[发明专利]基于计算机视觉的加油站危险事故预警方法、装置及设备

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉的加油站危险事故预警方法、装置及设备。该方法包括：获取初始图像；根据初始图像识别存在危险行为的人员数量作为第一因素，根据传感器检测未熄火的车辆数量作为第二因素；根据第一因素和第二因素得到加油站环境的丰富度；获取环境中的空气湿度和油密度；根据空气湿度和油密度获得加油站环境的敏感度；根据丰富度和敏感度对加油站环境中的风险类型等级进行评估，进一步预测出当前加油站环境中可能发生的事故类型。利用本发明，可以有效帮助加油站工作人员对站点内实时情况的监控，检测可能发生的事故类型原因，有针对的进行排查，有效避免重大危险事故产生更大的影响。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于计算机视觉的加油站危险事故预警方法与系统。

背景技术

目前，各地加油加气站数量急剧上升，但因为管理不当或其他因素使得加油加气站存在较高的风险；在加油加气站环境下，不同的车辆状态、人员行为的带来的影响不一样。

在加油站站点中，因为人员危险行为的干扰或者是在卸油操作中操作不当，会极大增加加油站各类事故发生的概率；正常情况下，金属碰撞的火花影响并不大，但是在油泄露之后，空气中油的密度增大，从而导致金属火花的影响变大，极易引起爆炸。

现有技术下的危险事故预警并不能有效预测出不同事故类型发生的根源，在加油站站点工作人员进行排查时并不能及时有效的发现安全隐患，因此，对加油站站点中发生的危险事故类型的预测显得尤为重要。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于计算机视觉的加油站危险事故预警方法、装置及设备，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明一个实施例提供了一种基于计算机视觉的加油站危险事故预警方法，该方法包括以下具体步骤：

获取初始图像，所述初始图像包括加油站周围区域；根据所述初始图像识别存在危险行为的人员数量作为第一因素，根据传感器检测未熄火的车辆数量作为第二因素；根据所述第一因素和所述第二因素得到当前加油站环境的丰富度；获取所述当前环境中的空气湿度和油密度；根据所述空气湿度和所述油密度获得所述当前加油站环境的敏感度；根据所述丰富度和所述敏感度对所述当前加油站环境中的风险类型等级进行评估，根据所述风险类型等级预测所述当前加油站环境中可能发生的事故类型。

优选的，所述当前加油站环境的丰富度与所述第一因素和第二因素成正相关关系。

优选的，所述当前加油站环境的敏感度与所述空气湿度和所述油密度成正相关关系。

优选的，所述根据所述丰富度和所述敏感度对所述当前加油站环境中的风险类型等级进行评估的步骤，包括：

根据所述丰富度和所述敏感度获取对应于评估矩阵中的风险类型等级，所数风险类型等级通过对历史丰富度和历史敏感度数据的分析划分。

优选的，所述评估矩阵的构建步骤，还包括：

基于所述历史丰富度和所述历史敏感度构建二维数据分布模型，在所述二维数据分布模型中对所述历史丰富度和历史敏感度的数据进行聚类得到多种类别，其中不同的类别对应不同的风险类型等级，根据所述风险类型等级确定所述评估矩阵。

优选的，所述根据风险类型等级确定所述评估矩阵的步骤，还包括：

按照所述风险类型等级的数量，将所述历史丰富度和所述历史敏感度分别划分多个对应的阈值范围，根据所述丰富度和所述敏感度与相应的阈值范围确定相应的风险类型等级，进而确定评估矩阵。

优选的，所述根据所述风险类型等级预测所述当前加油站环境中可能发生的事故类型，包括：

对所述历史丰富度和历史敏感度的数据进行模拟仿真，获取所述不同的事故类型，所述风险类型等级对应所述不同的事故类型。