[发明专利]基于ONENET平台的智能安全帽远程监测系统及方法

权利要求书

1.一种基于ONENET平台的智能安全帽远程监测系统，其特征在于，所述系统包括压力传感器、GPS传感器、图像传感器、控制器、GSM模块、ONENET服务平台和PC；

所述压力传感器用于采集安全帽的压力数据并上传至控制器；

所述GPS传感器用于采集安全帽的位置信息数据并上传至控制器；

所述图像传感器用于采集安全帽周边的图像数据并上传至控制器；

所述控制器用于实时采集压力数据、位置信息数据和图像数据并通过GSM模块将数据上传至ONENET服务平台；

所述ONENET服务平台用于存储压力数据、位置信息数据和图像数据并对数据进行更新；

所述PC用于通过ONENET服务平台下载、分析压力数据、位置信息数据和图像数据，并对安全帽进行预警。

2.一种基于ONENET平台的智能安全帽远程监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

获取智能安全帽的压力数据、位置信息数据和图像数据。

根据数据进行初步的判断，并对异常情况进行预警，发布预警信息；

根据图像数据和位置信息数据进行深度信息挖掘，基于深度信息挖掘进行智能预警。

3.根据权利要求2所述的一种基于ONENET平台的智能安全帽远程监测方法，其特征在于，所述数据的初步判断方法包括：

判断所述压力数据是否处于阈值范围，若是则不进行预警，若不是则进行预警；

判断所述位置信息数据是否处于正常的工作范围内，若是则不进行预警，若不是则进行预警。

4.根据权利要求2所述的一种基于ONENET平台的智能安全帽远程监测方法，其特征在于，所述数据的深度信息挖掘包括图像数据的深度信息挖掘和位置数据的深度信息挖掘：

所述图像数据的深度信息挖掘包括：

通过阈值筛选提取运动前进区域的光流特征，获得图像当前帧的运动区域；

建立运动区域的加权方向直方图:

基于加权方向直方图获得运动区域的运动熵；

所述位置数据的深度信息挖掘包括：

通过一段时间内的位置数据对使用者进行轨迹分析，所述轨迹分析包括轨迹异常分析和轨迹预测分析。

5.根据权利要求4所述的一种基于ONENET平台的智能安全帽远程监测方法，其特征在于，所述光流特征为：

V＝[V₁,V₂，...,V_l]，

V_i＝[x_c,y_c,w,h,a,d,i]，

其中，l为运动区域的个数，V_i为第i个运动区域参数矩阵，i＝1,2,...,l，(x_c,y_c)为目标区域的质心，w,h分别为目标区域的宽度和高度，a,d分别为第i个运动区域的光流特征的幅值和方向；

所述加权方向直方图为:

其中，C_h为归一化参数，j＝1,2,...,m表示直方图区间的个数，k为运动区域内光流特征的个数，为第i个光流特征的方向权值，d(F_i)表示特征F_i对应的方向直方图区间，δ为克罗内克函数；

所述运动熵H为:

6.根据权利要求4所述的一种基于ONENET平台的智能安全帽远程监测方法，其特征在于，

所述轨迹异常分析方法包括：

获取历史运动定位轨迹数据作为训练集；

对所述训练集进行聚类建立训练集建模；

将待检轨迹的线段与其在训练集中的邻域线段的轨迹模式进行比较；

根据比较结果判断所述待检轨迹是否存在异常。