响和扬声器对对那些不符合规范要求的危险行为给出预警提示。
2.根据权利要求1所述的一种基于ai技术的ehs透明管理系统，其特征在于：所述监控服务器包括智能识别模块、图像处理模块和数据分析与处理模块，所述智能识别模块用于对人体行为特征进行提取，利用高清网络摄像机抓拍勾勒出人体骨架图形，通过后台大数据分析计算，从而判断出人的运动轨迹，结合系统设定的参数值，识别出人的动作行为，并融合时间信息可以对人体行为特征进行有效的识别区分；所述图像处理模块在识别出人的各种异常动作行为时进行抓拍，并储存预警截图；所述数据分析与处理模块将包括时间、地点、预警截图、预警视频等监控数据形成报表信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于ai技术的ehs透明管理系统，其特征在于：所述视频监控包括劳动用品穿戴监控、劳动纪律监控、违规操作监控、环保监控和意外事件监控，所述劳动用品穿戴监控对于进入车间未佩戴安全帽者、未佩戴防护眼镜者、未佩戴防护口罩者、未穿工作服者和未佩戴防噪音耳塞者进行有效识别，并将相关情况向后台进行及时反馈、预警；所述劳动纪律监控对在工作期间玩手机、打瞌睡、抽烟、串岗、违规坐/站和长时间离岗者进行有效识别，并立即进行告警，要求在岗人员实施标准生产行为，筑牢安全生产防线，落实安全规章制度；所述违规操作监控对防护装置损坏或随意拆卸、生产货物从货架上溢出、高空作业未系安全带、上下楼梯未拉扶手、占用消防通道和行车违规使用的情况进行有效识别，系统就会进行记录，反馈至后台，由安全管理人员事后进行安全生产教育；所述环保监控会对地面水渍油渍、车间内烟雾、车间内随意乱扔垃圾和垃圾废料未及时清理的情况进行有效识别，会立即向后台进行反馈，由安全生产管理人员及时进行处置，相关情况在未得到处理之前，ehs系统将一直进行告警；所述意外事件监控会对外来人员、车间人员跌倒、车间明火和设备检修后未复位的情况进行有效识别，系统将会进行告警，并由安全生产管理人员进行处置。
4.根据权利要求1所述的一种基于ai技术的ehs透明管理系统，其特征在于：所述客户端还包括与所述监控服务器有线通信连接的监控计算机，以及与所述监控服务器无线通信连接的移动用户端。
5.一种基于ai技术的ehs透明管理系统的管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1、提取：即人体行为特征的提取，通过视频监控对人的行为特征进行提取。
s2、识别：采用ai视觉神经网络的分析算法，根据人体骨架结构，以关节为运动节点，利用高清网络摄像机抓拍勾勒出人体骨架图形，通过后台大数据分析计算，从而判断出人的运动轨迹，结合系统设定的参数值，识别出人的动作行为。
s3、区分：通过特征融合可以使特征具有较高的区分能力，也可以去掉冗余信息，提高目标识别的计算效率，进而区分出人的各种异常动作行为。
s4、处理：将预警截图和视频及时存储到服务器数据库中，包括时间、地点、预警截图、预警视频等形成报表信息。
s5、预警与推送：对那些不符合规范要求的危险行为做到实时监测和预警，同时预警视频、截图都会推送到客户端上显示，即可以在现场部署音响和扬声器给出预警提示；还可以将预警信息推送给相关的现场管理人员，协助管理人员安全生产管理。
6.根据权利要求5所述的一种基于ai技术的ehs透明管理系统的管理方法，其特征在于：所述s1中人体行为特征的提取是按照对人体关注的细节程度以及识别任务不同，可以把人体行为表示为场景层、中间层和细节层，其中场景层采用轨迹特征来表示人体行为，中间层采用边缘和轮廓特征来描述人体行为，而细节层采用手指曲率和虹膜特征来刻画人体行为。
7.根据权利要求5所述的一种基于ai技术的ehs透明管理系统的管理方法，其特征在于：所述s3中特征融合是指将人体轮廓、边缘、以及运动特征通过加以时间特征相融合，使得这些特征在人体行为识别与分类中能够具有较好的有效性。
技术总结