本發(fā)明涉及工業(yè)自動化和智能控制領域，尤其涉及一種基于視覺識別的安全生產(chǎn)隱患/風險辨別排查方法與訓練系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)自動化水平的提高，確保生產(chǎn)過程的安全性和可靠性成為重中之重。利用視覺識別技術(shù)進行安全隱患和風險的自動化辨別和排查，可以極大地提高生產(chǎn)效率，減少人為錯誤，提升生產(chǎn)安全水平。

2、當前安全生產(chǎn)存在以下問題：

3、傳統(tǒng)的安全檢查依賴人工，存在識別速度慢和覆蓋范圍有限的問題，無法及時發(fā)現(xiàn)潛在隱患；現(xiàn)有系統(tǒng)在處理大規(guī)模、復雜的生產(chǎn)數(shù)據(jù)時效率低下，難以提供實時的安全評估；傳統(tǒng)技術(shù)往往缺乏智能分析能力，無法有效利用數(shù)據(jù)進行深層次的隱患預測和風險評估。

4、這些問題主要由于以下原因產(chǎn)生：

5、人工檢測耗時長、精度低，容易受主觀因素影響；傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)難以應對現(xiàn)代生產(chǎn)環(huán)境中產(chǎn)生的大量高維度數(shù)據(jù)；缺乏先進的算法和模型進行智能分析，無法充分挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息。

6、現(xiàn)有技術(shù)(中國發(fā)明專利，公開號：cn116523908b，名稱：基于卷料涂布生產(chǎn)線的安全生產(chǎn)方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì))在面對這些問題存在的不足或缺陷：

7、現(xiàn)有技術(shù)依賴單一類型的數(shù)據(jù)(如圖像數(shù)據(jù))，難以綜合多源數(shù)據(jù)進行全面分析；數(shù)據(jù)處理和分析速度慢，無法滿足實時監(jiān)測和評估的需求；采用簡單的算法進行隱患評估，無法深度挖掘數(shù)據(jù)中的隱患信息；缺乏有效的反饋和調(diào)整機制，無法根據(jù)實時數(shù)據(jù)進行動態(tài)調(diào)整。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的諸多問題，本發(fā)明提供一種基于視覺識別的安全生產(chǎn)隱患/風險辨別排查方法與訓練系統(tǒng)，本發(fā)明通過多源數(shù)據(jù)(高光譜圖像、紅外熱圖像和振動傳感數(shù)據(jù))的實時采集和融合，利用深度強化學習算法進行數(shù)據(jù)監(jiān)測和優(yōu)化，結(jié)合多層次時空分析和因果分析技術(shù)進行隱患評估，最終生成綜合隱患評估報告；本發(fā)明能夠?qū)崟r、高效地識別和評估生產(chǎn)過程中的隱患，顯著提高生產(chǎn)安全性和可靠性。

2、一種基于視覺識別的安全生產(chǎn)隱患/風險辨別排查方法，包括以下步驟：

3、實時采集生產(chǎn)線上的高光譜圖像數(shù)據(jù)、紅外熱圖像數(shù)據(jù)和振動傳感數(shù)據(jù)，并進行清洗、特征提取和歸一化處理，生成融合特征數(shù)據(jù)；

4、利用邊緣計算設備和深度強化學習算法對所述融合特征數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和比對，包括：初步比對、聚類分析和深度強化學習優(yōu)化，生成優(yōu)化后的比對結(jié)果數(shù)據(jù)；

5、通過稀疏表示、多層次時空分析和因果分析對所述優(yōu)化后的比對結(jié)果數(shù)據(jù)進行異常檢測與隱患評估，生成綜合隱患評估報告，并根據(jù)所述綜合隱患評估報告反饋調(diào)整基準模型和檢測參數(shù)。

6、優(yōu)選的，所述高光譜圖像數(shù)據(jù)、紅外熱圖像數(shù)據(jù)和振動傳感數(shù)據(jù)的清洗包括：噪聲去除和異常值處理，其中噪聲去除通過濾波算法實現(xiàn)，異常值處理通過統(tǒng)計分析檢測和剔除異常數(shù)據(jù)點。

7、優(yōu)選的，所述特征提取包括：從清洗后的高光譜圖像數(shù)據(jù)中提取邊緣和輪廓特征，從清洗后的紅外熱圖像數(shù)據(jù)中提取溫度特征，以及從清洗后的振動傳感數(shù)據(jù)中提取振動模式特征，分別生成高光譜特征數(shù)據(jù)、紅外熱特征數(shù)據(jù)和振動特征數(shù)據(jù)。

8、優(yōu)選的，所述歸一化處理包括：對所述高光譜特征數(shù)據(jù)、紅外熱特征數(shù)據(jù)和振動特征數(shù)據(jù)進行歸一化處理，以確保數(shù)據(jù)在同一量級范圍內(nèi)，歸一化處理通過線性歸一化方法實現(xiàn)。

9、優(yōu)選的，所述實時監(jiān)測與比對包括：通過邊緣計算設備對所述融合特征數(shù)據(jù)進行初步比對，生成初步比對結(jié)果數(shù)據(jù)，其中初步比對通過計算實時特征數(shù)據(jù)與動態(tài)基準模型之間的歐氏距離實現(xiàn)，所述歐氏距離計算公式為：

10、

11、其中，d表示歐氏距離；n表示特征維度數(shù)量；xi表示實時特征數(shù)據(jù)中的第i個特征值；yi表示動態(tài)基準模型中的第i個特征值。

12、優(yōu)選的，所述聚類分析包括：使用k-means聚類技術(shù)對所述初步比對結(jié)果數(shù)據(jù)進行聚類分析，生成聚類結(jié)果數(shù)據(jù)，其中k-means聚類通過迭代優(yōu)化聚類中心實現(xiàn)，所述迭代優(yōu)化的目標函數(shù)為：

13、

14、其中，j表示目標函數(shù)值；k表示聚類數(shù)；n表示數(shù)據(jù)點數(shù)；表示屬于第j類的第i個數(shù)據(jù)點；μj表示第j類的聚類中心。

15、優(yōu)選的，所述深度強化學習優(yōu)化包括：使用深度強化學習算法對所述聚類結(jié)果數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，生成優(yōu)化后的比對結(jié)果數(shù)據(jù)，其中深度強化學習算法通過深度q網(wǎng)絡進行策略優(yōu)化，所述深度q網(wǎng)絡的損失函數(shù)為：

16、

17、其中，l(θ)表示損失函數(shù)；θ表示當前網(wǎng)絡參數(shù)；s表示當前狀態(tài)；a表示當前動作；r表示獎勵；s＇表示下一狀態(tài)；γ表示折扣因子；q表示q值函數(shù)；θ-表示目標網(wǎng)絡參數(shù)；a＇表示下一動作。

18、優(yōu)選的，所述異常檢測與隱患評估包括：通過稀疏表示算法對所述優(yōu)化后的比對結(jié)果數(shù)據(jù)進行異常模式識別，生成異常模式數(shù)據(jù)，其中稀疏表示算法通過最小化重建誤差實現(xiàn)異常檢測，所述重建誤差的計算公式為：

19、

20、其中，e表示重建誤差；x表示優(yōu)化后的比對結(jié)果數(shù)據(jù)矩陣；d表示字典矩陣；α表示稀疏系數(shù)向量；λ表示正則化參數(shù)。

21、優(yōu)選的，所述隱患評估包括：利用多層次時空分析技術(shù)對所述異常模式數(shù)據(jù)進行時間和空間特征分析，生成時空特征數(shù)據(jù)，并通過因果分析技術(shù)對所述時空特征數(shù)據(jù)進行因果關系分析，生成因果關系數(shù)據(jù)，并最終生成綜合隱患評估報告，其中因果分析通過格蘭杰因果關系模型實現(xiàn)，所述格蘭杰因果關系模型的計算公式為：

22、

23、其中，yt表示被解釋變量；xt表示解釋變量；αi表示被解釋變量的滯后系數(shù)；βj表示解釋變量的滯后系數(shù)；yt-i表示被解釋變量的第i個滯后值；xt-j表示解釋變量的第j個滯后值；∈t表示誤差項；p表示被解釋變量的滯后階數(shù)；q表示解釋變量的滯后階數(shù)。

24、一種用于所述基于視覺識別的安全生產(chǎn)隱患/風險辨別排查方法的訓練系統(tǒng)，包括：

25、數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過高光譜成像傳感器、紅外熱成像傳感器和振動傳感器實時采集生產(chǎn)線上的高光譜圖像數(shù)據(jù)、紅外熱圖像數(shù)據(jù)和振動傳感數(shù)據(jù)；

26、數(shù)據(jù)預處理與融合模塊，用于對所述高光譜圖像數(shù)據(jù)、紅外熱圖像數(shù)據(jù)和振動傳感數(shù)據(jù)進行清洗、特征提取和歸一化處理，生成融合特征數(shù)據(jù)；

27、實時監(jiān)測與比對模塊，用于利用邊緣計算設備和深度強化學習算法對所述融合特征數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和比對，包括初步比對、聚類分析和深度強化學習優(yōu)化，生成優(yōu)化后的比對結(jié)果數(shù)據(jù)；

28、異常檢測與隱患評估模塊，用于通過稀疏表示、多層次時空分析和因果分析對所述優(yōu)化后的比對結(jié)果數(shù)據(jù)進行異常檢測與隱患評估，生成綜合隱患評估報告，并根據(jù)所述綜合隱患評估報告反饋調(diào)整基準模型和檢測參數(shù)；

29、模型訓練模塊，用于利用所述融合特征數(shù)據(jù)和優(yōu)化后的比對結(jié)果數(shù)據(jù)對基準模型進行訓練和優(yōu)化，生成動態(tài)基準模型；

30、模型驗證模塊，用于使用驗證數(shù)據(jù)集對所述動態(tài)基準模型進行驗證和評估，以確保模型的準確性和魯棒性；

31、部署與更新模塊，用于將經(jīng)過驗證的動態(tài)基準模型部署至生產(chǎn)環(huán)境中，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)反饋動態(tài)更新模型參數(shù)。

32、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點及有益效果在于：

33、本發(fā)明通過引入多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，實現(xiàn)了高效、全面的隱患辨別效果；

34、本發(fā)明通過利用邊緣計算設備和深度強化學習算法，實現(xiàn)了實時數(shù)據(jù)監(jiān)測和快速響應效果；

35、本發(fā)明通過深度強化學習和稀疏表示算法，實現(xiàn)了智能化的隱患識別和風險評估效果；

36、本發(fā)明通過多層次時空分析和因果分析技術(shù)，實現(xiàn)了隱患評估的動態(tài)反饋和實時調(diào)整效果；

37、本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，提高了隱患識別的全面性和準確性；

38、本發(fā)明通過高效的數(shù)據(jù)清洗、特征提取和歸一化處理，提高了數(shù)據(jù)處理的效率和質(zhì)量；

39、本發(fā)明通過系統(tǒng)的可擴展性和魯棒性，適用于不同工業(yè)場景的安全隱患和風險辨別排查。