基于深度学习的增强现实AR安全帽

本发明涉及个人防护装备、计算机视觉、深度学习以及增强现实，具体是一种基于深度学习的增强现实ar安全帽。背景技术：1、随着工业化进程加快，施工现场的安全管理与实时监控变得尤为重要。传统的安全帽虽能提供基本的物理防护，但在预防和预警潜在风险、提供实时信息支持等方面存在局限。技术实现思路1、为了克服已有技术的不足,本发明提供了一种基于深度学习的增强现实ar安全帽，融合深度学习算法，实现精准安全监测、实时风险预警和智能辅助决策。2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：3、一种基于深度学习的增强现实ar安全帽，包括：4、数据采集与预处理模块，用于通过安全帽的摄像头进行图像采集。通过mems加速度计、陀螺仪、温湿度传感器以及气体检测传感器采集施工环境中的视频流、运动状态、环境温度湿度以及气体浓度数据；并对采集的数据进行预处理；5、深度学习模型训练与部署模块，针对不同的安全监测任务，构建和训练多种深度神经网络模型；6、实时分析与预警模块，当安全帽接收到处理后的实时图像和传感器数据时，其内置的深度学习模型迅速进行推理分析，一旦识别出潜在的风险事件，会立即将该信息传输至预警子系统；7、交互与反馈优化模块，设计用户友好的ar交互界面，通过语音识别和手势识别技术，实现佩戴者与系统的自然交互。8、进一步，所述数据采集与预处理模块中，在预处理阶段，图像数据首先经过镜头畸变校正算法进行矫正，保证后续深度学习算法能够准确分析；接着，运用图像去噪技术，去除不必要的噪声干扰；音频信号也采用降噪算法进行处理，确保传感器数据的有效性与准确性。9、再进一步，所述深度学习模型训练与部署模块中，安全监测任务如下：10、行为分析：利用两阶段或多帧关联的方法，采用mask r-cnn或者动作识别框架来捕捉和识别工人的不安全作业行为，包括未穿戴防护设备、违规操作机械；11、物体识别：针对高空坠物风险，应用yolov5或ssd目标检测模型，实现实时识别和追踪工地上的不稳定物件；12、环境监测：针对有毒有害气体泄漏，使用深度学习回归模型预测气体浓度变化，或训练分类器识别不同类型的气体种类；模型经训练后，通过量化压缩技术转换为适合嵌入式设备运行的模型格式，并部署在安全帽内部的高性能嵌入式计算单元上，以满足实时计算的需求。13、所述实时分析与预警模块中，预警机制通过震动提醒、led灯光闪烁以及ar显示器上的警示图标方式向佩戴者发出警告；ar显示部分采用了波导光学技术的透明显示屏，将深度学习算法分析得出的关键信息叠加于实际视野中，使佩戴者能够直观理解并采取相应措施。14、所述交互与反馈优化模块中，还具备自我学习与优化能力，通过在线深度学习算法动态调整预警阈值和决策逻辑；运用半监督学习或强化学习策略，根据历史预警记录和用户的反馈，自动调整模型参数，以提升预警准确率和实用性，减少误报或漏报情况。15、本发明的有益效果主要表现在：实现精准安全监测、实时风险预警和智能辅助决策。技术特征：1.一种基于深度学习的增强现实ar安全帽，其特征在于，所述安全帽包括：2.如权利要求1所述的基于深度学习的增强现实ar安全帽，其特征在于，所述数据采集与预处理模块中，在预处理阶段，图像数据首先经过镜头畸变校正算法进行矫正，保证后续深度学习算法能够准确分析；接着，运用图像去噪技术，去除不必要的噪声干扰；音频信号也采用降噪算法进行处理，确保传感器数据的有效性与准确性。3.如权利要求1或2所述的基于深度学习的增强现实ar安全帽，其特征在于，所述深度学习模型训练与部署模块中，安全监测任务如下：4.如权利要求1或2所述的基于深度学习的增强现实ar安全帽，其特征在于，所述实时分析与预警模块中，预警机制通过震动提醒、led灯光闪烁以及ar显示器上的警示图标方式向佩戴者发出警告；ar显示部分采用了波导光学技术的透明显示屏，将深度学习算法分析得出的关键信息叠加于实际视野中，使佩戴者能够直观理解并采取相应措施。5.如权利要求1或2所述的基于深度学习的增强现实ar安全帽，其特征在于，所述交互与反馈优化模块中，还具备自我学习与优化能力，通过在线深度学习算法动态调整预警阈值和决策逻辑；运用半监督学习或强化学习策略，根据历史预警记录和用户的反馈，自动调整模型参数，以提升预警准确率和实用性，减少误报或漏报情况。技术总结一种基于深度学习的增强现实AR安全帽，包括：数据采集与预处理模块，用于通过安全帽的摄像头进行图像采集；采集施工环境中的视频流、运动状态、环境温度湿度以及气体浓度数据；并对采集的数据进行预处理；深度学习模型训练与部署模块，针对不同的安全监测任务，构建和训练多种深度神经网络模型；实时分析与预警模块，当安全帽接收到处理后的实时图像和传感器数据时，其内置的深度学习模型迅速进行推理分析，一旦识别出潜在的风险事件，会立即将该信息传输至预警子系统；交互与反馈优化模块，设计用户友好的AR交互界面，通过语音识别和手势识别技术，实现佩戴者与系统的自然交互。本发明融合深度学习算法，实现精准安全监测、实时风险预警和智能辅助决策。技术研发人员：周兆吉,蒋介,应雨杰,金悦悦,季晓龙,杨旭燕,韩超受保护的技术使用者：浙江交通职业技术学院技术研发日：技术公布日：2024/8/1