(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210652871.6 (22)申请日 2022.06.08 (71)申请人 西藏米优科技有限公司 地址 850000 西藏自治区拉萨市柳梧新区 雅砻阳光 花园4-2-1201 (72)发明人 易青云　 (74)专利代理 机构 北京竹辰知识产权代理事务 所(普通合伙) 11706 专利代理师 彭一波 (51)Int.Cl. G06V 10/75(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种实验考试安全预警方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种实验考试安全预警方法， 该方法包括： 建立实验数据库， 根据不同实验考 试的实验 过程的风险点建立相应的数据库， 存储 与各项实验相匹配的安全规范； 根据系统输入的 实验考试项目匹配相应的安全规范， 安全规范中 包括该实验操作中的风险较高的危险行为和操 作规范； 基于实验考试实时视频， 识别危险行为 以及是否出现危险状况； 对危险行为进行警告， 对突发危险状况进行报警。 本发 明实现了实验考 试的自动安全监测， 根据不同的实验项目提前设 置实验需关注的风险点， 由此提高了实验过程的 安全性。 本发 明还提供了一种实验考试安全预警 系统。 权利要求书3页 说明书11页 附图2页 CN 114913356 A 2022.08.16 CN 114913356 A 1.一种实验考试安全预警方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 建立实验数据库， 根据不同实验考试的实验过程的风险点建立相应的数据库， 存储 与各项实验相匹配的安全规范； S2： 确认实验考试项目， 匹配与考试项目相应的安全规范； 根据系统输入的实验考试项目匹配相应的安全规范， 安全规范中包括该实验操作中的 风险较高的危险行为和操作规范； S3： 基于实验考试实时视频， 识别危险行为以及是否出现危险状况； S4： 基于步骤S3得到的结果， 对危险行为进行警告， 对突发危险状况进行报警。 2.根据权利要求1所述的实验考试安全预警方法， 其特征在于， 所述步骤S1中， 基于化 学实验中酒精灯操作使用规范， 对酒精灯的使用设置操作规范准则。 3.根据权利要求2所述的实验考试安全预警方法， 其特征在于， 包括以下危险行为和操 作规范： a.酒精灯的容积在确定的范围内； b.为防止酒精灯倾倒， 禁止将酒精灯倾 斜放置； c.禁止对燃烧状态的酒精灯添加酒精； d.禁止使用其 他酒精灯引燃； e.禁止用嘴吹灭 酒精灯。 4.根据权利要求1所述的实验考试安全预警方法， 其特征在于， 所述步骤S2中， 基于化 学实验中， 针对实验考试项目， 确定该实验项目中是否用到酒精灯， 如果有， 则匹配酒精灯 操作使用规范。 5.根据权利要求1所述的实验考试安全预警方法， 其特 征在于， 所述 步骤S3中， 还 包括： S31： 识别拍摄视频中的酒精灯的状态， 通过图像识别确定酒精灯的放置角度， 是否倾 斜放置， 若倾 斜放置， 确定倾角； 若倾 斜角度大于安全阈值， 则进行警告； S32： 基于步骤S31判断酒精灯平稳放置在桌面上或者平稳的垫块上， 则基于图像判断 酒精灯中的酒精液位高度， 确定酒精 容积是否在合适的区间， 若剩余酒精过多或者过少， 则 进行相应的警告， 并通知教师加减酒精； S33： 识别酒精灯是否处于燃烧状态， 具体为： 通过识别视频中的图像确认酒精灯是否 有火焰， 若有火焰， 则对火焰姿态形状进行判断， 识别 火焰与酒精灯的位置， 若火焰形状面 积变化在一定范围内， 代表发生火灾， 进 行火灾报警， 否则依次检测是否存在对燃烧状态的 酒精灯添加酒精； 使用其 他酒精灯引燃和用嘴吹灭 酒精灯的情况。 6.根据权利要求5所述的实验考试安全预警方法， 其特征在于， 所述步骤S31中， 还包 括： 采用基于深度卷积神经网络的酒精灯识别， 具体包括网络的建立、 训练和识别， 过程如 下： a.网络的建立： 本发明采用的深度卷积神经网络,包括总共有23层,包含八个学习层， 包括五个卷积层、 三个全连接层的卷积神经网； 最后一个全连接层的输出被送到一个 Softmax分类层； b.模型训练： 训练部分选取卷积神经网络模型的非线性激活层作为特征选取层,输入包括实验器具权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114913356 A 2的实验桌面图像到卷积神经网络模型进行训练并提取特征,将得到的特征提取集输入到多 分类支持向量机分类 器中进行训练， 剩余图像对识别系统进行测试,得到识别率； c.视频识别， 基于上述训练好的神经网络模型， 对采集的视频的图像帧进行识别， 识别 视频中酒精灯数量和位置坐标， 并将识别得到的酒精灯位置进行框 选， 在教师终端显示。 7.根据权利要求6所述的实验考试安全预警方法， 其特征在于， 所述步骤S32中， 还包 括： 酒精灯中酒精液位识别还包括进行阈值分割， 将阈值与图像中每个像素值进行比较划 分： 设原始图像为f(x,y)， 分割处 理后的图像为g(x,y)， T为阈值， 则有： 阈值T的选择 方法如下： (1)首先估计一个初始全局阈值， 选取所有像素点的灰度平均值作为第一次的分割阈 值T； (2)用T将图像分为大于T和小于T的两个区域R 1， R2； (3)分别计算R 1和R2两个区域的像素点平均灰度A和B； (4)推算新的下一轮阈值T＝(A+B)/2； (5)重复上述步骤(1)～(4)几次直到上一次阈值和本次阈值相等， 则结束迭代过程， 最 后一次的T为 最终的分割阈值。 8.根据权利要求7所述的实验考试安全预警方法， 其特征在于， 所述步骤S33中， 还包 括： 基于双边滤波的方式对红外图像进行 滤波。 9.根据权利要求8所述的实验考试安全预警方法， 其特征在于， 所述步骤S33中， 还包 括： 采用面积变化 率可以用来区分火焰和闪烁的发光干扰物， 计算火焰面积的增长率K： 其中， 和 分别为前后N帧图像的火焰面积的平均值， 计算方式如下： 其中， 第i帧Si为火焰面积大小， N 为帧数； 若K>1,则火焰面积增大， 若K<1,则火焰面积缩小， 若K＝1， 则火焰面积不变； 设置阈值 k1， k2， 若k2> K>k1， 则判定现场发生火灾。 10.一种实验考试安全预警系统， 其特 征在于， 其具体包括： 教师终端， 其用于 显示学生终端信息， 包括 考试过程视频以及报警和警告信息； 学生终端， 包括三个分别为XYZ方向的摄像头， 一个红外摄像头； 视频处理器， 其用于基 于实验考试实时视频， 识别危险行为以及是否出现危险状况； 实验数据库， 其用于根据不同实验考试的实验过程的风险点建立相应的数据库， 存储权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114913356 A 3