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申请/专利权人：广东本立租科技有限公司

摘要：本申请公开了一种基于综合布线装置的布线管理方法及系统，该方法包括：基于场地ID进行获取对应的多个设备状态信息和实施现场环境视频信息；基于多个设备状态信息和实施现场环境视频信息进行安全评估分析，以得到风险反馈信息；实施现场环境视频信息具体为对临时办公场地内任意人员在所有可通行的路径上行走时进行拍摄得到的人员走动视频。本申请基于多个设备状态信息进行运行状态安全分析，基于实施现场环境视频信息进行实施环境安全分析，进而得到风险反馈信息，进而及时为工作人员提供运行状态或实施环境的异常提示，提高了工作人员在搭建临时办公场地时的实施效率，同时也提高了用户使用临时办公场地时的安全性。

主权项：1.一种基于综合布线装置的布线管理方法，其特征在于，用于云服务器，所述云服务器还分别与多个综合布线装置、至少一个用户终端连接，每个综合布线装置具有一个唯一的设备ID，所述方法包括：基于场地ID进行获取对应的多个设备状态信息和实施现场环境视频信息；基于多个设备状态信息和所述实施现场环境视频信息进行安全评估分析，以得到风险反馈信息；在基于多个设备状态信息和所述实施现场环境视频信息进行安全评估分析中，具体包括：基于多个设备状态信息进行运行状态安全分析得到第一安全分析结果集合；基于所述实施现场环境视频信息进行实施环境安全分析得到第二安全分析结果集合；若第一安全分析结果集合、第二安全分析结果集合均为空集合，则退出当前流程，否则根据所述第一安全分析结果集合、所述第二安全分析结果集合进行汇总以生成风险反馈信息，风险反馈信息与场地ID对应，风险反馈信息用于发送与场地ID关联的用户终端；所述实施现场环境视频信息具体为对临时办公场地内任意人员在所有可通行的路径上行走时进行拍摄得到的人员走动视频；在基于多个设备状态信息进行运行状态安全分析得到第一安全分析结果集合中，具体包括：初始化第一安全分析结果集合，依次遍历每个设备状态信息；基于当前遍历的设备状态信息进行判断当前负载电池的运行波动情况，以根据设备ID更新第一安全分析结果集合，所述运行波动情况为针对电压、电流、频率的波动情况；基于当前遍历的设备状态信息进行判断当前负载电池的负载情况，以根据设备ID更新第一安全分析结果集合；基于高温识别模型对负载电池运行数据集进行分析当前负载电池的高温情况，以根据设备ID更新第一安全分析结果集合；在基于当前遍历的设备状态信息进行判断当前负载电池的运行波动情况中，具体包括：在预存的安全参数范围表中，分别对电压、电流、频率进行匹配对应的预设安全阈值范围和预设安全波动次数；依次遍历与电压、电流、频率对应的时序数据，根据对应的预设安全阈值范围进行统计实际波动次数，若在电压、电流、频率中任意一个参数的实际波动次数大于或等于该参数对应的预设安全波动次数，则将与该参数对应的运行异常标识添加至第一安全分析结果集合中；在基于当前遍历的设备状态信息进行判断当前负载电池的负载情况中，具体包括：根据负载电池标识确定当前负载电池的预设额定功率；计算剩余可负载功率，具体表示为： 其中Premain表示当前负载电池的剩余可负载功率，Pref表示当前负载电池的预设额定功率，表示第a个电源输出端在预设采集周期内的平均功率，N表示电源输出端的总数量，pa，k表示当前遍历的设备状态信息中与输出负载对应的时序数据的第a个电源输出端在第k个时刻的功率幅值，T表示与输出负载对应的时序数据中的时序总数量；若剩余可负载功率小于0，则判断为存在负载异常情况，将负载异常标识添加至第一安全分析结果集合中，否则不做更新处理；在基于高温识别模型对负载电池运行数据集进行分析当前负载电池的高温情况中，具体包括：从负载电池运行数据集中提取与温度对应的时序数据；将与温度对应的时序数据输入至高温识别模型以输出得到高温标识信息；所述高温识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得到，多组数据包括第一类数据和第二类数据，第一类数据中的每组数据均包括：具有高温异常趋势的时序训练数据和标识该时序训练数据具有高温异常趋势的第一标签值；第二类数据中的每组数据均包括：不具有高温异常趋势的时序训练数据和标识该时序训练数据不具有高温异常趋势的第二标签值；若高温标识信息为第一标签值时，则表示当前负载电池的高温情况具有高温异常趋势，此时将高温异常标识添加至第一安全分析结果集合；若高温识别模型输出的高温标识信息为第二标签值时，则表示当前负载电池的高温情况不具有高温异常趋势，此时不做更新处理；在基于所述实施现场环境视频信息进行实施环境安全分析得到第二安全分析结果集合中，具体包括：将所述实施现场环境视频信息按预设采样率进行抽取得到现场关键图像帧序列，每个关键图像帧均与一个帧序列号对应；基于现场关键图像帧序列进行行走位置识别，以得到场地通行路径信息；基于现场关键图像帧序列进行障碍物位置识别，以得到场地障碍物位置信息；基于场地通行路径信息提取所有存在的路径点，依次遍历每个路径点以计算每个路径点的路径通行影响度；针对每个路径点，若路径通行影响度大于预设路径影响度阈值则将该路径点标记为路径阻碍点；若存在路径阻碍点，则基于路径阻碍点构建至少一个阻碍区域，将至少一个阻碍区域打包并添加至第二安全分析结果集合中，否则不做处理；所述路径通行影响度具体表示为： 表示第i个路径点的路径通行影响度，cnti表示第i个路径点周围具有阻碍影响标识的障碍物的数量，βi表示第i个路径点的密集度，γi表示第i个路径点的障碍物距离波动系数，total_cnt表示场地内所有障碍物的总数量，di，j表示第i个路径点与周围具有阻碍影响标识的第j个障碍物之间的相对距离，表示第i个路径点与周围具有阻碍影响标识的第j个障碍物之间的相对距离的平均值；针对任意一个路径点，当该路径点与一个障碍物之间的相对距离小于或等于第一预设距离时，则对该路径点设置具有该障碍物的阻碍影响标识；在基于现场关键图像帧序列进行行走位置识别中，具体包括：遍历现场关键图像帧序列并依次输入至预先训练好的第一场地分析模型中确定每个关键图像帧中脚部的位置坐标，所述第一场地分析模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据包括第三类数据和第四类数据，第三类数据中的每组数据均包括：含有脚部的图像和标识该图像中脚部位置坐标的标签，第四类数据中的每组数据均包括：未含有脚部的图像和标识该图像未含有脚部的标签；在预存的现场参照平面图中，依次将每个关键图像帧中脚部的位置坐标进行平面位置点映射，每个平面位置点均与一个帧序列号对应；依次将属于相邻帧序列号关系的两个平面位置点进行连接以得到一组关于平面位置点连接关系的场地路径点集合，对该场地路径点集合进行去重以得到场地通行路径信息；当所有关键图像帧根据帧序列号按照从小到大的顺序排序后，此时在顺序上存在相邻关系的两个帧序列号则具有相邻帧序列号关系；在基于现场关键图像帧序列进行障碍物位置识别中，具体包括：遍历现场关键图像帧序列并依次输入至预先训练好的第二场地分析模型中确定每个关键图像帧中障碍物的位置坐标，所述第二场地分析模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据包括第五类数据和第六类数据，第五类数据中的每组数据均包括：含有障碍物的图像、标识该图像中障碍物类型和位置坐标的标签，第六类数据中的每组数据均包括：未含有障碍物的图像和标识该图像未含有障碍物的标签；在预存的现场参照平面图中，依次将每个关键图像帧中障碍物的位置坐标进行平面位置点映射，每个平面位置点均与一个帧序列号对应；通过统计所有障碍物的平面位置点得到场地障碍点集合，对该场地障碍点集合进行去重以得到场地障碍物信息。

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