一种基于多维度数据融合的智能安全监测方法、系统

本发明公开了一种基于多维度数据融合的智能安全监测方法、系统，该方法包括对工业设备状态进行动态自检，获取设备的相应数据，与安全阈值进行匹配，得到设备的状态；利用改进的YOLOv7模型对操作人员安全帽的位置、生理指标进行处理，获取人员的行为数据；利用分层部署的LoRaWAN传感器采集环境数据，计算环境风险指数；利用Apache Flink实时流处理框架融合设备的状态、人员的行为数据和环境数据，得到预警指令；将预警指令传输到自适应闭锁控制系统和人员管理平台中，实施预警处理，完成安全监测。本发明显著提升安全风险识别精度与响应效率，推动工业安全管理从被动响应向主动预防转型。