人工智能技术对重要岗位操作不规范行为监控矫正系统的制作方法

本发明涉及人工智能领域，具体是指人工智能技术对重要岗位操作不规范行为监控矫正系统。

背景技术：

很多行业重要的关键岗位必须要求工作人员每一次操作都要按操作流程规范执行，但是，一个集体小到几百，多到几千上万人，想要每个人都能时时按要求、按步骤操作，有一定难度，而这行业特点则是，只要万中有一次疏忽或差错，就可能会导致重大安全事故发生。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是，针对以上问题提供一种可以识别特种行业安全规范操作的矫正系统。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：人工智能技术对重要岗位操作不规范行为监控矫正系统，包括服务器，所述服务器连接摄像头，所述摄像头分为领枪出库行为识别摄像头、装车前穿戴识别和警戒行为识别摄像头、下车前警戒行为识别摄像头和意外停车或其他临时停车警戒行为识别摄像头，所述服务器连接人工智能，所述人工智能通过服务器和网络连接摄像头，所述服务器还连接监控指挥中心。

本发明与现有技术相比的优点在于：降低因工作人员出现不规范操作或行为引致的风险概率；降低指挥中心后台的监控和管理的人员数量和成本；提高管理效率；规范特勤人员行为；自动形成岗位、人员形为矫正统计报告。

作为改进，所述服务器和摄像头之间采用物联网进行连接。

作为改进，军警训练和武装押运持枪行为识别，服务窗口及银行窗口、网点点钞行为识别，飞机、轮船、轨道交通、货柜及公交等运输和驾驶行为识别，电力、通讯、医院、仓储岗位操作行为识别，快递货物出入库行为识别、装车前穿戴识别和警戒执法行为识别、下车前警戒行为识别和意外停车或其他临时停车警戒行为识别，方框为自动识别结果，一旦工作人员领枪动作出现异常，系统出现红框，并自动向监控指挥中心和工作人员随身携带通信终端发出纠偏提醒信号。

作为改进，所述人工智能设有安全作业识别模型，安全作业识别模型内置于深度学习服务器是根据使用单位提出的工作人员在不同场景下的行为标准，基于图像识别原理，同时结合深度学习技术开展，总结各类异常行为和不规范行为特征，运用自主研发的深度学习算法，进行安全行为数据的训练和模型库建设，从而实现安全行为智能识别及判断。

附图说明

图1是人工智能技术对重要岗位操作不规范行为监控矫正系统的领枪出库行为识别操作界面。

图2是人工智能技术对重要岗位操作不规范行为监控矫正系统的装车前穿戴识别和警戒行为识别操作界面。

图3是人工智能技术对重要岗位操作不规范行为监控矫正系统的下车前警戒行为识别操作界面。

图4是人工智能技术对重要岗位操作不规范行为监控矫正系统的意外停车或其他临时停车警戒行为识别操作界面。

图5是人工智能技术对重要岗位操作不规范行为监控矫正系统的安全作业识别运作方式。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。

本发明在具体实施时，监控镜头(手机镜头)下通过人工智能技术(ai)对重要岗位(人员)安全及操作不规范行为监督矫正系统，包括服务器，所述服务器连接摄像头，所述摄像头分为为军警训练和武装押运持枪区固定及授权手机行为识别摄像头，服务窗口及银行窗口、网点点钞区固定及授权手机行为识别摄像头，飞机、轮船、轨道交通、货柜及公交等运输和驾驶区固定及授权手机行为识别摄像头，电力、通讯、医院、仓储岗位操作区固定及授权手机行为识别摄像头，快递货物出入库固定及授权手机行为识别摄像头、武装押运或行政执法装车前穿戴识别和警戒执法固定及授权手机行为识别摄像头、下车前警戒行为识别和意外停车或其他临时停车警戒固定及授权手机行为识别摄像头，所述服务器连接人工智能，所述人工智能通过服务器和网络连接摄像头，所述服务器还连接监控指挥中心。

作为改进，所述服务器和摄像头之间采用物联网进行连接。

作为改进，军警训练和武装押运持枪行为识别，服务窗口及银行窗口、网点点钞行为识别，飞机、轮船、轨道交通、货柜及公交等运输和驾驶行为识别，电力、通讯、医院、仓储岗位操作行为识别，快递货物出入库行为识别、装车前穿戴识别和警戒执法行为识别、下车前警戒行为识别和意外停车或其他临时停车警戒行为识别，方框为自动识别结果，一旦工作人员领枪动作出现异常，系统出现红框，并自动向监控指挥中心和工作人员随身携带通信终端发出纠偏提醒信号。

作为改进，所述人工智能设有安全作业识别模型，安全作业识别模型内置于深度学习服务器是根据使用单位提出的工作人员在不同场景下的行为标准，基于图像识别原理，同时结合深度学习技术开展，总结各类异常行为和不规范行为特征，运用自主研发的深度学习算法，进行安全行为数据的训练和模型库建设，从而实现安全行为智能识别及判断。

本发明的工作原理：通过使用人工智能、物联网、云计算等多项技术和系统集成，建立自动安全行为规范矫正系统，通过这个系统可识别不规范或不正确的着装、行为、动作和一切有摄像头监控的重要场景，并将识别后的信号通过自动实时传输给调度(监控指挥中心)和工作人员随身携带的终端通信设备如对讲机或掌上电脑、授权手机等，使通信终端及时提醒工作人员自行纠偏，调度(监控指挥中心)同时获取任务过程中的各类异常信息，进而提高对工作人员的运程管理和事后追责以及教育示范，通过这一自动行为规范纠偏体系能全方位、多层次满足使用单位对安全行为规范的管理要求。

以押运公司为实施例：

安全作业识别可适用范围

1.领枪验枪交枪；

2.调度(监控指挥中心)内部、调度及任务交接窗口；

3.任务执行中的持枪警戒；

4.银行网点业务交接；

5.自助设备加钞；

6.金库(枪库)内部操作；

7.现金清分清点操作间及加钞设备操作间；

8.食堂、宿舍、工作犬舍；

9.夜间哨位；

9.意外停车或其他突发情况。

表1作业识别深度学习服务器配置表

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”，“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。