一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统及方法与流程
本发明属于风电场安全管理，具体涉及一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统及方法。
背景技术：
1、风电场的安全运营事关能源供应和人员安危，具有极其重要的意义。传统的风电场安全管理主要依赖人工巡检和现场值守，存在诸多弊端和安全隐患。近年来，随着计算机视觉、定位导航、环境感知等技术的发展，一些智能化的安全管理系统开始在风电场得到应用。通过视频监控、人员定位、环境监测等手段，可以提高管理效率，及时发现安全隐患。但这些系统仍然存在一些不足，如视野有限、缺乏健康状态评估、无法远程操控等，无法全面解决风电场安全管理的需求。当前，风电机组的检修和维护作业仍然高度依赖人工，存在诸多风险。工作人员不仅需要在狭窄的机舱内作业，还需在叶片等高空部位进行检查和维修，面临坠落、触电等严重安全隐患。此外，一旦出现紧急情况，现场人员难以及时获得救援。传统的应急管理措施往往滞后和被动，无法高效预防和处置风险事件。
2、中国专利公开号为cn111416831a，名称为一种用于海上风电场的风机平台作业监管系统的专利申请，包括：人脸识别模块、智能门禁模块、监测报警模块、作业监管模块和现场移动app模块。通过结合作业监管模块和现场移动app模块，实现对工作人员工作票和操作票的电子化和移动化，在风机平台的整个作业流程进行管理和控制，工作人员能够通过现场移动app模块实现工作票的申请和审核以及风机平台上锁具及报警装置的布防撤防。该专利申请虽然能够对现场进行监控，但无法实现对人员和对风机设备的同时监控，无法最大程度避免安全事故的发生。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统及方法，通过多模态生物识别、实时定位和状态监测，全面掌握了员工的身份、位置和健康状况，确保了作业人员位置明确、身心状态可控。同时，通过环境感知与预警功能，能够及时发现潜在的天气、设备等风险隐患，从而最大程度避免安全事故的发生。
2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
3、一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统，包括相互通信连接的多模态生物识别系统、实时定位与员工状态监测系统和环境感知与风险预警系统，以及相互通信连接的自主作业机器人系统和5g远程操控与虚拟现实交互系统；所述多模态生物识别系统融合有生物特征识别算法，用于实现特征提取和模式匹配并建立员工的多模态生物特征数据库；所述实时定位与员工状态监测系统集成有卫星导航算法和室内定位算法，用于实现对员工位置的实时定位；所述实时定位与员工状态监测系统包括可穿戴设备，用于采集员工生理数据；所述环境感知与风险预警系统用于采集多维环境数据，所述环境感知与风险预警系统用于建立风电场环境模型；所述自主作业机器人系统包括布置在风电机组内的作业机器人，所述作业机器人搭载有多种传感器设备；所述5g远程操控与虚拟现实交互系统包括5g网络及增强现实或虚拟现实设备，用于提供视频传输并支持虚拟现实或增强现实设备实现远程沉浸式操控。
4、可选的，还包括集成安全管理平台，所述集成安全管理平台用于将多模态生物识别系统、实时定位与员工状态监测系统、环境感知与风险预警系统、自主作业机器人系统、5g远程操控与虚拟现实交互系统的数据融合。
5、可选的，所述集成安全管理平台包括远程门禁控制系统和应急指挥协作系统。
6、可选的，所述多模态生物识别系统采用权值掩码融合策略将不同生物特征进行加权融合，特征权重由多任务神经网络根据每种特征的判别能力自适应确定。
7、可选的，所述实时定位与员工状态监测系统的室内定位子模块利用无线射频识别、超宽带和视觉里程计实现室内定位。
8、可选的，所述环境感知与风险预警系统具有大数据建模与预测子模块，所述大数据建模与预测子模块通过深度信念网络和长短时记忆网络模型从历史数据中学习风电场环境模式。
9、可选的，所述自主作业机器人搭载的传感器设备包括高清双目相机、红外热成像仪、激光雷达和毫米波雷达。
10、可选的，所述5g远程操控与虚拟现实交互系统采用h.266/vvc视频编码标准进行高效视频压缩，并结合边缘计算实现实时编解码。
11、可选的，所述环境感知与风险预警系统包括气象站、噪声传感器和振动传感器。
12、所述的一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统的使用方法，包括以下步骤：
13、通过多模态生物识别系统将不同生物特征进行加权融合，将提取到的多模态生物特征向量与生物特征库进行匹配，输出最佳匹配的身份结果，实现生物特征识别；
14、通过实时定位与员工状态监测系统实时检测员工位置，通过可穿戴设备实时采集生理数据，结合员工位置信息及多模态生物识别系统识别的员工身份信息评估员工的身体和心理健康状况；
15、通过环境感知与风险预警系统采集多维环境数据，预测潜在的安全风险，当发生危险时，结合员工位置信息及员工身份信息对危险区域内的员工发出预警；
16、通过5g远程操控与虚拟现实交互系统和自主作业机器人系统，实时全息沉浸式远程控制自主作业机器人在风电机组内部的活动。
17、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
18、本发明的一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统统通过多模态生物识别、实时定位和状态监测，能够全面掌握了员工的身份、位置和健康状况，确保了作业人员位置明确、身心状态可控。同时，通过环境感知与预警功能，能够及时发现潜在的天气、设备等风险隐患，从而最大程度避免安全事故的发生，提高了风电场的安全性和可控性。本发明的部署在风电机组内部的自主作业机器人，能通过5g网络实现远程操控，减少人员进入高风险区域的需求。同时通过虚拟或增强现实技术，操作人员和专家能身临其境地指导作业，大幅提升了作业的安全性和质量。实现了无人化远程操控和协同作业。本发明增强了风电场的智能化、自动化和远程化运维管理能力，提升了安全生产的可控性和高效性，能够提高风电场的运营安全性、提升管理水平、降低作业风险。
19、进一步，本发明的集成安全管理平台将各子系统数据进行融合，实现对风电场的集中监控和智能化管理。借助人工智能分析决策功能，系统能够自动识别异常事件、匹配最优应急预案，并支持远程控制和协同指挥，强化了风电场的主动防御和快速响应能力。提供了智能化的安全管理与决策支持。
20、进一步，本发明将实时记录各类安全事件数据，并基于区块链和虚拟环境重建技术，保证事件审计数据的完整性和可追溯性，支持事后分析和模拟改进。同时通过多方视频会议等远程协作工具，提升了应急指挥的高效性和决策的透明度。
技术特征：
1.一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统，其特征在于，包括相互通信连接的多模态生物识别系统、实时定位与员工状态监测系统和环境感知与风险预警系统，以及相互通信连接的自主作业机器人系统和5g远程操控与虚拟现实交互系统；所述多模态生物识别系统融合有生物特征识别算法，用于实现特征提取和模式匹配并建立员工的多模态生物特征数据库；所述实时定位与员工状态监测系统集成有卫星导航算法和室内定位算法，用于实现对员工位置的实时定位；所述实时定位与员工状态监测系统包括可穿戴设备，用于采集员工生理数据；所述环境感知与风险预警系统用于采集多维环境数据，所述环境感知与风险预警系统用于建立风电场环境模型；所述自主作业机器人系统包括布置在风电机组内的作业机器人，所述作业机器人搭载有多种传感器设备；所述5g远程操控与虚拟现实交互系统包括5g网络及增强现实或虚拟现实设备，用于提供视频传输并支持虚拟现实或增强现实设备实现远程沉浸式操控。
2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统，其特征在于，还包括集成安全管理平台，所述集成安全管理平台用于将多模态生物识别系统、实时定位与员工状态监测系统、环境感知与风险预警系统、自主作业机器人系统、5g远程操控与虚拟现实交互系统的数据融合。
3.根据权利要求2所述的一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统，其特征在于，所述集成安全管理平台包括远程门禁控制系统和应急指挥协作系统。
4.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统，其特征在于，所述多模态生物识别系统采用权值掩码融合策略将不同生物特征进行加权融合，特征权重由多任务神经网络根据每种特征的判别能力自适应确定。
5.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统，其特征在于，所述实时定位与员工状态监测系统的室内定位子模块利用无线射频识别、超宽带和视觉里程计实现室内定位。
6.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统，其特征在于，所述环境感知与风险预警系统具有大数据建模与预测子模块，所述大数据建模与预测子模块通过深度信念网络和长短时记忆网络模型从历史数据中学习风电场环境模式。
7.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统，其特征在于，所述自主作业机器人搭载的传感器设备包括高清双目相机、红外热成像仪、激光雷达和毫米波雷达。
8.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统，其特征在于，所述5g远程操控与虚拟现实交互系统采用h.266/vvc视频编码标准进行高效视频压缩，并结合边缘计算实现实时编解码。
9.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统，其特征在于，所述环境感知与风险预警系统包括气象站、噪声传感器和振动传感器。
10.根据权利要求1至9任一项所述的一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统的使用方法，其特征在于，包括以下步骤：
技术总结
本发明属于风电场安全管理技术领域，本发明公开了一种基于人脸识别和定位的风电场安全管理系统及方法，通过多模态生物识别、实时定位和状态监测，全面掌握了员工的身份、位置和健康状况，确保了作业人员位置明确、身心状态可控。同时，通过环境感知与预警功能，能够及时发现潜在的天气、设备等风险隐患，从而最大程度避免安全事故的发生。通过部署在风电机组内部的自主作业机器人，能通过5G网络实现远程操控，减少人员进入高风险区域的需求。同时通过虚拟或增强现实技术，操作人员和专家能身临其境地指导作业，大幅提升了作业的安全性和质量。实现了无人化远程操控和协同作业。
技术研发人员：盛志成,王俊杰,李春晓,张勇,王马泉,曹积欣,宋明修,陈臣
受保护的技术使用者：华能山东发电有限公司蓬莱风电分公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5