一种远程监控式检测工作流程实时监控系统及其方法

摘要

本发明涉及一种远程监控式检测工作流程实时监控系统及其方法，包括现场监控终端、现场数据处理终端、智能通讯网关、数据通讯网络及基于卷积神经网络系统为基础监控平台，每个现场数据处理终端均通过智能通讯网关与若干现场监控终端连接构成一个工作组，各工作组的智能通讯网关通过数据通讯网络与基于卷积神经网络系统为基础监控平台建立数据连接。其使用方法包括系统组网，监控作业及数据分析等三个步骤。本发明一方面可有效满足各类环境及不同检测作业活动使用的需要，通用性好；另一方面可精确实现对检测工作质量进行监控、识别作业，并对工作人员的工作行为状态进行预判和分析，及时对目标物异常状态进行报警提示。

权利要求

1.一种远程监控式检测工作流程实时监控系统，其特征在于：包括现场监控终端（1）、现场数据处理终端（2）、智能通讯网关（3）、数据通讯网络（4）及基于卷积神经网络系统为基础的监控平台（5），所述现场数据处理终端（2）至少一个，且每个现场数据处理终端（2）均通过智能通讯网关（3）与若干现场监控终端（1）连接构成一个工作组，各工作组的智能通讯网关（3）通过数据通讯网络（4）与基于卷积神经网络系统为基础的监控平台（5）建立数据连接，且各工作组间的智能通讯网关（3）相互连接并构成至少一个监控局域网，所述现场监控终端（1）、现场数据处理终端（2）位于检测工作现场，与检测工作现场电源系统电气连接，并使现场监控终端（1）沿检测工作流程方向均布；所述的现场监控终端（1）包括承载机架（11）、驱动导轨（12）、检测头（13）、滑块（14）、转台机构（15）、视频监控装置（16）、人体传感器（17）及驱动电路（18），其中所述承载机架（11）后端面与建筑物连接，其轴线与检测工作流水线方向平行分布，所述驱动导轨（12）嵌于承载机架（11）前端面，并与承载机架（11）轴线平行分布，所述检测头（13）至少一个，通过滑块（14）与驱动导轨（12）滑动连接，且所述检测头（13）后端面通过转台机构（15）与滑块（14）前端面铰接，检测头（13）位于检测作业面上方至少20厘米，所述检测头（13）为轴向截面呈矩形的密闭腔体结构，所述视频监控装置（16）、人体传感器（17）嵌于检测头（13）外表面，其轴线与检测作业面呈0°—90°夹角，且驱动电路（18）嵌于检测头（13）内，并与驱动导轨（12）、转台机构（15）、视频监控装置（16）、人体传感器（17）电气连接，另与智能通讯网关（3）间建立数据通讯连接，所述的基于卷积神经网络系统为基础的监控平台（5）为基于BP神经网络系统、CNN神经网络中任意一种或两种共用，且基于卷积神经网络系统为基础的监控平台（5）内另设基于LSTM的智能预测系统、深度学习神经网络系统的深度学习子系统及图像识别系统，所述的视频监控装置包括底座（161）、一个CCD摄像头（162）、一个3D摄像头（163）及一个辅助照明灯（164），其中所述3D摄像头（163）、CCD摄像头（162）对称分布在辅助照明灯（164）两侧，所述CCD摄像头（162）、3D摄像头（163）和辅助照明灯（164）后端面与底座（161）前端面连接，且CCD摄像头（162）、3D摄像头（163）和辅助照明灯（164）间光轴平行分布，与底座（161）前端面垂直分布，所述的驱动电路（18）包括基于FPGA芯片为基础的电路系统、数据通讯总线、MOS驱动电路、I/O通讯电路、晶振时钟电路、稳压电路、串口通讯电路及接线端子，其中所述基于FPGA芯片为基础的电路系统与数据通讯总线和稳压电路电气连接，所述数据通讯总线另与MOS驱动电路、I/O通讯电路、晶振时钟电路、稳压电路、串口通讯电路电气连接，所述MOS驱动电路另分别与I/O通讯电路和稳压电路电气连接，所述稳压电路、I/O通讯电路、串口通讯电路与各接线端子电气连接。

2.根据权利要求1所述的一种远程监控式检测工作流程实时监控系统，其特征在于：所述的现场数据处理终端（2）为基于工业计算机、物联网控制器中任意一种或两种共用为基础的电路系统，且现场数据处理终端（2）设至少一个串口通讯电路。

3.根据权利要求1或2所述远程监控式检测工作流程实时监控系统的使用方法，其特征在于：包括以下步骤；

S1，系统组网，首先对现场监控终端（1）、现场数据处理终端（2）、智能通讯网关（3）、数据通讯网络（4）及基于卷积神经网络系统为基础的监控平台（5）进行组装，其中将基于卷积神经网络系统为基础的监控平台（5）设置在总监控室内，将现场监控终端（1）、现场数据处理终端（2）安装在检测工作现场，将智能通讯网关（3）分别安装在检测工作现场和总监控室内，最后将现场监控终端（1）、现场数据处理终端（2）、智能通讯网关（3）及基于卷积神经网络系统为基础的监控平台通过数据通讯网络（4）建立数据连接，从而完成组网装配；

S2，监控作业，完成S1步骤后，当工作人员进行检测作业时，首先通过现场监控终端（1）中的人体传感器（17）检测工作人员位置，并由驱动导轨（12）调节检测头（13）至工作人员的工作位置处，然后由检测头（13）的视频监控装置对工作人员进行面部识别，完成身份识别作业；对工作人员作业过程进行全程监控，并将监控结果反馈至基于卷积神经网络系统为基础的监控平台（5）内；

S3，数据分析，将S2步骤获得的数据采集图像传输至基于大数据的监控平台中后，由卷积神经网络系统对采集的工作人员身份与其工作内容和工作习惯进行匹配，满足对检测作业精确监控的需要，同时由基于LSTM的智能预测系统、深度学习神经网络系统对工作人员的工作习惯进行深度学习，得到工作人员的日常工作行为习惯参数备用，将所述日常工作行为习惯参数与工作人员现场工作状态进行比对，从而及时发现工作人员异常工作状态情况，从而及时发现工作失误、工作事故情况并报警和纠正。

说明书

一种远程监控式检测工作流程实时监控系统及其方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种远程监控式检测工作流程实时监控系统及其方法，属于视频信号处理及数据通讯技术领域。

背景技术

[0002] 目前在工农业生产、日常检查等活动和工作中，均需要通过检测工序对特定物品、人员进行相应的检测工作，尤其是针对生物医药、食品加工及重要机电产品检测中，其检测
工序相对复杂，虽然目前有较健全的检测手段和完善的检测管理制度及手段，但在实际工
作中发现，当前在进行检测工作时，缺乏一种全面有效的远程监控手段，无法实现对检测工
作人员、检测工作内容等全程精确监控作业，从而导致对检测工作缺乏有效的监控，同时也
无法及时发现检测作业中存在的操作漏洞和缺陷，从而导致当前的检测监管工作难度大、
检测工作质量检测效率及精度差，易导致生产、管理活动存在较大的隐患。

[0003] 因此，针对这一现状，迫切需要开发一种通用性检测工作远程监控系统，以满足实际工作的需要。

发明内容

[0004] 针对现有技术上存在的不足，本发明提供一种远程监控式检测工作流程实时监控系统及其方法，以达实际使用工作中使用的目的。

[0005] 为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：

[0006] 一种远程监控式检测工作流程实时监控系统，包括现场监控终端、现场数据处理终端、智能通讯网关、数据通讯网络及基于卷积神经网络系统为基础的监控平台，现场数据
处理终端至少一个，且每个现场数据处理终端均通过智能通讯网关与若干现场监控终端连
接构成一个工作组，各工作组的智能通讯网关通过数据通讯网络与基于卷积神经网络系统
为基础的监控平台建立数据连接，且各工作组间的智能通讯网关相互连接并构成至少一个
监控局域网，现场监控终端、现场数据处理终端位于检测工作现场，与检测工作现场电源系
统电气连接，并使现场监控终端沿检测工作流程方向均布；所述的现场监控终端包括承载
机架、驱动导轨、检测头、滑块、转台机构、视频监控装置、人体传感器及驱动电路，其中所述
承载机架后端面与建筑物连接，其轴线与检测工作流水线方向平行分布，所述驱动导轨嵌
于承载机架前端面，并与承载机架轴线平行分布，所述检测头至少一个，通过滑块与驱动导
轨滑动连接，且所述检测头后端面通过转台机构与滑块前端面铰接，检测头位于检测作业
面上方至少20厘米，所述检测头为轴向截面呈矩形的密闭腔体结构，所述视频监控装置、人
体传感器嵌于检测头外表面，其轴线与检测作业面呈0°—90°夹角，且驱动电路嵌于检测头
内，并与驱动导轨、转台机构、视频监控装置、人体传感器电气连接，另与智能通讯网关间建
立数据通讯连接。

[0007] 进一步的，所述的基于卷积神经网络系统为基础的监控平台为基于BP神经网络系统、CNN神经网络中任意一种或两种共用，且基于卷积神经网络系统为基础的监控平台内另
设基于LSTM的智能预测系统、深度学习神经网络系统的深度学习子系统及图像识别系统。

[0008] 进一步的，所述的现场数据处理终端为基于工业计算机、物联网控制器中任意一种或两种共用为基础的电路系统，且现场数据处理终端设至少一个串口通讯电路。

[0009] 进一步的，所述的驱动电路包括基于FPGA芯片为基础的电路系统、数据通讯总线、MOS驱动电路、I/O通讯电路、晶振时钟电路、稳压电路、串口通讯电路及接线端子，其中所述
基于FPGA芯片为基础的电路系统与数据通讯总线和稳压电路电气连接，所述数据通讯总线
另与MOS驱动电路、I/O通讯电路、晶振时钟电路、稳压电路、串口通讯电路电气连接，所述
MOS驱动电路另分别与I/O通讯电路和稳压电路电气连接，所述稳压电路、I/O通讯电路、串
口通讯电路与各接线端子电气连接。

[0010] 进一步的，所述的视频监控装置包括底座、一个CCD摄像头、一个3D摄像头及一个辅助照明灯，其中所述3D摄像头、CCD摄像头对称分布在辅助照明灯两侧，所述CCD摄像头、
3D摄像头和辅助照明灯后端面与底座前端面连接，且CCD摄像头、3D摄像头和辅助照明灯间
光轴平行分布，与底座前端面垂直分布。

[0011] 一种远程监控式检测工作流程实时监控系统的使用方法，包括如下步骤；

[0012] S1，系统组网，首先对构成本发明的现场监控终端、现场数据处理终端、智能通讯网关、数据通讯网络及基于卷积神经网络系统为基础的监控平台进行组装，其中将基于卷
积神经网络系统为基础的监控平台设置在总监控室内，将现场监控终端、现场数据处理终
端安装在检测工作现场，将智能通讯网关分别安装在检测工作现场和总监控室内，最后将
现场监控终端、现场数据处理终端、智能通讯网关及基于卷积神经网络系统为基础的监控
平台通过数据通讯网络建立数据连接，从而完成本发明组网装配；

[0013] S2，监控作业，完成S1步骤后，当工作人员进行检测作业时，首先通过现场监控终端上的人体传感器检测工作人员位置，并由驱动导轨调节检测头至工作人员的工作位置
处，然后由检测头的视频监控装置一方面对工作人员进行面部识别，完成身份识别作业，另
一方面对工作人员作业过程进行全程监控，并将监控结果反馈至基于卷积神经网络系统为
基础的监控平台内；

[0014] S3，数据分析，将S2步骤获得的数据采集图像传输至基于大数据的监控平台中后，由卷积神经网络系统对采集的工作人员身份与其工作内容和工作习惯进行匹配，满足对检
测作业精确监控的需要，同时由基于LSTM的智能预测系统、深度学习神经网络系统对工作
人员的工作习惯进行深度学习，得到工作人员日常工作行为习惯参数备用，并通过行为习
惯参数与工作人员现场工作状态进行比对，从而及时发现工作人员异常工作状态情况，从
而及时发现工作失误、工作事故情况并报警和纠正。

[0015] 本发明一方面系统构成结构简单，使用灵活方便，通用性好，系统构成及维护便捷，可有效满足各类环境及不同检测作业活动使用的需要，同时另可实现大面域范围内多
机协同运行作业的需要；另一方面运行数据处理能力强，在满足监控作业的同时，另可精确
实现对检测工作质量进行监控、识别作业，并对工作人员的工作行为状态进行预判和分析，
及时对目标物异常状态进行报警提示，从而极大的提高了检测工作监控作业便捷性、可靠
性和灵活性。

附图说明

[0016] 下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明。

[0017] 图1为本发明系统结构示意图；

[0018] 图2为现场监控终端结构示意图；

[0019] 图3为视频监控装置结构意图；

[0020] 图4为驱动电路结构示意图；

[0021] 图5为本发明方法流程图。

[0022] 图中各标号：现场监控终端1、现场数据处理终端2、智能通讯网关3、数据通讯网络4、基于卷积神经网络系统为基础的监控平台5、承载机架11、驱动导轨12、检测头13、滑块
14、转台机构15、视频监控装置16、人体传感器17、驱动电路18、底座161、CCD摄像头162、3D
摄像头163、辅助照明灯164。

具体实施方式

[0023] 为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

[0024] 如图1‑4所示，一种远程监控式检测工作流程实时监控系统，包括现场监控终端1、现场数据处理终端2、智能通讯网关3、数据通讯网络4及基于卷积神经网络系统为基础的监
控平台5，现场数据处理终端2至少一个，且每个现场数据处理终端2均通过智能通讯网关3
与若干现场监控终端1连接构成一个工作组，各工作组的智能通讯网关3通过数据通讯网络
4与基于卷积神经网络系统为基础的监控平台5建立数据连接，且各工作组间的智能通讯网
关3相互连接并构成至少一个监控局域网，现场监控终端1、现场数据处理终端2位于检测工
作现场，与检测工作现场电源系统电气连接，并使现场监控终端1沿检测工作流程方向均
布。

[0025] 本实施例中，所述的基于卷积神经网络系统为基础的监控平台5为基于BP神经网络系统、CNN神经网络中任意一种或两种共用，且基于卷积神经网络系统为基础的监控平台
5内另设基于LSTM的智能预测系统、深度学习神经网络系统的深度学习子系统及图像识别
系统。

[0026] 本实施例中，所述的现场数据处理终端2为基于工业计算机、物联网控制器中任意一种或两种共用为基础的电路系统，且现场数据处理终端2设至少一个串口通讯电路，需要
说明的，所述的现场监控终端1包括承载机架11、驱动导轨12、检测头13、滑块14、转台机构
15、视频监控装置16、人体传感器17及驱动电路18，其中所述承载机架11后端面与建筑物连
接，其轴线与检测工作流水线方向平行分布，所述驱动导轨12嵌于承载机架11前端面，并与
承载机架11轴线平行分布，所述检测头13至少一个，通过滑块14与驱动导轨12滑动连接，且
所述检测头13后端面通过转台机构15与滑块14前端面铰接，检测头13位于检测作业面上方
至少20厘米，所述检测头13为轴向截面呈矩形的密闭腔体结构，所述视频监控装置16、人体
传感器17嵌于检测头13外表面，其轴线与检测作业面呈0°—90°夹角，且驱动电路18嵌于检
测头13内，并与驱动导轨12、转台机构15、视频监控装置16、人体传感器17电气连接，另与智
能通讯网关3间建立数据通讯连接。

[0027] 进一步优化的，所述的驱动电路18包括基于FPGA芯片为基础的电路系统、数据通讯总线、MOS驱动电路、I/O通讯电路、晶振时钟电路、稳压电路、串口通讯电路及接线端子，
其中所述基于FPGA芯片为基础的电路系统与数据通讯总线和稳压电路电气连接，所述数据
通讯总线另与MOS驱动电路、I/O通讯电路、晶振时钟电路、稳压电路、串口通讯电路电气连
接，所述MOS驱动电路另分别与I/O通讯电路和稳压电路电气连接，所述稳压电路、I/O通讯
电路、串口通讯电路与各接线端子电气连接。

[0028] 进一步优化的，所述的视频监控装置16包括底座161、一个CCD摄像头162、一个3D摄像头163及一个辅助照明灯164，其中所述3D摄像头163、CCD摄像头162对称分布在辅助照
明灯164两侧，所述CCD摄像头162、3D摄像头163和辅助照明灯164后端面与底座161前端面
连接，且CCD摄像头162、3D摄像头163和辅助照明灯164间光轴平行分布，与底座161前端面
垂直分布。

[0029] 如图5所示，一种远程监控式检测工作流程实时监控系统的使用方法，包括如下步骤；

[0030] S1，系统组网，首先对构成本发明的现场监控终端1、现场数据处理终端2、智能通讯网关3、数据通讯网络4及基于卷积神经网络系统为基础的监控平台5进行组装，其中将基
于卷积神经网络系统为基础的监控平台5设置在总监控室内，将现场监控终端1、现场数据
处理终端2安装在检测工作现场，将智能通讯网关3分别安装在检测工作现场和总监控室
内，最后将现场监控终端1、现场数据处理终端2、智能通讯网关3及基于卷积神经网络系统
为基础的监控平台通过数据通讯网络4建立数据连接，从而完成本发明组网装配；

[0031] S2，监控作业，完成S1步骤后，当工作人员进行检测作业时，首先通过现场监控终端1上的人体传感器17检测工作人员位置，并由驱动导轨12调节检测头13至工作人员的工
作位置处，然后由检测头13的视频监控装置一方面对工作人员进行面部识别，完成身份识
别作业，另一方面对工作人员作业过程进行全程监控，并将监控结果反馈至基于卷积神经
网络系统为基础的监控平台5内；

[0032] S3，数据分析，将S2步骤获得的数据采集图像传输至基于大数据的监控平台中后，由卷积神经网络系统对采集的工作人员身份与其工作内容和工作习惯进行匹配，满足对检
测作业精确监控的需要，同时由基于LSTM的智能预测系统、深度学习神经网络系统对工作
人员的工作习惯进行深度学习，得到工作人员日常工作行为习惯参数备用，并通过行为习
惯参数与工作人员现场工作状态进行比对，从而及时发现工作人员异常工作状态情况，从
而及时发现工作失误、工作事故情况并报警和纠正。

[0033] 本发明一方面系统构成结构简单，使用灵活方便，通用性好，系统构成及维护便捷，可有效满足各类环境及不同检测作业活动使用的需要，同时另可实现大面域范围内多
机协同运行作业的需要；另一方面运行数据处理能力强，在满足监控作业的同时，另可精确
实现对检测工作质量进行监控、识别作业，并对工作人员的工作行为状态进行预判和分析，
及时对目标物异常状态进行报警提示，从而极大的提高了检测工作监控作业便捷性、可靠
性和灵活性。

[0034] 本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制。上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理。在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有
各种变化和改进。这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围
由所附的权利要求书及其等效物界定。