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申请/专利权人：克拉玛依市富城油气研究院有限公司;克拉玛依市富城油砂矿资源开发有限责任公司

摘要：本公开涉及一种基于物联网技术的井场远程监控系统及方法。该方法包括：获取由摄像头采集的施工人员图像；将所述施工人员图像传输至后台服务器；在所述后台服务器，从数据库提取施工人员穿戴劳动防护用具参考图像的集合；构建所述施工人员穿戴劳动防护用具参考图像的集合和所述施工人员图像之间的施工人员状态差异以得到状态语义差异系数；基于所述状态语义差异系数与预定阈值之间的比较，确定是否生成施工人员未穿戴劳动防护用具的预警提示。这样，一旦发现未穿戴劳动防护用具的情况，将及时生成预警提示，帮助管理人员快速采取措施，确保施工人员的安全，降低事故发生的风险，实现井场的智能远程监控。

主权项：1.一种基于物联网技术的井场远程监控方法，其特征在于，包括：获取由摄像头采集的施工人员图像；将所述施工人员图像传输至后台服务器；在所述后台服务器，从数据库提取施工人员穿戴劳动防护用具参考图像的集合；在所述后台服务器，构建所述施工人员穿戴劳动防护用具参考图像的集合和所述施工人员图像之间的施工人员状态差异以得到状态语义差异系数；在所述后台服务器，基于所述状态语义差异系数与预定阈值之间的比较，确定是否生成施工人员未穿戴劳动防护用具的预警提示；其中，在所述后台服务器，构建所述施工人员穿戴劳动防护用具参考图像的集合和所述施工人员图像之间的施工人员状态差异以得到状态语义差异系数，包括：提取所述施工人员穿戴劳动防护用具参考图像的集合的参考施工人员状态特征以得到施工人员状态参考聚焦特征向量；提取所述施工人员图像的检测施工人员状态特征以得到施工人员状态检测特征向量；计算所述施工人员状态参考聚焦特征向量和所述施工人员状态检测特征向量之间的所述状态语义差异系数；其中，计算所述施工人员状态参考聚焦特征向量和所述施工人员状态检测特征向量之间的所述状态语义差异系数，包括：以如下状态语义差异量化公式来计算所述施工人员状态参考聚焦特征向量和所述施工人员状态检测特征向量之间的所述状态语义差异系数；其中，所述状态语义差异量化公式为： ，其中，为所述状态语义差异系数，为所述施工人员状态参考聚焦特征向量，为所述施工人员状态检测特征向量，表示特征向量的1范数；其中，还包括训练步骤：对基于卷积神经网络模型的图像特征提取器和共性特征聚焦网络进行训练；其中，所述训练步骤，包括：获取训练数据，所述训练数据包括训练施工人员图像，以及，状态语义差异系数的真实值；在所述后台服务器，从数据库提取训练施工人员穿戴劳动防护用具参考图像的集合；在所述后台服务器，将所述训练施工人员穿戴劳动防护用具参考图像的集合中的各个训练施工人员穿戴劳动防护用具参考图像通过所述基于卷积神经网络模型的图像特征提取器以得到训练施工人员状态参考特征向量的集合；在所述后台服务器，将所述训练施工人员状态参考特征向量的集合输入所述共性特征聚焦网络以得到训练施工人员状态参考聚焦特征向量；在所述后台服务器，将所述训练施工人员图像通过所述基于卷积神经网络模型的图像特征提取器以得到训练施工人员状态检测特征向量；在所述后台服务器，计算所述训练施工人员状态参考聚焦特征向量和所述训练施工人员状态检测特征向量之间的训练状态语义差异系数；计算所述训练状态语义差异系数和所述状态语义差异系数的真实值之间的交叉熵函数值作为差值损失函数值；以所述差值损失函数值来对所述基于卷积神经网络模型的图像特征提取器和所述共性特征聚焦网络进行训练，其中，在模型的每次迭代训练时，对所述训练施工人员状态参考聚焦特征向量进行优化；其中，在模型的每次迭代训练时，对所述训练施工人员状态参考聚焦特征向量进行优化，包括：在模型的每次迭代训练时，以如下优化公式对所述训练施工人员状态参考聚焦特征向量进行优化以得到优化后的训练施工人员状态参考聚焦特征向量；其中，所述优化公式为： ，其中，表示所述训练施工人员状态参考聚焦特征向量，和分别是所述训练施工人员状态参考聚焦特征向量的第和第位置的特征值，表示第一中间矩阵，表示第二中间矩阵，表示第一中间矩阵的位置的特征值，表示第二中间矩阵的位置的特征值，表示按位置点加，表示矩阵乘法，表示优化后的训练施工人员状态参考聚焦特征向量。

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