Document
拖动滑块完成拼图
首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

一种基于腕部佩戴设备避难逃生引航系统及方法 

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

申请/专利权人:北京凡米物联科技有限公司;中煤(深圳)研究院有限责任公司

摘要:本发明公开了一种基于腕部佩戴设备避难逃生引航系统及方法,属于数据分析技术领域。本发明系统包括:数据管理模块、事件评估模块、实时数据匹配模块、路径规划模块以及通知与指引模块;数据管理模块负责获取和分类历史数据,进行标记和汇总;事件评估模块对历史灾害事件进行分析,确定危险等级;实时数据匹配模块收集实时数据并计算与历史数据的相似度,选择最相似的模板数据并构建三维仿真模型;路径规划模块生成初始逃生路径,并判断初始逃生路径的可通行性,并根据实时数据评估危险程度,在初始逃生路径判断结果为不可通行时,生成目标逃生调路径;通知与指引模块处理事件信号,提供逃生指引和危险通知。

主权项:1.一种基于腕部佩戴设备避难逃生引航方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:步骤S100.从数据库中获取历史数据,所述历史数据是指过去一段时间内腕部佩戴设备采集的工作人员的生理数据,矿区第三方系统采集的环境数据及历史灾害事件应急预案记录;根据时间段对历史数据进行分类,从而构成历史灾害事件数据集和历史安全数据集;步骤S200.针对历史灾害事件数据集中的每个元素,都将工作人员的生理数据和矿区的环境数据进行关联,基于上述数据并结合历史安全数据集对历史灾害事件进行评估,从而得到相应的危险程度评分;根据历史灾害事件应急预案记录,对历史灾害事件进行分类,基于历史灾害事件的危险程度评分,并结合历史灾害事件分类结果,得到每一历史灾害事件类别对应的危险程度等级;所述步骤S200包括:S201.针对历史灾害事件数据集中的每个元素,都将相同标记的时间段对应的工作人员的生理数据以及矿场的环境数据的数据段进行关联;获取相应时间段的初始时间点,根据上述初始时间点,在历史安全数据集中进行查找,找到与初始时间点距离最近的连续时间段对应的历史安全数据集中的元素作为相应的历史灾害事件数据集中元素的对照数据;S202.对历史灾害事件数据集中的每个元素与对应的对照数据进行分析,计算危险程度评分W,且危险程度评分W的具体计算公式为:其中,α表示生理数据的权重因子,β表示环境数据的权重因子,S表示元素对应的工作人员的生理数据与相应的对照数据的偏差指数,E表示元素对应的矿场的环境数据与相应的对照数据的偏差指数;S203.获取历史灾害事件应急预案对于相应的历史灾害事件描述,基于历史灾害事件描述定义若干个事件类型,并根据事件类型对历史灾害事件数据集中的元素进行分类,相同事件类型归为一类;针对每一事件类型,获取相应的危险程度评分,基于设定的危险程度等级的个数,得到每个危险程度等级对应的危险程度评分区间,且危险程度评分区间划分过程如下:针对每一事件类型,获取相应的危险程度等级的个数m,提取相应事件类型所有历史灾害事件数据集中的元素以及对应的危险程度评分W,对所有的危险程度评分W进行排序,得到有序的评分序列N,且N={W1,W2,...,Wn},其中n为相应事件类型的历史灾害事件数据集中元素的数量,将评分序列等分为m段,从而得到m个危险程度评分区间;所述步骤S202中的偏差指数S和E的计算公式一致,将偏差指数S和E以偏差指数R指代,偏差指数R的具体计算过程如下:针对历史数据集中的每个元素,将元素对应的数据段按照时间顺序进行一阶差分操作,从而得到相应的差分序列D1,基于差分序列D1进行线性拟合,从而得到相应的趋势曲线A1;获取历史数据集中的元素对应的对照数据,将对照数据按照时间顺序进行一阶差分操作,从而得到相应的差分序列D2,基于差分序列D2进行线性拟合,从而得到相应的趋势曲线A2;根据趋势曲线A1和趋势曲线A2对应的数据点进行计算偏差指数R,且具体计算公式为:R=1k×{Σt∈[1,k][A1t-A2t]^2}^12;其中,k表示趋势曲线A1和趋势曲线A2对应的数据点的个数,t表示趋势曲线A1和趋势曲线A2对应的数据点编号,取1到k的正整数;A1t表示趋势曲线A1第t个数据点取值,A2t表示趋势曲线A2第t个数据点取值;步骤S300.收集实时数据,分析实时数据与历史数据的相似度,根据相似度匹配结果得到相应的模板数据,从而得到实时数据与模板数据之间的关联关系,根据实时数据与模板数据之间的关联关系,输出初始逃生路径;所述步骤S300包括:S301.每隔一个选定时间段T,获取一次实时数据,将实时数据与历史灾害事件数据集中的每个元素对应的数据段进行相似度计算,根据历史灾害事件数据集中元素的事件类型划分结果,针对每一事件类型,都将相似度计算结果按照从大到小的顺序排列,选择相似度最大的作为对应事件类型的相似度;所述实时数据包括工作人员的实时生理数据、矿场的实时环境数据以及工作人员的实时运动轨迹;S302.比较不同事件类型的相似度,提取相似度最大的事件类型对应的历史灾害事件的时间段,并基于历史灾害事件的时间段找到相应的若干个对照数据,将上述若干个对照数据依此与实时数据进行相似度计算,选择相似度最大的对照数据以及相应的历史灾害事件数据集中元素作为模板数据;S303.根据实时数据中的矿场的实时环境数据以及工作人员的实时运动轨迹,构建矿场三维仿真模型;获取模板数据对应的历史灾害事件发生时工作人员的历史逃生路径,结合历史逃生路径与矿场三维仿真模型,生成初始逃生路径,从而输出初始逃生路径;步骤S400.当腕部佩戴设备输出灾害事件发生信号时,获取工作人员的实时位置数据,并对初始逃生路径进行可通行判断,若判断结果是初始逃生路径不可通行;根据工作人员的实时位置数据以及实时数据进行分析,得到目标逃生路径以及提供相应的通知信息。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京凡米物联科技有限公司 中煤(深圳)研究院有限责任公司 一种基于腕部佩戴设备避难逃生引航系统及方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。