[发明专利]基于AI识别加油站区域安全风险行为的管理平台及方法

权利要求书

1.基于AI识别加油站区域安全风险行为的管理平台，其特征在于，包括：

流媒体子系统、算法平台子系统、预警推送子系统、预警接收处置子系统、数据存储模块；

所述流媒体子系统用于采集加油站区域的视频图像以获得视频流数据，并为平台其他子系统提供RTSP服务和视频流解码服务；所述流媒体子系统还用于将视频流数据以标准h264编码格式存储至数据存储模块，同时提供RTSP视频流转发服务；所述流媒体子系统包含流媒体子系统解码模块；

所述算法平台子系统用于通过流媒体子系统解码模块将视频流数据转换为RGB32或YUV420格式图片数据进行算法分析和AI识别用以获取预警信息、同时将预警信息存储至数据存储模块；

所述预警推送子系统用于将预警信息根据预警信息推送规则推送至预警接收处置子系统；

所述预警接收处置子系统用于接收预警信息，并将预警信息进行处置和展示获得预警处置过程数据，再将预警处置过程数据存储至数据存储模块；

所述数据存储模块用于存储数据。

2.根据权利要求1所述的基于AI识别加油站区域安全风险行为的管理平台，其特征在于，所述预警接收处置子系统包括预警APP、微信小程序、客户端程序、Web管理后台。

3.根据权利要求1所述的基于AI识别加油站区域安全风险行为的管理平台，其特征在于，所述预警信息用以图片、文字、视频的方式展现。

4.基于AI识别加油站区域安全风险行为的方法，其特征在于，包括：

S1：使用流媒体子系统采集加油站区域的视频图像获得视频流数据；同时使用流媒体子系统将获取的视频流数据存储至数据存储模块，用于后期视频回放和调阅；

S2：算法平台子系统通过流媒体子系统解码模块将视频流数据转换为RGB32或YUV420格式图片数据；

S3：算法平台子系统对RGB32或YUV420格式图片数据进行算法分析和AI识别得到预警信息；再将预警信息传输给预警推送子系统，同时将预警信息存储至数据存储模块；

S4：预警推送子系统根据预警信息推送规则将预警信息推送至预警接收处置子系统；

S5：预警接收处置子系统负责接收预警信息，并将预警信息进行处置和展示，再存储至数据存储模块。

5.根据权利要求4所述的基于AI识别加油站区域安全风险行为的方法，其特征在于，所述预警信息推送具体包括：

S41：管理人员根据组织架构、角色权限，制定预警信息推送规则；

S42：算法平台子系统对RGB32或YUV420格式图片数据进行AI算法识别，并产生预警信息；

S43：预警推送子系统根据预警信息推送规则，将预警信息推送到处理人进行处理，并转发抄送人；所述处理人进行处理包括但不限于填写处置意见、上传处置证据；

S44：处理人处理完成后，将预警信息转发至审核人，并抄送到抄送人；

S45：审核人对预警信息处理过程进行审核，如未通过，则过返回步骤S43；如通过，则完成本次预警信息处置，并进行信息存储。

6.根据权利要求5所述的基于AI识别加油站区域安全风险行为的方法，其特征在于，所述S42中产生预警信息具体包括：

S421：配置算法参数，启动算法平台子系统里的AI识别算法；

S422：接入视频流数据，并将视频流数据进行解码，转换为RGB32或YUV420格式图片数据，再将RGB32或YUV420格式图片数据传入到算法识别接口，利用AI识别算法对RGB32或YUV420格式图片数据进行识别获得算法识别结果；

S423：根据算法类型和算法配置参数，对算法识别结果进行分类，得到预警信息，并输出预警信息在图片中的矩形坐标信息；

S424：根据预警推送规则，对预警信息进行推送。

7.根据权利要求6所述的基于AI识别加油站区域安全风险行为的方法，其特征在于，所述AI识别算法主要包括：输入风险类算法、设备状态类算法、作业违规类算法；所述预警信息包括输入风险类预警信息、设备状态类预警信息、作业违规类预警信息。

8.根据权利要求6所述的基于AI识别加油站区域安全风险行为的方法，其特征在于，所述预警信息根据危险等级划分为一般预警、重大预警、高危预警。