1.本发明涉及工业现场安全诊断技术领域，特别是涉及一种工业现场安全诊 断方法及平台。
背景技术：2.安全生产是所有企业发展的第一要务，对于工业现场，其涉及到的危险种 类多、分布广、难以控制，是安全事故发生的主要场所。近年来，通过从人、 物、环、管四方面不断对现场进行安全风险识别，采取一系列措施进行防范， 不断的加强管理，提升作业人员的安全意识，从进场教育、项目交底、过程检 查到验收都有严格的安全管理制度。
3.为了保障工业现场安全，企业基本都配置了消防系统、周界安防系统、视 频监控系统、门禁系统及定位系统等，但各系统相互独立，其监控室也可能分 布在门卫处、消防处、中控室等各处或者某几处，需要配置相关的值班人员进 行24小时轮班，投入较大的人力成本，并且由值班人员根据监控对象判断是 否存在安全风险，对人员本身素质要求较高，并不能尽快地排除不安全状态， 工业现场的安全系数较低，工作人员人身安全及作业安全得不到保障。
技术实现要素：4.本发明的目的是提供一种工业现场安全诊断方法及平台，通过本发明能够 尽快排除不安全状态，从而大大提升工业现场的安全系数，保障工作人员人身 安全及作业安全。
5.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
6.一种工业现场安全诊断方法，包括：
7.绘制工业现场3d等比模型；
8.获取安全相关子系统和安全相关物联设备采集的监测信息；所述安全相关 子系统包括消防系统、定位系统、周界系统、监控系统、门禁系统和广播系统； 所述安全相关物联设备包括液位计、压力传感设备、环境监测仪表和防疫监控 设备；
9.根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，得到安全诊 断结果；所述目标项包括：人的行为、物的状态、环境因素以及管理的执行情 况；
10.当所述安全诊断结果表明存在非安全的目标项时，根据所述非安全的目标 项确定非安全区域的位置；
11.将所述非安全区域的位置在所述工业现场3d等比模型中进行可视化展示。
12.可选的，所述根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断， 得到安全诊断结果，具体包括：
13.采用信号组合报警方法根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安 全状态诊断，得到安全诊断结果，所述信号组合报警方法具体包括：对任一目 标项对应的多个监测信息进行组合，得到组合监测信息，根据所述组合监测信 息对所述任一目标项进行安全
状态诊断，得到安全诊断结果；所述监测信息包 括所述安全相关子系统和所述安全相关物联设备的运行状态信息。
14.可选的，所述根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断， 得到安全诊断结果，具体包括：
15.采用ai智能识别方法根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全 状态诊断，得到安全诊断结果，所述ai智能识别方法具体包括：将采集到的 工业现场的实时视频分解为多个图像；根据所述图像采用ai算法对工业现场 中各目标项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果。
16.可选的，所述根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断， 得到安全诊断结果，具体包括：
17.采用流程控制方法根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状 态诊断，得到安全诊断结果，所述流程控制方法具体包括：对作业任务流程和 安全任务流程进行控制；
18.对所述作业任务流程进行控制，具体包括：
19.确定作业信息，所述作业信息包括作业名称、作业地点、作业时间、作业 单位和作业注意项内容；
20.根据所述作业信息，获取作业资料、确认作业人员进出权限、配置安全用 具以及获取作业规定动作资料，所述作业资料中包括作业单位资质、作业人员 的资料以及作业安全教育记录；所述作业规定动作资料包括作业规定动作的图 像、文字或语音；
21.判断作业人员是否具有进出权限，得到第一判断结果；
22.若所述第一判断结果为否，则将作业人员的行为诊断为非安全状态，并发 生报警；
23.判断是否接收到作业任务结束的指令，得到第二判断结果；
24.若所述第二判断结果为是，则判断是否接收到当前作业人员上传的作业动 作资料完整的指令，得到第三判断结果；
25.若所述第三判断结果为是，则解除非作业人员的进出权限限制；
26.若所述第三判断结果为否，则当前作业人员继续上传作业动作资料，并返 回步骤“判断是否接收到当前作业人员上传的作业动作资料完整的指令”；
27.对所述安全任务流程进行控制，具体包括：
28.设置安全任务信息；所述安全任务信息包括任务周期、任务内容、任务地 点、需要携带的安全用具；
29.将所述安全任务信息发送至当前作业人员；
30.获取当前作业人员上传的安全任务规定动作资料，所述安全任务规定动作 资料为当前作业人员根据所述所述安全任务信息执行的动作，所述安全任务规 定动作资料包括安全任务规定动作的图像、文字或语音；
31.对所述当前作业人员上传的安全任务规定动作资料中的各目标项进行安 全状态诊断，当存在非安全目标项或安全任务未执行时，诊断为非安全状态。
32.可选的，所述根据所述非安全的目标项确定非安全区域的位置，具体包括：
33.根据所述非安全的目标项对应的监测信息，确定所述非安全的目标项的影 响点
或影响面。
34.可选的，当所述安全诊断结果表明存在非安全的目标项时，所述方法还包 括：
35.诊断报警；所述诊断报警具体包括：将所述非安全的目标项的影响点或影 响面在所述工业现场3d等比模型中显示。
36.可选的，所述方法还包括：
37.采用诊断追溯方法确定所述安全诊断结果的真实性；
38.所述诊断追溯方法具体包括：
39.获取所述安全诊断结果中非安全的目标项对应的非安全历史数据；所述非 安全历史数据为历史数据中非安全的目标项对应的监测数据；
40.将所述非安全的目标项对应的监测信息与所述非安全历史数据进行比对， 得到比对结果；
41.根据所述比对结果对所述安全诊断结果的真实性进行判断，若所述非安全 的目标项对应的监测信息与所述非安全历史数据相匹配，则所述安全诊断结果 为真。
42.可选的，
43.在确定非安全区域的位置后，还包括：通过联动的摄像头和非安全的目标 项对应的监测信息对报警信息进行追溯确认。
44.可选的，所述方法还包括：
45.生成诊断报告；所述诊断报告包括诊断报警的频次、诊断报警发生的时间、 统计分析图表文件、工业现场实际安全管理情况以及安全管理薄弱项。
46.一种实现上述的工业现场安全诊断方法的工业现场安全诊断平台，包括： 感知层、网络层、安全诊断层、应用展示层及数据中心；所述感知层、网络层、 安全诊断层、应用展示层均与所述数据中心连接；
47.其中，所述感知层，包括安全相关子系统和安全相关物联设备，用于采集 工业现场的监测信息；所述安全相关子系统包括消防系统、定位系统、周界系 统、监控系统、门禁系统和广播系统；所述安全相关物联设备包括液位计、压 力传感设备、环境监测仪表和防疫监控设备；
48.所述网络层包括物联网和互联网；所述物联网用于链接所述安全相关子系 统和所述安全相关物联设备，所述互联网用于将所述监测信息发送至所述安全 诊断层；
49.所述安全诊断层用于根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全 状态诊断，得到安全诊断结果；所述目标项包括：人的行为、物的状态、环境 因素以及管理的执行情况；
50.所述应用展示层用于当所述安全诊断结果表明存在非安全的目标项时，根 据所述非安全的目标项确定非安全区域的位置；将所述非安全区域的位置在工 业现场3d等比模型中进行可视化展示。
51.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供 了一种工业现场安全诊断方法及平台，方法包括：绘制工业现场3d等比模型； 获取安全相关子系统和安全相关物联设备采集的监测信息；安全相关子系统包 括消防系统、定位系统、周界系统、监控系统、门禁系统和广播系统；安全相 关物联设备包括液位计、压力传感设备、环境监测仪表和防疫监控设备；根据 监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，得
到安全诊断结果；目标 项包括：人的行为、物的状态、环境因素以及管理的执行情况；当安全诊断结 果表明存在非安全的目标项时，根据非安全的目标项确定非安全区域的位置； 将非安全区域的位置在工业现场3d等比模型中进行可视化展示。本发明根据 安全相关子系统和安全相关物联设备采集的监测信息对工业现场中各目标项 进行实时诊断，从而确定非安全区域的位置，并将非安全区域的位置在工业现 场3d等比模型中进行可视化展示，通过可视化展示，导引值班人员快速定位 查看现场情况，帮助值班人员尽快排除不安全状态，从而大大提升工业现场的 安全系数，保障工作人员人身安全及作业安全。
附图说明
52.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施 例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是 本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的 前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
53.图1为本发明实施例1提供的工业现场安全诊断方法流程示意图；
54.图2为本发明实施例2提供的工业现场安全诊断平台结构示意图；
55.图3为本发明实施例2中的感知层物联设备状态接入示意图；
56.图4为本发明实施例2中的人的不安全行为诊断方法示意图；
57.图5为本发明实施例2中的物的不安全状态诊断方法示意图；
58.图6为本发明实施例2中的环境的不安全因素诊断方法示意图；
59.图7为本发明实施例2中的管理的未有效执行诊断方法示意图；
60.图8为本发明实施例2中的工业现场安全诊断平台的诊断流程示意图。
61.附图标记：应用展示层1；3d等比现场实时诊断定位模块1-1；诊断报警 模块1-2；预案推送模块1-3；诊断追溯模块1-4；诊断报告模块1-5；任务管 理模块1-6；诊断配置模块1-7；安全诊断层2；人的行为2-1、物的状态2-2、 环境因素2-3以及管理的执行情况2-4；信号组合报警方法2-5、ai智能识别 方法2-6、流程控制方法2-7；人员未合格穿戴作业装备2-1-1；人员姿态异常 2-1-2；人员进入了非授权区域2-1-3；人员未携带必要的安全保障用具2-1-4； 安全相关物联设备离线2-2-1；安全相关物联设备故障2-2-2；安全用具缺失 2-2-3；特种车辆在场2-2-4；特种设备未规范使用2-2-5；安全用具超限2-2-6； 危险气体富足2-3-1；环境温湿度不达标2-3-2；空气质量不达标2-3-3；火灾 隐患2-3-4；不明入侵隐患2-3-5；安全任务未及时执行2-4-1；安全隐患未及 时整改2-4-2；安全教育不到位2-4-3；作业资料不规范2-4-4；检查工作不到 位2-4-5；人员资质不合规2-4-6；网络层3；物联网3-1；互联网3-2；感知层 4；安全相关物联设备4-7；智能网关4-8；数据中心5；数据服务模块5-1；数 据存储模块5-2。
具体实施方式
62.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清 楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是 全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造 性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
63.本发明的目的是提供一种工业现场安全诊断方法及平台，通过本发明能够 尽快排除不安全状态，从而大大提升工业现场的安全系数，保障工作人员人身 安全及作业安全。
64.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和 具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
65.实施例1
66.一种工业现场安全诊断方法，参见图1，包括：
67.步骤s1：绘制工业现场3d等比模型。采用3d软件将工业现场进行等比 例缩放。
68.步骤s2：获取安全相关子系统和安全相关物联设备采集的监测信息；所 述安全相关子系统包括消防系统、定位系统、周界系统、监控系统、门禁系统 和广播系统；所述安全相关物联设备包括液位计、压力传感设备、环境监测仪 表和防疫监控设备，具体地：
69.消防系统采集的监测信息包括：烟感器状态信号、烟感信号、消防报警信 号。定位系统采集的监测信息包括：定位基站状态信号、人员定位信息信号。 周界系统采集的监测信息包括：基站状态信号、短路信号及触网报警信号。监 控系统采集的监测信息包括：监控摄像头状态信号、实时视频流。门禁系统采 集的监测信息包括：刷卡设备状态信号、人员刷卡信息。广播系统采集的监测 信息包括：广播设备状态信号。可向广播系统输出播报信息，当安全诊断结果 存在非安全的目标项时，以安全为第一要义，及时通知指导工业现场作业人员 进行相关操作。
70.安全相关物联设备包括：监测溢流的液位监测相关设备；监测爆管的压力 传感设备；监测设备运行环境的温湿度设备；监测人员活动环境的有毒气体、 易燃易爆气体、空气颗粒物、照度、噪声相关设备；监测防疫是否达到企业规 范的防疫设备等。
71.步骤s3：根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断， 得到安全诊断结果；所述目标项包括：人的行为、物的状态、环境因素以及管 理的执行情况。
72.其中，可采用信号组合报警方法、ai智能识别方法以及流程控制方法这 三种方法对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，具体地：
73.(1)采用信号组合报警方法根据监测信息对工业现场中各目标项进行安 全状态诊断，得到安全诊断结果，所述监测信息包括安全相关物联设备及安全 相关子系统的运行状态信息。信号组合报警方法具体包括：对任一目标项对应 的多个监测信息进行组合，得到组合监测信息，根据组合监测信息对任一目标 项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果。具体地，目标项可对应的一个监测 信息或多个监测信息，可对目标项对应的监测信息设置诊断的数学规则，从而 进行安全状态诊断。
74.在本实施例中，还需要对安全相关物联设备及安全相关子系统的运行状态 进行实时诊断，运行状态包括：在线状态/离线状态、运行状态/停止状态、正 常状态/故障状态，设备离线状态或故障状态皆为非安全状态。对于不具备在 线/离线及正常/故障信号的安全相关物联设备，将安全相关物联设备数据接入 智能网关，在网关中灌入用于判别不同类型信号的趋势是否异常的自有代码， 从而辅助判断安全相关物联设备是否在线。
75.(2)采用ai智能识别方法根据监测信息对工业现场中各目标项进行安全 状态诊断，得到安全诊断结果，ai智能识别方法具体包括：将采集到的工业 现场的实时视频分解为多个图像；根据图像采用ai算法对工业现场中各目标 项进行安全状态诊断，得到安全诊
断结果。
76.(3)采用流程控制方法根据监测信息对工业现场中各目标项进行安全状 态诊断，得到安全诊断结果，流程控制方法具体包括：对作业任务流程和安全 任务流程进行控制。
77.其中，对所述作业任务流程进行控制，具体包括：
78.确定作业信息，所述作业信息包括作业名称、作业地点、作业时间、作业 单位和作业注意项内容；
79.根据所述作业信息，获取作业资料、确认作业人员进出权限、配置安全用 具以及获取作业规定动作资料，所述作业资料中包括作业单位资质、作业人员 的资料以及作业安全教育记录；所述作业规定动作资料包括作业规定动作的图 像、文字或语音；
80.判断作业人员是否具有进出权限，得到第一判断结果；
81.若所述第一判断结果为否，则将作业人员的行为诊断为非安全状态，并发 生报警；
82.判断是否接收到作业任务结束的指令，得到第二判断结果；
83.若所述第二判断结果为是，则判断是否接收到当前作业人员上传的作业动 作资料完整的指令，得到第三判断结果；
84.若所述第三判断结果为是，则解除非作业人员的进出权限限制；
85.若所述第三判断结果为否，则当前作业人员继续上传作业动作资料，并返 回步骤“判断是否接收到当前作业人员上传的作业动作资料完整的指令”。对 作业任务流程进行控制的具体实施过程如下：
86.作业计划时，填写作业信息，上传完整的资料；作业审核时，根据作业信 息，确认作业资料完整，绘制虚拟作业空间配置权限(只有作业人员可进出作 业地点)，配置必要携带和穿戴的安全用具，配置作业过程检查机制。作业进 行时，通过ai智能识别与定位信息共同确认人员作业空间权限，作业期间， 无作业空间权限者进入则诊断为非安全状态，并进行报警；开始作业时作业人 员手持端扫描nfc确定作业地点及作业安全用具全部携带；作业过程中上传 规定动作的图像、文字或语音等；作业过程中规定的各层级检查人员按同样的 权限控制及记录要求进行流程控制；作业结束时，通过检查人员确认作业规定 动作全部执行、资料完整齐备后确认作业完成，然后取消虚拟作业控制权限控 制(即解除非作业人员的进出权限限制，当非作业人员进入时不会诊断为非安 全状态)。
87.对所述安全任务流程进行控制，具体包括：
88.设置安全任务信息；所述安全任务信息包括任务周期、任务内容、任务地 点、需要携带的安全用具；
89.将所述安全任务信息发送至当前作业人员；
90.获取当前作业人员上传的安全任务规定动作资料，所述安全任务规定动作 资料为当前作业人员根据所述所述安全任务信息执行的动作，所述安全任务规 定动作资料包括安全任务规定动作的图像、文字或语音等；
91.对所述当前作业人员上传的安全任务规定动作资料中的各目标项进行安 全状态诊断，当存在非安全目标项或安全任务未执行时，诊断为非安全状态。 对安全任务流程进行控制的具体实施过程如下：
92.安全任务计划时，确定安全任务信息；安全任务执行时，作业人员手持端 扫描nfc
确定作业地点及作业安全用具全部携带；安全任务过程中上传安全 任务规定动作的图像、文字或语音等、判断安全任务涉及到的目标项状态。安 全任务未及时执行或执行中发现安全检查内容异常皆诊断为目标项为非安全 状态。
93.在进行流程控制时，应用nfc短距离通讯的特性，确保规定人员至规定 地点使用规定工具完成规定作业，每一步都进行了实时监测诊断。对比原先口 头教育、纸面规范、现场执行的安全管理过程，其安全保障程度更强。
94.在本实施例中，目标项具体如下：
95.其中，人的行为包括：人员是否合格穿戴作业装备、人员姿态是否异常、 人员是否进入非授权区域、人员是否携带必要的安全保障用具。
96.物的状态包括：安全相关物联设备是否离线、安全相关物联设备是否故障、 规定位置的安全用具是否缺失、特种车辆是否进入现场、特种设备是否规范使 用、安全用具是否超限使用。将前端设备自身的状态作为目标项，当设备本身 处于异常时，其监测结果便不具有可靠性，通过对设备本身状态的监测稳定性 更强，诊断结果更可靠。
97.环境因素包括：危险气体是否富足、工业现场作业环境温湿度和空气质量 是否达标、消防系统是否监测到火灾隐患、周界系统是否监测到不明入侵隐患。
98.管理的执行情况包括：安全任务是否及时执行、安全隐患是否及时整改、 安全教育是否到位、作业资料是否规范、检查工作是否到位、人员资质是否合 规。
99.步骤s4：当所述安全诊断结果表明存在非安全的目标项时，根据所述非 安全的目标项确定非安全区域的位置，具体地，根据所述非安全的目标项对应 的监测信息，确定所述非安全的目标项的影响点或影响面，实现3d等比现场 实时诊断定位。
100.例如：影响面是指当一目标项处于非安全状态时，其所关联区域皆会处于 非安全状态，例如监测到硫化氢危险气体超标时，当前区域处于非安全状态； 影响点是指当一目标项处于非安全状态时，不会使周围区域处于非安全状态， 例如监测到消防柜中的灭火器数量不足。
101.当安全诊断结果表明存在非安全的目标项时，本实施例的方法还包括：诊 断报警；诊断报警具体包括：将所述非安全的目标项的影响点或影响面在所述 工业现场3d等比模型中显示。其中，显示具体为：影响点或影响面在工业现 场3d等比模型中变色提醒，并记录诊断时间及诊断内容。
102.当诊断报警时，本实施例的方法还包括：预案推送，推送当前目标项非安 全状态排除方案，方案在诊断配置时录入。
103.所述方法还包括：采用诊断追溯方法确定所述安全诊断结果的真实性；
104.诊断追溯方法具体包括：
105.获取所述安全诊断结果中非安全的目标项对应的非安全历史数据；所述非 安全历史数据为历史数据中非安全的目标项对应的监测数据，查看已经发生过 的诊断报警相关联的文字、图像、视频、音频数据，便于值班人员确认其诊断 报警是否为真实报警。
106.将所述非安全的目标项对应的监测信息与所述非安全历史数据进行比对， 得到比对结果；
107.根据所述比对结果对所述安全诊断结果的真实性进行判断，若所述非安全 的目标项对应的监测信息与所述非安全历史数据相匹配，则所述安全诊断结果 为真。
108.所述方法还包括：对一段时间内的现场所有的报警进行统计分析，生成诊 断报告；所述诊断报告包括目标项诊断报警的频次、诊断报警发生的时间统计 分析图表文件、反应工业现场实际安全管理情况以及发现的安全管理薄弱项。
109.同时，本实施的方法还包括任务管理和诊断配置，任务管理是指对作业任 务及安全任务进行管理，严格配置任务执行过程中每一步目标项内容。作业任 务是指在现场执行施工作业，可能涉及登高、密闭空间、使用特种设备等，危 险性较大，作业过程的安全监测是保障工业现场安全的关键。安全任务是指将 专业机构安全评估规程中检查项内容按层级分为不同的周期的安全任务，由现 场工作人员完成同样的安全检查，将年度集中的检查识别、整改工作分散至全 年，提高了识别检查识别、整改工作的频率，是对安全管理制度最有效的执行。
110.诊断配置是指配置目标项内容、诊断逻辑、影响面或影响点；配置作业任 务及安全任务涉及到的目标项内容。
111.步骤s5：将所述非安全区域的位置在所述工业现场3d等比模型中进行可 视化展示，具体表现为改变影响点或影响面底色，将颜色改为透明度为25％ 的红色。
112.将作业管理制度流程规范法，根据作业要求插入多个目标项；然后将目标 项与工业现场等比绘制的3d现场一一关联，实现对现场的人、物、环、管全 方位的实时在线安全诊断。当诊断到非安全的目标项时，通过3d等比现场定 位非安全的目标项的具体位置，在确定非安全区域的位置后，通过联动的摄像 头和非安全的目标项对应的监测信息对报警信息进行追溯确认，并推送相应的 处理预案，辅助当班人员尽快排除目标项的非安全状态，保障现场安全，最终 形成安全诊断报告，辅助安全员发现工业现场安全保障改善升级内容，不断提 升工业现场安全系数。
113.实施例2
114.本发明提供了一种工业现场安全诊断平台，参见图2，包括：感知层4、 网络层3、安全诊断层2、应用展示层1及数据中心5；所述感知层4、网络层 3、安全诊断层2、应用展示层1均与所述数据中心5连接。数据中心包括数 据服务模块5-1和数据存储模块5-2。
115.其中，感知层4，包括安全相关子系统和安全相关物联设备，用于采集工 业现场的监测信息；所述安全相关子系统包括消防系统、定位系统、周界系统、 监控系统、门禁系统和广播系统；所述安全相关物联设备包括液位计、压力传 感设备、环境监测仪表和防疫监控设备等。
116.如图3所示，将感知层安全相关物联设备4-7通过智能网关4-8接入数据 中心。智能网关4-8配置不同的python可执行程序，用于判断接入的安全相关 物联设备4-7本身的状态。
117.安全相关物联设备4-7按通信载体分为网络接入及通信线接入。
118.(a)网络接入安全相关物联设备4-7配置网络连通检测python可执行程 序判断网络是否连通，网络中断时，判定物联设备运行状态异常。
119.(b)通讯线接入物联设备(开关量)配置设备供电情况检测python可执 行程序判断设备供电电流、电压值是否处于正常范围内，当电流、电压值为0 或者超出正常范围则判断物联设备运行状态异常。电压正常范围分为24v、 220v及380v，根据物联设备本身供电情况配置。
120.通讯线接入物联设备(模拟量)配置设备供电情况检测python可执行程 序及数据变化检测python可执行程序。供电情况检测python可执行程序判断 设备供电电流、电压值是否处于正常范围内，当电流、电压值为0或者超出正 常范围则判断物联设备运行状态异常。电压正常范围分为24v、220v及380v， 根据物联设备本身供电情况配置。数据变化检测python可执行程序判断数据 变化频率是否符合配置要求，不符合配置频率的则判断物设备状态异常；数据 跳零(或null值)频率判断物联数据传输数据是否频繁丢值，若丢值频率 达到设定的阈值则判断安全相关物联设备运行状态异常。
121.网络层3包括物联网3-1和互联网3-2；所述物联网3-1用于链接所述安 全相关子系统和所述安全相关物联设备，所述互联网3-2用于将所述监测信息 发送至所述安全诊断层。
122.所述安全诊断层2用于根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安 全状态诊断，得到安全诊断结果；所述目标项包括：人的行为2-1、物的状态 2-2、环境因素2-3以及管理的执行情况2-4。其中，所使用的诊断方法包括： 信号组合报警方法2-5、ai智能识别方法2-6、流程控制方法2-7。
123.所述应用展示层1用于当所述安全诊断结果表明存在非安全的目标项时， 根据所述非安全的目标项确定非安全区域的位置；将所述非安全区域的位置在 工业现场3d等比模型中进行可视化展示。应用展示层1具体包括：3d等比 现场实时诊断定位模块1-1、诊断报警模块1-2、预案推送模块1-3、诊断追溯 模块1-4、诊断报告模块1-5、任务管理模块1-6、诊断配置模块1-7。
124.如图8所示，数据中心部5署于数据库服务器；应用展示层1及安全诊断 层2部署于平台服务器；ai智能识别2-6部署于ai算法服务器，根据算法模 型量及监控摄像头个数可选择一台或多台ai算法服务器提供实时ai智能识别 服务。
125.通过诊断配置模块1-7配置各安全监测项诊断关联数据及诊断规则、影响 区域或影响点、非安全状态排除预案。配置完成后，安全诊断层2实时对所有 目标项进行诊断，当诊断到非安全的目标项时在应用展示层3d等比现场实时 诊断定位并形成诊断报警存储于数据中心5的数据存储模块5-2。同时根据预 案推送模块1-3和诊断配置模块1-7时的目标项非安全状态排除预案，指导当 班人员按步骤排除目标项的非安全状态。
126.各安全监测项诊断配置及诊断实现具体实现方式见以下安全诊断层2中 各安全诊断项举例说明。其中，非安全的目标项的诊断方法如图4、5、6、7 所示，图4为人的不安全行为诊断方法示意图，图5为物的不安全状态诊断方 法示意图，图6为环境的不安全因素诊断方法示意图，图7为管理的未有效执 行诊断方法示意图。
127.(1)人的不安全行为分为：2-1-1人员未合格穿戴作业装备、2-1-2人员 姿态异常、2-1-3人员进入了非授权区域、2-1-4人员未携带必要的安全保障用 具。
128.2-1-1人员未合格穿戴作业装备，指人员进入指定区域或指定作业时未佩 戴安全帽、穿戴防护服、防护手套、护目镜、工作服、安全靴等一种或多种防 护装备。在诊断配置时，确定各区域需要防护的内容，对进入该区域的监控摄 像头配置相应的ai智能识别算法。指定作业配置在任务配置模块1-6中配置 作业任务时配置作业区域及防护需求。配置完成后，ai智能识别2-6实时监 控指定区域监控摄像头，当监控到有人进入区域时识别其作业装备穿戴状态， 若按配置需求完整穿戴则判断为安全状态，反之诊断为非安全状态。
指定作业 的ai智能识别2-6需在启动作业后实时监控识别。
129.2-1-2人员姿态异常，指人员进入指定区域不可以打手机、抽烟等行为； 人员在不合适的区域登高；人员显示为摔倒的异常行为。在诊断配置模块时， 对需要监控的区域各监控摄像头配置相应的ai智能识别2-6算法，配置完成 后，ai智能识别2-6实时监控配置摄像头视频图像，当识别到出现相关人员 姿势存在异常时则诊断为非安全状态。
130.2-1-3人员进入了非授权区域，指除门禁控制之外的空旷区域，需要一定 资质或相应级别的人员才可以进入。在诊断配置时，在3d等比现场可视化界 面上绘制虚拟空间，配置可以进入的人员信息。配置完成后，信号组合报警 2-5实时监控现场内人员定位信息，当有人进入虚拟权限区域时，判断人员是 否具有权限，若无权限则诊断为非安全状态。同时为了以防人员不携带定位卡 进入，ai智能识别2-6实时识别监控区域内监控摄像头视频图像，所识别到 人且当前区域内无任何定位信息时，诊断为非安全状态。任务配置时也可以配 置临时权限区域，任务完成后取消。诊断配置配置的虚拟权限区域长久有效， 不随任务完成取消，可根据时间现场需求新增、删除、修改以及启用禁用。
131.2-1-4人员未携带必要的安全保障用具，指人员进行相关作业时未携带安 全绳子、便携式有毒气体检测仪等。此非安全目标项需要在任务管理时配置任 务执行时所需要携带的安全用具。配置完成后，流程控制开始任务时，需要操 作人员在手持端点击开启作业任务，并根据任务配置要求，扫码nfc确认到 达作业点后扫码安全保障用具所贴nfc确认保障用具已全部携带，若作业开 始10min内未确认则诊断为非安全状态。
132.(2)物的不安全状态包括：安全相关物联设备离线2-2-1、安全相关物联 设备故障2-2-2、安全用具缺失2-2-3、特种车辆在场2-2-4、特种设备未规范 使用2-2-5、安全用具超限2-2-6。
133.2-2-1安全保障物联设备离线，指感知层4上传的设备状态信号为离线状 态，诊断为非安全状态。
134.2-2-2安全保障物联设备故障，指感知层4上传的设备状态信号为故障状 态，诊断为非安全状态。
135.2-2-3安全用具缺失，指规定位置摆放的安全用具个数不符合要求。在诊 断配置时关联各位置区域需要的各种安全用具个数，若区域内有智能工具柜则 直接由感知层4接入智能安全柜信号，若无智能工具柜则配置ai智能识别2-6 算法监控区域内安全用具个数。配置完成后，信号组合报警2-5根据4感知层 上传数据诊断安全监测项，当数量少于诊断配置时诊断为非安全状态；ai智 能识别2-6实时监控规定位置视频图像，当识别到个数少于诊断配置1-7时诊 断为非安全状态。
136.2-2-4特种车辆在场，指塔吊、叉车、药罐车、污泥车等容易造成人员伤 害的特种车辆在现场时，相应区域诊断为非安全状态。工业现场所有监控摄像 头都配置特种车辆识别算法，ai智能识别2-6监控摄像头视频图像中出现特 种车辆时，诊断当前摄像头所在区域为非安全状态。
137.2-2-5特种设备未规范使用，指由不具备特种设备操作资格的人员使用特 种设备进行作业。任务管理时配置任务执行时所需要使用到的特种设备，任务 执行时，流程控制2-7根据扫码开始作业的人员信息查询其特种设备作业资质， 若作业人员不具备有效的特种设备资质，则诊断为非安全状态。
138.2-2-6安全用具超限，指安全用具到期未更换。任务管理配置安全任务时， 规定安全用具检查及更换周期。配置完成后，安全任务按周期下发，流程控制 2-7检测到有安全任务超时时，诊断为非安全状态。
139.(3)环境的不安全因素包括：危险气体富足2-3-1、环境温湿度不达标 2-3-2、空气质量不达标2-3-3、火灾隐患2-3-4、不明入侵隐患2-3-5。
140.2-3-1危险气体富足，指有毒有害气体及易燃易爆气体浓度过高。1-7诊断 配置安全检测项影响区域，浓度过高诊断规则。完成配置后，2-5信号组合报 警实时诊断4感知层上传监测数据，当超过规定值诊断为非安全状态。
141.2-3-2现场作业环境温湿度，指作业区域的环境温湿度不满足装置、设备、 人的工作状态。诊断配置安全检测项影响区域、非安全状态数值区间。完成配 置后，2-5信号组合报警实时诊断4感知层上传监测数据，当数据落入非安全 状态数值区间时诊断为非安全状态。
142.2-3-3空气质量不达标，指作业区域的空气质量不满足人的工作状态。诊 断配置安全检测项影响区域、非安全状态数值区间。完成配置后，信号组合报 警2-5实时诊断感知层4上传监测数据，当数据落入非安全状态数值区间时诊 断为非安全状态。
143.2-3-4火灾隐患，指由消防系统上传的警报。诊断配置安全检测项影响区 域。完成配置后，信号组合报警2-5实时诊断感知层4上传监测数据，当警报 数据组为真时诊断为非安全状态。
144.2-3-5不明入侵隐患，指周界系统上传的警报。1-7诊断配置安全检测项影 响区域。完成配置后，2-5信号组合报警实时诊断4感知层上传监测数据，当 警报数据组为真时诊断为非安全状态。开关量表示：0为假，无报警；1为真， 有报警。
145.(4)管理的未有效执行包括：安全任务未及时执行2-4-1、安全隐患未及 时整改2-4-2、安全教育不到位2-4-3、作业资料不规范2-4-4、检查工作不到 位2-4-5、人员资质不合规2-4-6。
146.2-4-1安全任务未及时执行，指安全管理制度中要求的安全任务未在有效 期内完成。1-6任务管理配置安全任务时规定任务执行期限，完成配置后，流 程控制2-7监测到任务到期未执行则诊断为非安全状态。
147.2-4-2安全隐患未及时整改，指安全管理制度中要求的安全任务执行时受 外部影响无法合格完成。任务管理配置安全任务时配置任务合格完成标准，完 成配置后，流程控制2-7监测到任务中存在未合格完成的内容则诊断为非安全 状态。
148.2-4-3安全教育不到位，指安全管理制度中要求的作业前的安全教育未按 要求完成。任务管理配置作业任务时配置需要进行安全教育的内容、必要上传 的文件、审核安全教育完成情况的人员。完成配置后，流程控制2-7监测到任 务中存在文件不完整、无人审核或未通过审核则诊断为非安全状态。
149.2-4-4作业资料不规范，指安全管理制度中要求的作业过程中需要递交的 资料不完整或者内容不符合要求。1-6任务管理配置作业任务时配置作业过程 中每一步需要上传的资料、审核人员。完成配置后，流程控制2-7监测到任务 中存在文件不完整、无人审核或未通过审核则诊断为非安全状态。
150.2-4-5检查工作不到位，指安全管理制度中要求的作业过程中企业各级管 理人员
必须按频次至现场完成相关检查、指导、教育工作。任务管理配置作业 任务时配置作业过程中需要的层级管理人员及检查周期。完成配置后，流程控 制2-7按配置的检查周期向对应的层级管理人员推送检查任务，若任务未及时 完成则诊断为非安全状态。
151.2-4-6人员资质不合规，指作业人员不具备安全管理制度中对作业要求的 操作资质证书，或者证书未在有效期内。诊断配置模块1-7对人员资质信息进 行登记管理。任务管理模块1-6配置作业任务时配置作业要求的人员资质。作 业开始时，作业人员扫描人脸确认作业人员，流程控制2-7查询诊断配置中的 人员资质信息与任务管理配置信息匹配，若无法匹配资质则诊断为非安全状态。
152.工业现场安全诊断平台诊断结果展示及处理：
153.工业现场安全诊断平台的诊断流程如图8所示，当安全诊断层2诊断发现 有非安全的目标项时，查询诊断配置模块1-7，将此安全监测项影响区域点或 面在3d等比现场实时诊断定位1-1展示，具体表现为改变影响点或影响面底 色，将颜色改为透明度为25％的红色，使平台安全诊断结果的目标性更强，集 中关注度。点击影响点或影响面可以查看当前目标项状态及其关联的数据、图 片、视频等资料，同时预案推送模块1-3推送非安全目标项排除方案。诊断报 警模块1-2将此条诊断记录存入数据中心5的数据存储模块5-2。诊断报警模 块1-2将全工业现场当前处于非安全状态的目标项统计信息以浮窗形式展现在 3d定比模型可视化界面上，具体信息为各区域非安全目标项个数。点击个数 可以展开详细的诊断报警列表内容，内容包括：目标项、诊断异常发生时间、 影响点或影响面、关联监控摄像头、关联文件资料、关联处理预案，列表最后 可操作报警消除，用于消除误诊断的目标项的非安全状态。
154.本发明的工业现场安全诊断平台可以为作业任务临时配置作业空间，并对 空间进行权限管理，并在3d等比现场界面中展现。作业空间及权限可以临时 配置和取消提升了平台的灵活性。查看平台画面可以获悉当前现场各种作业情 况，包括：作业内容、作业工作人员、作业期限、作业区域。便于值班人员对 正在作业的区域提高关注度，提高了作业安全保障力度；同时，本发明的工业 现场安全诊断平台的目标项将人的行为及管理规范中原先完全靠工作人员自 身安全意识的管理安全项，通过流程化控制辅助ai智能识别、nfc短距离传 输技术进行了强监督安全监测，减少了人对工业现场安全保障的影响，提升了 安全保障规范的执行度，提升工业现场的安全保障力度。
155.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是 与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
156.本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施 例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的 一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变 之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
技术特征：1.一种工业现场安全诊断方法，其特征在于，包括：绘制工业现场3d等比模型；获取安全相关子系统和安全相关物联设备采集的监测信息；所述安全相关子系统包括消防系统、定位系统、周界系统、监控系统、门禁系统和广播系统；所述安全相关物联设备包括液位计、压力传感设备、环境监测仪表和防疫监控设备；根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果；所述目标项包括：人的行为、物的状态、环境因素以及管理的执行情况；当所述安全诊断结果表明存在非安全的目标项时，根据所述非安全的目标项确定非安全区域的位置；将所述非安全区域的位置在所述工业现场3d等比模型中进行可视化展示。2.根据权利要求1所述的工业现场安全诊断方法，其特征在于，所述根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果，具体包括：采用信号组合报警方法根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果，所述信号组合报警方法具体包括：对任一目标项对应的多个监测信息进行组合，得到组合监测信息，根据所述组合监测信息对所述任一目标项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果；所述监测信息包括所述安全相关子系统和所述安全相关物联设备的运行状态信息。3.根据权利要求1所述的工业现场安全诊断方法，其特征在于，所述根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果，具体包括：采用ai智能识别方法根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果，所述ai智能识别方法具体包括：将采集到的工业现场的实时视频分解为多个图像；根据所述图像采用ai算法对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果。4.根据权利要求1所述的工业现场安全诊断方法，其特征在于，所述根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果，具体包括：采用流程控制方法根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果，所述流程控制方法具体包括：对作业任务流程和安全任务流程进行控制；对所述作业任务流程进行控制，具体包括：确定作业信息，所述作业信息包括作业名称、作业地点、作业时间、作业单位和作业注意项内容；根据所述作业信息，获取作业资料、确认作业人员进出权限、配置安全用具以及获取作业规定动作资料，所述作业资料中包括作业单位资质、作业人员的资料以及作业安全教育记录；所述作业规定动作资料包括作业规定动作的图像、文字或语音；判断作业人员是否具有进出权限，得到第一判断结果；若所述第一判断结果为否，则将作业人员的行为诊断为非安全状态，并发生报警；判断是否接收到作业任务结束的指令，得到第二判断结果；若所述第二判断结果为是，则判断是否接收到当前作业人员上传的作业动作资料完整的指令，得到第三判断结果；若所述第三判断结果为是，则解除非作业人员的进出权限限制；
若所述第三判断结果为否，则当前作业人员继续上传作业动作资料，并返回步骤“判断是否接收到当前作业人员上传的作业动作资料完整的指令”；对所述安全任务流程进行控制，具体包括：设置安全任务信息；所述安全任务信息包括任务周期、任务内容、任务地点、需要携带的安全用具；将所述安全任务信息发送至当前作业人员；获取当前作业人员上传的安全任务规定动作资料，所述安全任务规定动作资料为当前作业人员根据所述所述安全任务信息执行的动作，所述安全任务规定动作资料包括安全任务规定动作的图像、文字或语音；对所述当前作业人员上传的安全任务规定动作资料中的各目标项进行安全状态诊断，当存在非安全目标项或安全任务未执行时，诊断为非安全状态。5.根据权利要求1所述的工业现场安全诊断方法，其特征在于，所述根据所述非安全的目标项确定非安全区域的位置，具体包括：根据所述非安全的目标项对应的监测信息，确定所述非安全的目标项的影响点或影响面。6.根据权利要求5所述的工业现场安全诊断方法，其特征在于，当所述安全诊断结果表明存在非安全的目标项时，所述方法还包括：诊断报警；所述诊断报警具体包括：将所述非安全的目标项的影响点或影响面在所述工业现场3d等比模型中显示。7.根据权利要求1所述的工业现场安全诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：采用诊断追溯方法确定所述安全诊断结果的真实性；所述诊断追溯方法具体包括：获取所述安全诊断结果中非安全的目标项对应的非安全历史数据；所述非安全历史数据为历史数据中非安全的目标项对应的监测数据；将所述非安全的目标项对应的监测信息与所述非安全历史数据进行比对，得到比对结果；根据所述比对结果对所述安全诊断结果的真实性进行判断，若所述非安全的目标项对应的监测信息与所述非安全历史数据相匹配，则所述安全诊断结果为真。8.根据权利要求1所述的工业现场安全诊断方法，其特征在于，在确定非安全区域的位置后，还包括：通过联动的摄像头和非安全的目标项对应的监测信息对报警信息进行追溯确认。9.根据权利要求1所述的工业现场安全诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：生成诊断报告；所述诊断报告包括诊断报警的频次、诊断报警发生的时间、统计分析图表文件、工业现场实际安全管理情况以及安全管理薄弱项。10.一种实现权利要求1-9所述的工业现场安全诊断方法的工业现场安全诊断平台，其特征在于，包括：感知层、网络层、安全诊断层、应用展示层及数据中心；所述感知层、网络层、安全诊断层、应用展示层均与所述数据中心连接；其中，所述感知层，包括安全相关子系统和安全相关物联设备，用于采集工业现场的监测信息；所述安全相关子系统包括消防系统、定位系统、周界系统、监控系统、门禁系统和广
播系统；所述安全相关物联设备包括液位计、压力传感设备、环境监测仪表和防疫监控设备；所述网络层包括物联网和互联网；所述物联网用于链接所述安全相关子系统和所述安全相关物联设备，所述互联网用于将所述监测信息发送至所述安全诊断层；所述安全诊断层用于根据所述监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断，得到安全诊断结果；所述目标项包括：人的行为、物的状态、环境因素以及管理的执行情况；所述应用展示层用于当所述安全诊断结果表明存在非安全的目标项时，根据所述非安全的目标项确定非安全区域的位置；将所述非安全区域的位置在工业现场3d等比模型中进行可视化展示。
技术总结本发明涉及一种工业现场安全诊断方法及平台，方法包括：绘制工业现场3D等比模型；获取安全相关子系统和安全相关物联设备采集的监测信息；根据监测信息对工业现场中各目标项进行安全状态诊断；目标项包括：人的行为、物的状态、环境因素以及管理的执行情况；当安全诊断结果表明存在非安全的目标项时，根据非安全的目标项确定非安全区域的位置；将非安全区域的位置在工业现场3D等比模型中进行可视化展示。本发明根据采集到的监测信息对工业现场中各目标项进行实时诊断，并将得到的非安全区域的位置在工业现场3D等比模型中进行可视化展示，通过可视化展示，导引值班人员快速定位查看现场情况，帮助值班人员尽快排除不安全状态。帮助值班人员尽快排除不安全状态。帮助值班人员尽快排除不安全状态。
技术研发人员：吴佳 杜春红 孙怡劼 孙佳
受保护的技术使用者：上海西派埃智能化系统有限公司
技术研发日：2022.07.20
技术公布日：2022/11/1
