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一种基于可穿戴计算的智慧安全管理系统总体架构

2020-12-10吕跃跃王绪霄温焜南

仪器仪表用户 2020年12期
关键词:子网耳塞护目镜

吕跃跃,王绪霄,温焜南

(中广核研究院有限公司,广东 深圳 518000)

0 引言

在安全管理中,人机料法环是影响安全管理效果的主要因素。人,指制造产品的人员;机,指制造产品所用的设备;料,指制造产品所使用的原材料;法,指制造产品所使用的方法;环,指产品制造过程中所处的环境。在核电厂的安全管理工作中,主要通过人工的方法对上述环节进行管理,实现对安全状态的整体把控。其中,人的安全是安全管理的重中之重。

对人员的安全管理与防护主要以传统的劳保装备(安全帽、劳保服、劳保鞋、安全带等)为基础,通过培训、监督等方式实现工作人员正确使用劳保装备,从而实现对工作人员的安全管理。

市面上已经出现针对劳动保护的智能可穿戴产品,多以安全帽的形式展现,该类产品集成了摄像头、定位模块、加速度计和陀螺仪,能够完成视频、音频信号的采集与传输、人员定位、运动状态监测等功能,有力弥补了传统劳保装备的局限性。目前,该类系统多以独立个体存在,系统化应用仍有待提高。

图1 总体架构Fig.1 Overall architecture

本文提出一种以可穿戴设备为底层节点,以多样化传输网络为骨架,综合应用数据挖掘技术,最终实现全厂人员风险的主动识别、主动提醒功能的系统架构。

1 总体架构设计

基于可穿戴计算的核电厂智慧安全管理系统整体架构如图1 所示。系统共有3 个结构层次,分别为数据采集层、数据传输层和推理应用层。其中,数据采集层采用自组网的组织方式,自动实现底层可穿戴设备间的自组网,网络传输协议具有高度灵活性,低功耗性能突出,提供底层采集数据(环境数据、体征数据等)的可靠传输通道;数据传输层以高速无线网关为基础,实现底层采集数据从自组网至数据存储于挖掘平台的传输;推理应用层以海量数据存储于挖掘为基础,实现风险集中管理、集中分析与综合应用,包含但不限于应急指挥、综合预警等。

2 详细架构设计

2.1 数据采集层

数据采集层由若干子网组成,每个子网包含终端节点、路由器和协调器三部分。在单个数据采集子网内,由协调器管理整个子网,进行子网内所有节点的数据进行采集和清洗,并上传至数据传输层;同时,协调器负责将数据传输层指令数据下发至子网内的各终端设备。子网的组网方式为自组网,终端节点可以直接和协调器相连,也可以通过其他路由器以多跳的方式和协调器相连,从而实现所有安全帽与协调器的数据通信[1]。

2.1.1 智能可穿戴设备

图2 数据采集层架构图Fig.2 Data collection layer architecture diagram

图3 智能安全帽结构框图Fig.3 Block diagram of smart safety helmet

智能可穿戴设备由智能安全帽、劳保鞋、智能耳塞、护目镜、智能劳保服组成。智能安全帽是单套智能可穿戴设备的核心。在单套可穿戴设备系统中,劳保鞋、智能耳塞等设备先和智能安全帽组网,形成互联互通的单一节点;然后,由智能安全帽以路由器或终端节点的形式,参与数据采集层自组网。智能安全帽、智能耳塞和智能护目镜是智能可穿戴设备最重要的信息化载体,分别描述如下:

1)智能安全帽

在智能可穿戴设备中,智能安全帽是数据采集和处理的中枢设备。智能安全帽的系统框图如图3 所示,智能安全帽以主控SOC 为基础,辅以电路传感器、通信接口、扬声器等外围电路组成。

主体设备上的主摄像头应采用4K 星光摄像头,满足在不同照度(含夜间无照明)环境下使用要求。主摄像头应配备三轴机械微型自稳云台,以提升运动状态下拍摄的抗抖动特性。主体设备应具备接收不同分辨率摄像头信号的能力。温湿度、光照等传感器用于测量实时的环境参数,为环境参数的识别提供数据基础。加速度/陀螺仪主要用于完成碰撞、跌落、跌倒等异常状况的识别。气体传感器采用高性能、低功耗/无源传感器,实时监测空气中的成分,完成缺氧、常见有毒气体超标等异常情况的挖掘。

图4 智能护目镜Fig.4 Smart goggles

智能安全帽配有丰富的通信接口,适应不同情况下的信息交互需求,在保证性能的同时,充分提升系统的续航能力。

2)智能护目镜

智能护目镜的结构框图如图4 所示。智能护目镜主要搭载两枚辅助摄像头,并预留显示单元接口。智能护目镜不设置单独的供电和运算处理单元,所有供电和运算处理均通过共享主体设备的资源实现。在两枚辅助摄像头中,辅助摄像头1 用于第一视角关键信息的视频采集;辅助摄像头2 用于眼动控制的眼睛状态采集输入端。智能护目镜选用星光级摄像头,在低光照条件下无需补光即可实现视频信息的高清采集。

3)智能耳塞

智能耳塞采用标准3.5mm 与智能安全帽进行信息交互。智能耳塞集成麦克风接口,实现音频信息采集。除听力耳塞功能外,智能耳塞具备隔噪能力,满足听力防护型耳塞的功能要求。

以智能安全帽为核心,辅以智能护目镜和智能耳塞,形成单套智能可穿戴核心系统,共同完成安全防护、信息采集、智能传输等核心功能。

2.1.2 协调器

协调器是单个自组网的核心,其由两部分功能组成:①完成整个自组网的数据管理,实现所有终端与协调器的数据通信;②实现单个自组网与数据传输层的数据通信[2]。

智能安全帽同时具备终端节点、协调器和路由器的通信能力。用户可根据需要,灵活配置智能安全帽,实现终端节点、协调器和路由器角色的自适应转变,完成底层数据的数据链自适应组网,实现底层数据的实时上传。

2.2 数据传输层

数据传输层以高速无线/有线网关和核心交换机为基础[3],实现数据采集层至推理应用层的数据交互。数据传输层的结构简图如图4 所示。

2.3 推理应用层

推理应用层以数据存储与挖掘为基础,深度分析当前的人员状态风险、环境风险,给出安全管理建议。以数据挖掘的结果为基础,形成风险管理平台,并提供应急指挥与综合预警服务。此外,推理应用层将推理结果送入云端,便于远程用户在线使用。推理应用层主要结构如图5 所示。

图5 单套智能可穿戴设备组网示意图Fig.5 Network diagram of a single set of smart wearable devices

图6 数据传输层示意图Fig.6 Schematic diagram of data transmission layer

2.3.1 数据存储与挖掘

数据存储与挖掘主要包含3 个环节,简述如下:

1)数据清洗:完成数据清理,包括数据采样、有效性判断等,实现有效数据的整理与收集,在保证数据有效性的同时降低数据存储量,实现数据源信息的优化与整合。

2)数据存储:根据数据清洗的结果,对数据进行分类存储。优化数据存储结构,便于挖掘阶段海量数据的快速读取。

3)数据挖掘:以数据存储的结果为基础,进行海量数据的挖掘工作。挖掘内容包含实时风险数据挖掘、历史风险数据挖掘和风险预测分析,为上层应用提供结论支撑[4,5]。

2.3.2 风险管理

以数据挖掘的结果为基础,将实时风险、历史风险和风险预测结果以可视化的形式分类显示;根据风险及现场实时情况,给出报警信息,提示相关人员介入处理。

2.3.3 应急指挥和综合预警

应急指挥以现场数据和挖掘结果为基础,实现现场发生事故时全厂人员的指挥管理,具备救援路径规划、救援技能远程支援、应急指挥演练等功能。

图7 推理应用层结构简图Fig.7 A simplified diagram of the inference application layer structure

综合预警以现场数据和挖掘结果为基础,将报警信息传递至应急指挥平台、厂区声响报警、人员穿戴设备等,实现风险状态的区域化与特定人群报警,便于风险信息的快速传递。

2.3.4 应用终端(组)

应用终端组主要满足移动办公和非定点办公的功能需求。风险管理平台、综合预警和应急指挥平台的各类信息经隔离等处理后,送入广域网,应用终端(组)可在能够连接广域网的地点实现远程接入,从而完成工作所需的各类信息交互。

3 结束语

本文给出一种完整的基于可穿戴计算的核电厂智慧安全管理系统整体架构,以此为基础构建系统,能够实现传统安全管理向信息化、智能化方向的转变,有效提升安全管理水平,降低安全事故概率,提升安全监督水平,降低工作失误概率,间接保证工作进度,提升经济效益。此外,该类系统变被动监督为主动监督,变被动保护为主动保护,大大提升风险状态下救援、报警的实时性,降低事故发生概率及事故发生后的影响。

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