1.本技术涉及产品评估技术领域，特别是涉及一种基于场景的产品使用危险识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术：2.危险识别是产品或系统安全性设计与评价的基础与关键，只有潜在的危险被认识到了，才可能对危险实施有效的控制，达到消除危险或降低其风险的目标。反之，如果某一个危险没有被认识到，即该危险处于未知和失控状态，则发生是迟早的。工程上危险识别看似容易，实则较难，容易的是每个参与者都可以毫不费力地认识到几个危险情，难的是无法保证识别出了所有的潜在危险。
3.目前，广泛使用的危险识别技术主要有“危险检查表”方法和“功能危险分析”方法。
4.但是，对于复杂产品或系统，危险检查表方法工程操作难度大，功能危险分析方法对危险的识别又存在遗漏，因此如何获取一种操作难度低且能够降低危险识别遗漏的危险识别方法成为亟待解决的问题。
技术实现要素：5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低操作难度且避免识别遗漏的基于场景的产品使用危险识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
6.第一方面，本技术提供了一种基于场景的产品使用危险识别方法。所述方法包括：
7.将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景；
8.对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素；
9.基于各使用场景在各维度的场景要素识别出相应维度下的潜在危险事件，最终综合所有危险事件形成产品的危险清单。
10.在其中一个实施例中，所述对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素包括：
11.对各使用场景分别从功能需求的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品功能；
12.对各使用场景分别从操作行为的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品所需操作行为；
13.对各使用场景分别从主要组成的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品主要组成；
14.对各使用场景分别从外部环境的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品外
部环境；
15.对各使用场景分别从事故教训的维度进行场景分析，获取各使用场景下的相似产品事故教训。
16.在其中一个实施例中，所述对各使用场景分别从功能需求的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品功能包括：
17.针对功能需求维度的场景要素，识别潜在功能危险；针对操作行为维度的场景要素，识别潜在人因危险；针对主要组成维度的场景要素，识别潜在固有危险；针对外部环境维度的场景要素，识别潜在外部危险；针对事故教训维度的场景要素，识别潜在事故启发。
18.在其中一个实施例中，所述功能危险包括：针对各使用场景对应的功能需求场景要素，从功能丧失和功能异常两个方面进行危险识别，获取各使用场景下可能发生的功能丧失和功能异常危险；
19.其中，功能丧失包括功能完全丧失和功能部分丧失两种情形；功能异常包括非指令执行、功能错误和虚警三种情形。
20.在其中一个实施例中，所述人因危险包括：针对各使用场景对应的操作行为场景要素，从未执行、执行过早或过晚、执行时序错误和误操作四个方面进行危险识别，获取各使用场景在所述四个方面可能发生的危险。
21.在其中一个实施例中，所述固有危险包括：针对各使用场景对应的主要组成场景要素，基于各组成的工作特性进行危险源分析，获取各使用场景在高温、高压、运动、辐射、燃爆和有毒等方面可能发生的危险。
22.在其中一个实施例中，所述外部危险包括：针对各使用场景对应的外部环境场景要素，从外部环境和外部危险两个方面进行危险识别，获取在各使用场景下可能发生的危险。
23.在其中一个实施例中，所述事故启发为，针对各使用场景对应的事故教训场景要素，启发对待识别产品的潜在事故的认知，获取或补充各使用场景下可能发生的事故危险。
24.第二方面，本技术还提供了一种基于场景的产品使用危险识别装置。所述装置包括：
25.划分模块，用于将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景；
26.获取模块，用于对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素；
27.识别模块，用于基于各使用场景在各维度的场景要素识别出相应维度下的潜在危险事件，最终综合所有危险事件形成产品的危险清单。
28.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
29.将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景；
30.对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素；
31.基于各使用场景在各维度的场景要素识别出相应维度下的潜在危险事件，最终综
合所有危险事件形成产品的危险清单。
32.上述基于场景的产品使用危险识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景，对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素，基于各使用场景在各维度的场景要素生成待识别产品的危险清单，最后根据危险清单对待识别产品进行危险识别，降低了产品使用过程中危险识别的操作难度且能够避免识别遗漏。
附图说明
33.图1为一个实施例中基于场景的产品使用危险识别方法的应用环境图；
34.图2为一个实施例中基于场景的产品使用危险识别方法的流程示意图；
35.图3为一个实施例中基于场景的危险识别步骤的流程示意图；
36.图4为一个实施例中基于场景的产品使用危险识别装置的结构框图；
37.图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
38.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
39.本技术实施例提供的基于场景的产品使用危险识别方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。
40.其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
41.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于场景的产品使用危险识别方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
42.步骤202，将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景。
43.其中，待识别产品不仅限于产品，还可以是系统产品；全使用周期是待识别产品被使用或运行的全周期，从开始使用或运行到使用结束或运行结束。
44.具体地，基于待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则进行划分，根据划分规则划分为不少于一个使用场景，并对场景进行定义。将产品或系统的全使用周期细分为不同的场景，并对场景进行定义或描述，可采用表1所示的场景定义表。
45.表1场景定义表
46.场景场景描述
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47.步骤204，对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素。
48.具体地，对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素，对每一个场景，建议从功能需求、操作行为、主要组成、外部环境和事故教训五个方面进行详细分析，为下一步危险识别提供必要的信息，可采用表2的场景分析表进行分析。
49.表2场景分析表
50.场景功能需求操作行为主要组成外部环境事故教训
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51.步骤206，基于各使用场景在各维度的场景要素识别出相应维度下的潜在危险事件，最终综合所有危险事件形成产品的危险清单。
52.具体地，根据前文各使用场景在各维度的场景要素逐个进行分析，生成待识别产品的危险清单，危险清单中包含待识别产品所有的可能产生危险的环节，根据危险清单对待识别产品进行危险识别，保证待识别产品的危险能够全部被识别。
53.上述基于场景的产品使用危险识别方法中，通过将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景，对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素，基于各使用场景在各维度的场景要素生成待识别产品的危险清单，最后根据危险清单对待识别产品进行危险识别，降低了产品使用过程中危险识别的操作难度且能够避免识别遗漏。
54.在一个实施例中，所述对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素包括：
55.对各使用场景分别从功能需求的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品功能；
56.对各使用场景分别从操作行为的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品所需操作行为；
57.对各使用场景分别从主要组成的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品主要组成；
58.对各使用场景分别从外部环境的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品外部环境；
59.对各使用场景分别从事故教训的维度进行场景分析，获取各使用场景下的相似产品事故教训。
60.具体地，对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素时，基于功能需求、操作行为、主要组成、外部环境和事故教训五个方面的场景分析，分别从功能危险、人因危险、固有危险、外部危险和事故启发五个维度识别可能存在的危险情形，包括：对各使用场景分别从功能需求的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品功能；对各使用场景分别从操作行为的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品所需操作行为；对各使用场景分别从主要组成的维度进行场景分析，获取各使用
场景下的产品主要组成；对各使用场景分别从外部环境的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品外部环境；对各使用场景分别从事故教训的维度进行场景分析，获取各使用场景下的相似产品事故教训。
61.本实施例中，使用场景为牵引，对于各使用场景通过结构化的方法，从功能需求、操作行为、主要组成、外部环境和事故教训五个方面进行场景分析，从功能危险、人因危险、固有危险、外部危险和事故启发五个维度全面识别产品或系统存在的潜在危险，为产品或系统的安全性设计、评价与验证提供输入，降低了产品使用过程中危险识别的操作难度且能够避免识别遗漏。
62.在一个实施例中，所述基于各使用场景在各维度的场景要素识别出相应维度下的潜在危险事件，包括：
63.针对功能需求维度的场景要素，识别潜在功能危险；针对操作行为维度的场景要素，识别潜在人因危险；针对主要组成维度的场景要素，识别潜在固有危险；针对外部环境维度的场景要素，识别潜在外部危险；针对事故教训维度的场景要素，识别潜在事故启发。
64.具体地，对各使用场景分别从功能需求的维度进行场景分析时，基于功能丧失和功能异常两个方面对各使用场景进行场景分析，获取各使用场景下可能导致功能丧失和功能异常的环节，针对各使用场景中的每一项功能需求，针对功能需求维度的场景要素，识别潜在功能危险，从功能丧失和功能异常两个方面识别可能的功能危险，为了更好的引导功能危险的识别，功能丧失可再分为完全丧失和部分丧失两种情形，功能异常可再分为非指令执行、功能错误和虚警三种情形。可采用表3所示功能危险识别表进行分析。其中，非指令执行指功能在非预期情况下、系统因故障或错误而产生的功能意外执行行为，如飞机发动机非指令空中停车；功能错误指功能超出了规定的界限，如飞机发动机应急慢车速度过大。
65.表3功能危险识别表
[0066][0067]
对各使用场景分别从操作行为的维度进行场景分析时，针对每一项操作行为要求，从未执行、执行过早或过晚、执行时序错误和误操作四个方面识别可能发生的危险，可采用表4人因危险识别表进行场景分析，获取各使用场景在从未执行、执行过早或过晚、执行时序错误和误操作四个方面的场景要素。
[0068]
此外，还针对外部环境维度的场景要素，识别潜在外部危险；针对事故教训维度的场景要素，识别潜在事故启发。
[0069]
本实施例中，针对功能需求维度的场景要素，识别潜在功能危险；针对操作行为维度的场景要素，识别潜在人因危险；针对主要组成维度的场景要素，识别潜在固有危险；针对外部环境维度的场景要素，识别潜在外部危险；针对事故教训维度的场景要素，识别潜在事故启发，实现了在功能需要维度的场景分析，降低了对待识别产品进行场景分析的难度。
[0070]
在一个实施例中，所述功能危险包括：针对各使用场景对应的功能需求场景要素，从功能丧失和功能异常两个方面进行危险识别，获取各使用场景下可能发生的功能丧失和
功能异常危险；
[0071]
其中，功能丧失包括功能完全丧失和功能部分丧失两种情形；功能异常包括非指令执行、功能错误和虚警三种情形。
[0072]
具体地，功能危险包括针对各使用场景对应的功能需求场景要素，从功能丧失和功能异常两个方面进行危险识别，获取各使用场景下可能发生的功能丧失和功能异常危险。基于功能丧失和功能异常两个方面对各使用场景进行场景分析，获取各使用场景下可能导致功能丧失和功能异常的环节，针对各使用场景中的每一项功能需求，针对功能需求维度的场景要素，识别潜在功能危险，从功能丧失和功能异常两个方面识别可能的功能危险，为了更好的引导功能危险的识别，功能丧失可再分为完全丧失和部分丧失两种情形，功能异常可再分为非指令执行、功能错误和虚警三种情形。
[0073]
本实施例中，通过对功能危险进行定义，并进行分类，提高了对功能危险的识别精度，实现了在功能需要维度的场景分析，降低了对待识别产品进行场景分析的难度。
[0074]
在一个实施例中，所述人因危险包括：针对各使用场景对应的操作行为场景要素，从未执行、执行过早或过晚、执行时序错误和误操作四个方面进行危险识别，获取各使用场景在所述四个方面可能发生的危险。
[0075]
具体地，人因危险通过针对各使用场景对应的操作行为场景要素，从未执行、执行过早或过晚、执行时序错误和误操作四个方面进行危险识别，获取各使用场景在所述四个方面可能发生的人因危险。对各使用场景分别从操作行为的维度进行场景分析时，针对每一项操作行为要求，从未执行、执行过早或过晚、执行时序错误和误操作四个方面识别可能发生的危险，可采用表4人因危险识别表进行场景分析，获取各使用场景在从未执行、执行过早或过晚、执行时序错误和误操作四个方面的场景要素。
[0076]
表4人因危险识别表
[0077]
操作行为未执行执行过早或过晚执行时序错误误操作
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
[0078]
本实施例中，通过对各使用场景分别从操作行为的维度进行场景分析时，针对每一项操作行为要求，从未执行、执行过早或过晚、执行时序错误和误操作四个方面识别可能发生的危险，对人因危险进行获取降低了产品使用过程中危险识别的操作难度且能够避免识别遗漏。
[0079]
在一个实施例中，所述固有危险包括：针对各使用场景对应的主要组成场景要素，基于各组成的工作特性进行危险源分析，获取各使用场景在高温、高压、运动、辐射、燃爆和有毒等方面可能发生的危险。
[0080]
具体地，固有危险是指针对各使用场景对应的主要组成场景要素，基于各组成的工作特性进行危险源分析，获取各使用场景在高温、高压、运动、辐射、燃爆和有毒等方面可能发生的危险。对各使用场景分别从主要组成的维度进行场景分析时，列出待识别产品或系统的主要组成，根据待识别产品或待识别系统自身特性可能产生的危险源进行分析，主要包括高温、高压、运动、辐射、燃爆、有毒等情况，可采用表5固有危险识别表进行场景分析。
[0081]
表5固有危险识别表
[0082]
主要组成高温高压运动辐射燃爆有毒其他
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
[0083]
本实施例中，基于高温、高压、运动、辐射、燃爆和有毒情形下的场景要素对固有危险进行分析，降低了对待识别产品在主要组成维度进行场景分析的难度。
[0084]
在一个实施例中，所述外部危险包括：针对各使用场景对应的外部环境场景要素，从外部环境和外部危险两个方面进行危险识别，获取在各使用场景下可能发生的危险。
[0085]
具体地，外部危险是针对各使用场景对应的外部环境场景要素，从外部环境和外部危险两个方面进行危险识别，获取在各使用场景下可能发生的危险。对各使用场景分别从外部环境的维度进行场景分析时，基于外部环境考虑自然环境(如结冰气象条件)和外部事件(如飞机遭遇鸟撞)进行场景分析，由此识别可能带来的外部危险，可采用表6外部危险识别表进行场景分析，获取在各使用场景下可能使待识别产品发生危险的外部环境和外部危险。
[0086]
表6外部危险识别表
[0087]
外部环境外部危险
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[0088]
本实施例中，从外部环境和外部危险两个方面进行危险识别，获取在各使用场景下可能发生的危险，降低了产品使用过程中危险识别的操作难度且能够避免识别遗漏。
[0089]
在一个实施例中，所述事故启发为，针对各使用场景对应的事故教训场景要素，启发对待识别产品的潜在事故的认知，获取或补充各使用场景下可能发生的事故危险。
[0090]
具体地，事故启发是针对各使用场景对应的事故教训场景要素，启发管理人员对待识别产品的潜在事故的认知，获取或补充各使用场景下可能发生的事故危险，对各使用场景分别从事故教训的维度进行场景分析，获取各使用场景下的相似产品事故教训可参考国内外同类产品或系统的事故教训，启发对本产品或系统的危险认知，建议采用表7事故启发危险识别表。
[0091]
表7事故启发危险识别表
[0092]
事故教训事故启发
ꢀꢀꢀꢀ
[0093]
需要说明的是，以上表3～表7的危险识别表能够帮助分析人员全面识别危险、防止遗漏，且能够详细记录危险产生的逻辑过程，但对于复杂产品或系统而言，会出现表格过多、过程繁琐和难于管理等问题。因此工程应用过程中，如果危险识别和记录过程借助软件工具自动化进行，则强烈建议按上述表格形式分析、记录；如果分析过程主要靠人工进行，则为了减少表格数量、提高工作效率，可采用表8所示简化了的分析表格。
[0094]
表8综合危险识别表
[0095][0096]
总结、归并上述五个方面的危险识别结果，形成最终的危险清单，为后续安全设计、评价与验证提供输入，危险清单可采用表9所示的表格形式。
[0097]
表9固有危险识别表
[0098]
序号危险事件场景
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
[0099]
以下实施例为本技术中基于场景的产品使用危险识别方法的全过程，以某飞机空中受油过程为例，采用本发明提供的方法进行危险识别，图3为一个实施例中基于场景的危险识别步骤的流程示意图，根据图3的流程：
[0100]
首先，将受油过程分为会合、编队、对接、加油和退出五个场景，详见表10所示：
[0101]
表10场景定义
[0102][0103][0104]
之后，对每一个场景，从功能需求、操作行为、主要组成、外部环境和事故教训五个方面进行场景分析。以下以“对接“场景为例，进行场景分析，见表11所示：
[0105]
表11场景分析
[0106][0107]
针对功能需求、操作行为、主要组成、外部环境和事故教训五个方面的场景分析，分别从功能危险、人因危险、固有危险、外部危险和事故启发五个维度识别危险。仍以“对接“场景为例，进行危险识别，如表12所示：
[0108]
表12危险识别
[0109][0110]
[0111]
最后，综合所有场景下的危险识别结果，汇总、合并后形成危险清单，如表13所示：
[0112]
表13危险清单
[0113]
序号危险事件场景1丧失与加油机之间的语音通信功能对接2丧失画面监视功能对接3画面延迟对接4未获得加油机同意情况下，受油机开吃尝试对接对接5相对速度过快导致加油锥套或受油插头折断对接6飞机姿态误改变导致两机相撞对接7加油软管锥套缠绕受油管或其余突出物对接8对接时产生静电火花对接9气流干扰或风切变引起飞机速度或姿态改变，导致两机相撞对接10雷电使对接部位产生电火花对接11燃油喷溅吸入发动机或附着于驾驶舱玻璃对接12加油软管从加油机脱落，随受油机飞行对接13零件脱落吸入发动机对接
ꢀ……ꢀ
[0114]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0115]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的基于场景的产品使用危险识别方法的基于场景的产品使用危险识别装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个基于场景的产品使用危险识别装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于基于场景的产品使用危险识别方法的限定，在此不再赘述。
[0116]
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种基于场景的产品使用危险识别装置，包括：划分模块401、获取模块402和识别模块403，其中：
[0117]
划分模块401，用于将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景；
[0118]
获取模块402，用于对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素；
[0119]
识别模块403，用于基于各使用场景在各维度的场景要素识别出相应维度下的潜在危险事件，最终综合所有危险事件形成产品的危险清单。
[0120]
在一个实施例中，所述获取模块402具体用于：对各使用场景分别从功能需求的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品功能；对各使用场景分别从操作行为的维度进
行场景分析，获取各使用场景下的产品所需操作行为；对各使用场景分别从主要组成的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品主要组成；对各使用场景分别从外部环境的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品外部环境；对各使用场景分别从事故教训的维度进行场景分析，获取各使用场景下的相似产品事故教训。
[0121]
在一个实施例中，所述获取模块402还用于：针对功能需求维度的场景要素，识别潜在功能危险；针对操作行为维度的场景要素，识别潜在人因危险；针对主要组成维度的场景要素，识别潜在固有危险；针对外部环境维度的场景要素，识别潜在外部危险；针对事故教训维度的场景要素，识别潜在事故启发。
[0122]
在一个实施例中，所述获取模块402中的功能危险包括：针对各使用场景对应的功能需求场景要素，从功能丧失和功能异常两个方面进行危险识别，获取各使用场景下可能发生的功能丧失和功能异常危险；
[0123]
其中，功能丧失包括功能完全丧失和功能部分丧失两种情形；功能异常包括非指令执行、功能错误和虚警三种情形。
[0124]
在一个实施例中，所述获取模块402中的人因危险包括：针对各使用场景对应的操作行为场景要素，从未执行、执行过早或过晚、执行时序错误和误操作四个方面进行危险识别，获取各使用场景在所述四个方面可能发生的危险。
[0125]
在一个实施例中，所述获取模块402中的固有危险包括：针对各使用场景对应的主要组成场景要素，基于各组成的工作特性进行危险源分析，获取各使用场景在高温、高压、运动、辐射、燃爆和有毒等方面可能发生的危险。
[0126]
在一个实施例中，所述获取模块402中的外部危险包括：针对各使用场景对应的外部环境场景要素，从外部环境和外部危险两个方面进行危险识别，获取在各使用场景下可能发生的危险。
[0127]
在一个实施例中，所述获取模块402中的事故启发为，针对各使用场景对应的事故教训场景要素，启发对待识别产品的潜在事故的认知，获取或补充各使用场景下可能发生的事故危险。
[0128]
上述基于场景的产品使用危险识别装置，通过将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景，对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素，基于各使用场景在各维度的场景要素生成待识别产品的危险清单，最后根据危险清单对待识别产品进行危险识别，降低了产品使用过程中危险识别的操作难度且能够避免识别遗漏。
[0129]
上述基于场景的产品使用危险识别装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0130]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备
的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于场景的产品使用危险识别方法。
[0131]
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0132]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0133]
将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景；
[0134]
对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素；
[0135]
基于各使用场景在各维度的场景要素识别出相应维度下的潜在危险事件，最终综合所有危险事件形成产品的危险清单。
[0136]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：对各使用场景分别从功能需求的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品功能；对各使用场景分别从操作行为的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品所需操作行为；对各使用场景分别从主要组成的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品主要组成；对各使用场景分别从外部环境的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品外部环境；对各使用场景分别从事故教训的维度进行场景分析，获取各使用场景下的相似产品事故教训。
[0137]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：针对功能需求维度的场景要素，识别潜在功能危险；针对操作行为维度的场景要素，识别潜在人因危险；针对主要组成维度的场景要素，识别潜在固有危险；针对外部环境维度的场景要素，识别潜在外部危险；针对事故教训维度的场景要素，识别潜在事故启发。
[0138]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，所述功能危险包括：针对各使用场景对应的功能需求场景要素，从功能丧失和功能异常两个方面进行危险识别，获取各使用场景下可能发生的功能丧失和功能异常危险；
[0139]
其中，功能丧失包括功能完全丧失和功能部分丧失两种情形；功能异常包括非指令执行、功能错误和虚警三种情形。
[0140]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，所述人因危险包括：针对各使用场景对应的操作行为场景要素，从未执行、执行过早或过晚、执行时序错误和误操作四个方面进行危险识别，获取各使用场景在所述四个方面可能发生的危险。
[0141]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，所述固有危险包括：针对各使用场景对应的主要组成场景要素，基于各组成的工作特性进行危险源分析，获取各使用场景在高温、高压、运动、辐射、燃爆和有毒等方面可能发生的危险。
[0142]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，所述外部危险包括：针对各使用场景对应的外部环境场景要素，从外部环境和外部危险两个方面进行危险识别，获取在各使用场景下可能发生的危险。
[0143]
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时，所述事故启发为，针对各使用场景对应的事故教训场景要素，启发对待识别产品的潜在事故的认知，获取或补充各使用场景下
可能发生的事故危险。
[0144]
上述计算机设备，通过将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景，对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素，基于各使用场景在各维度的场景要素生成待识别产品的危险清单，最后根据危险清单对待识别产品进行危险识别，降低了产品使用过程中危险识别的操作难度且能够避免识别遗漏。
[0145]
需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
[0146]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0147]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0148]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。
技术特征：1.一种基于场景的产品使用危险识别方法，其特征在于，所述方法包括：将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景；对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素；基于各使用场景在各维度的场景要素识别出相应维度下的潜在危险事件，最终综合所有危险事件形成产品的危险清单。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素，包括：对各使用场景分别从功能需求的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品功能；对各使用场景分别从操作行为的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品所需操作行为；对各使用场景分别从主要组成的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品主要组成；对各使用场景分别从外部环境的维度进行场景分析，获取各使用场景下的产品外部环境；对各使用场景分别从事故教训的维度进行场景分析，获取各使用场景下的相似产品事故教训。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各使用场景在各维度的场景要素识别出相应维度下的潜在危险事件，包括：针对功能需求维度的场景要素，识别潜在功能危险；针对操作行为维度的场景要素，识别潜在人因危险；针对主要组成维度的场景要素，识别潜在固有危险；针对外部环境维度的场景要素，识别潜在外部危险；针对事故教训维度的场景要素，识别潜在事故启发。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述功能危险包括：针对各使用场景对应的功能需求场景要素，从功能丧失和功能异常两个方面进行危险识别，获取各使用场景下可能发生的功能丧失和功能异常危险；其中，功能丧失包括功能完全丧失和功能部分丧失两种情形；功能异常包括非指令执行、功能错误和虚警三种情形。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人因危险包括：针对各使用场景对应的操作行为场景要素，从未执行、执行过早或过晚、执行时序错误和误操作四个方面进行危险识别，获取各使用场景在所述四个方面可能发生的危险。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述固有危险包括：针对各使用场景对应的主要组成场景要素，基于各组成的工作特性进行危险源分析，获取各使用场景在高温、高压、运动、辐射、燃爆和有毒等方面可能发生的危险。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述外部危险包括：针对各使用场景对应的外部环境场景要素，从外部环境和外部危险两个方面进行危险识别，获取在各使用场景下可能发生的危险。8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述事故启发为，针对各使用场景对应的事故教训场景要素，启发对待识别产品的潜在事故的认知，获取或补充各使用场景下可能发生的事故危险。
9.一种基于场景的产品使用危险识别装置，其特征在于，所述装置包括：划分模块，用于将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景；获取模块，用于对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素；识别模块，用于基于各使用场景在各维度的场景要素识别出相应维度下的潜在危险事件，最终综合所有危险事件形成产品的危险清单。10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
技术总结本申请涉及一种基于场景的产品使用危险识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：将待识别产品的全使用周期按照预设的场景划分规则划分为不少于一个使用场景；对各使用场景分别从预设数量的维度进行场景分析，获取各使用场景在各维度的场景要素；基于各使用场景在各维度的场景要素识别出相应维度下的潜在危险事件，最终综合所有危险事件形成产品的危险清单。采用本方法能够降低产品使用过程中危险识别的操作难度以及避免识别遗漏。及避免识别遗漏。及避免识别遗漏。
技术研发人员：黄海东 李霞 胡涛 吴志刚 黄铎佳 张蕊 谢丽梅 乔丽娜 蔡玉红
受保护的技术使用者：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
技术研发日：2022.07.25
技术公布日：2022/11/1
