[发明专利]工程师作业预警方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种工程师作业预警方法，其特征在于，所述方法包括：

采集工程师实时数据，所述工程师实时数据包括工程师实时位置数据、工程师行为数据和实时图像；

根据所述工程师实时数据得到工程师数据样本，所述工程师数据样本中包括多个第一属性信息；

确定每个所述第一属性信息对应的权重系数；

根据所述工程师数据样本中的多个第一属性信息以及每个所述第一属性信息对应的权重系数确定所述工程师数据样本对应的安全参数；

若所述工程师数据样本对应的安全参数满足预设预警条件，对工程师实时作业进行预警;

其中, 所述确定每个所述第一属性信息对应的权重系数包括：

根据序列最小优化算法模型对特征样本库中的数据进行处理，得到每个所述第一属性信息对应的权重系数，所述特征样本库为预先建立的样本数据库；

所述序列最小优化算法模型对特征样本库中的数据进行处理，包括以下步骤：

S1、选择两个变量，变量包括权重系数和权重系数，固定其他变量，针对权重系数和权重系数构建二次规划问题；

S2、在特征向量中，线性函数表示为，当权重系数、权重系数不固定，而当拉格朗日因子固定时，得到，从而得到权重系数；

S3、与替换得到如下式子：

；

S4、对权重系数求偏导后得到如下结果：

；

根据以上条件和求偏导结果得到更新结果：

和

；

S5、根据得到常数的更新公式：

；

S6、预测误差为：

。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述工程师数据样本对应的安全参数满足所述预设预警条件，将所述工程师数据样本存入所述特征样本库。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述若所述工程师数据样本对应的安全参数满足预设预警条件，对工程师实时作业进行预警包括：

根据每个所述第一属性信息对应的权重系数以及预设特征值确定安全阈值，所述预设特征值包括每个所述第一属性信息对应的特征信息；

若所述工程师数据样本对应的安全参数大于所述安全阈值，对工程师实时作业进行预警；

所述若所述工程师数据样本对应的安全参数满足所述预设预警条件，将所述工程师数据样本存入所述特征样本库包括：

若所述工程师数据样本对应的安全参数大于所述安全阈值，将所述工程师数据样本存入所述特征样本库。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述根据每个所述第一属性信息对应的权重系数以及预设特征值确定安全阈值包括：

根据每个所述第一属性信息对应的权重系数确定每个所述第一属性信息对应的归一化系数；

根据每个所述第一属性信息对应的归一化系数对所有所述第一属性信息对应的特征信息进行加权求和，得到所述安全阈值；

所述根据所述工程师数据样本中的多个第一属性信息以及每个所述第一属性信息对应的权重系数确定所述工程师数据样本对应的安全参数包括：

根据每个所述第一属性信息对应的归一化系数对所有所述第一属性信息进行加权求和，得到所述工程师数据样本对应的安全参数。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述采集工程师实时数据包括：

通过定位装置采集工程师实时位置数据；

通过工程师佩戴的传感器采集工程师行为数据；

通过视频图像采集装置采集实时图像；

所述方法还包括：

获取工程师历史数据；

所述根据所述工程师实时数据得到工程师数据样本包括：

根据所述工程师实时数据以及所述工程师历史数据获得所述工程师数据样本。