摘要
本发明涉及仓库环境风险监测技术领域,具体为一种仓库环境风险监测方法及系统,包括以下步骤:获取目标仓库内叉车司机或巡检员的排班表与当前作业时间,再采集当前任务类型的任务负荷因子与作业区域的温度和噪音等级,计算得到情景疲劳风险值。本发明通过解析叉车司机与巡检员的排班数据和实时任务负荷、环境压力指标,定量评估人员作业状态与环境条件对疲劳风险的综合影响,使风险评价依据更加全面具体,避免风险判断的单一性;实时获取仓库布局图与货物分布信息,并结合仓库内火灾烟雾、有毒气体传感器的读数,将多源风险要素关联到具体仓库网格单元内,实现了空间粒度更精细、风险信息更全面的融合。
技术关键词
风险监测方法
仓库环境
应急资源调度
有毒气体传感器
高风险
网格
仓库内叉车
情景
数值
消防机器人
烟雾传感器
二维组合结构
环境传感器
布局
分区
风险监测技术
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网络安全监控方法
数据嵌入
编码向量
区块链技术
时序
动态风险评估方法
近红外光谱传感器
LSTM神经网络
多模态
风险评分模型
大型集装箱起重机
智能预警方法
动态场景
因子
高风险
收纳机器人
视觉识别方法
光源
图像采集设备
机器人视觉识别
实时监测方法
深度特征提取
卡尔曼滤波
停留点
注意力机制