CN109019715B - 医疗污水处理安全立体监测云平台、***及其方法 - Google Patents
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Abstract
本公开公开了一种医疗污水处理安全立体监测云平台、***及其方法。其中，一种医疗污水处理安全立体监测***，包括：智能监测终端，获取智能监测终端信息，并发送至云平台；通过全视角摄像头获取医疗污水处理设备当前图像数据，并发送至云平台；云平台，接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送图像获取命令至智能监测终端，接收医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端；用户终端，接收云平台发送的告警信息和医疗污水处理设备当前图像数据进行显示。
Description
技术领域
本公开属于医用设备监测领域，尤其涉及一种医疗污水处理安全立体监测云平台、***及其方法、污水处理***。
背景技术
医疗污水主要是从医院的诊疗室、化验室、病房、洗衣房、X片照相室和手术室等排放的污水，其污水来源及成分十分复杂。医院污水中含有大量的病原细菌、病毒和化学药剂，具有空间污染、急性传染和潜伏性传染的特征。与工业废水相比，医疗废水对环境的影响更大，危害也更大。医院在运行过程中，不可避免地产生了具有直接或者间接感染性、毒性以及其他危害性的废水，这些废水的来源决定了其成分复杂性，涉及多种生物性、化学性或放射性污染。医疗废水中除含有大量的细菌、病毒、虫卵等致病原体外，还含有化学药剂和放射性同位素，具有对空间污染、急性传染和潜伏性传染的几大特征。
如果含有病原微生物的医疗污水，不经过消毒、灭活等无害化处理，而直接排入城市下水道，往往会造成水、土壤的污染，严重的会引发各种疾病，或导致介水传染病的暴发流行。医疗污水曾经多次引起公众关注，医疗污水的排放对水资源造成的危害巨大，已经成为危害群众健康的一个“源头”。因此，医疗污水处理是各级医院建设中不可或缺的一部分，经过对医院医疗污水的处理后进行再利用，不仅有效的改善了生态环境，而且还有效的提高了资源的利用效率。然而，现有技术中仅单纯监测出水口水质，缺乏对整个医院医疗污水处理***的安全监测，无法做到故障预警。
同时，医院医疗污水处理***的安全运行需要电气安全的支持，因而还需关注维持医院医疗污水处理***运行的电气安全。现有医院电气安全保护均是在事故发生时通过断路等方式避免事故进一步恶化，然而，断路停电依旧对医院工作存在很大影响，甚至引发医疗事故，危机病人的生命。
医疗污水处理安全的保证离不开医院后勤的支持，要求医院后勤对医院各部门提出的设施、设备的报修，及时复修；重大、紧急维修五分钟内到达现场，一般维修15分钟到达现场，一般维修2小时内完成，重大、疑难维修3天内完成，要保证质量，同一项目在两周内无维修。然而，医院后勤人员流动性大，无法保证后勤人员对医院各个区域的医疗污水处理***设备场景十分熟悉，在需要后勤人员达到现场检查维修时，后勤人员常常因场景线路不熟悉导致无法及时到达现场。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本公开的一个或多个实施例提供一种医疗污水处理安全立体监测云平台，以医疗污水处理***运行状态和相关电气设备运行状态作为监管对象，通过云平台分析智能监测终端获取的医疗污水处理设备运行数据、出口污水水质数据、周边环境安全因素数据和医疗污水处理***设备当前图像数据，实现医院医疗污水处理***的立体监控，在事故发生前提前预警，保证医院医疗污水处理***安全。
本公开的一种医疗污水处理安全立体监测云平台，其被配置为：
接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送图像获取命令至智能监测终端，接收全视角摄像头发送的医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端。
进一步的，所述云平台接收的智能监测终端信息还包括电气设备实时运行数据和电气设备周边环境安全因素数据。
进一步的，所述云平台，其被配置为：发生数据异常时，生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增。
进一步的，所述云平台，其被配置为：存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息；所述一级告警、二级告警和三级告警可以采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送。
进一步的，所述云平台，其被配置为：设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
存储预先设置的分别与智能监测终端信息相对应的一级预警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端信息与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该等级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
进一步的，所述云平台，其被配置为：建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储医疗污水处理设备告警原因与智能监测终端信息，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
进一步的，所述云平台，其被配置为：建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
进一步的，所述云平台，其被配置为：若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息。
进一步的，所述云平台，其被配置为：生成二级告警或三级告警时，生成相应的工单，将所述工单发送至维保人员的用户终端。
进一步的，所述云平台，其还被配置为：存储医院医疗污水处理设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的医疗污水处理设备均与实际的医疗污水处理设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；存储医院与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的与污水处理相关电气设备均与实际的与污水处理相关电气设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
接收用户终端发送的查询请求，根据查询请求调取相应虚拟现实场景发送至所述用户终端；
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应医疗污水处理设备或与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。可选地，还在医疗污水处理设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常医疗污水处理设备具***置信息，以引导相关工作人员快速到达数据异常位置。
进一步的，所述云平台，其还被配置为：存储医疗污水处理设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据，接收设置于医疗污水处理设备特定房间入口的摄像头拍摄的进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
进一步的，所述云平台，其还被配置为：接收所述全视角摄像头实时拍摄的视频图像进行人员行为识别，在识别出异常行为时进行告警。
本公开的一个或多个实施例还提供一种医疗污水处理安全立体监测方法，该方法在一种医疗污水处理安全立体监测云平台中实现。
本公开的一种医疗污水处理安全立体监测方法，包括：
接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送图像获取命令至智能监测终端，接收全视角摄像头发送的医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端。
进一步的，该立体监测方法中，所述智能监测终端信息还包括电气设备实时运行数据和电气设备周边环境安全因素数据。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台发生数据异常时，生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息；所述一级告警、二级告警和三级告警可以采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送。
进一步的，该立体监测方法中，所述云平台设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，其具体方法步骤包括：
存储预先设置的分别与智能监测终端信息相对应的一级预警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端信息与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该等级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
进一步的，该立体监测方法中，所述云平台建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，其具体方法步骤包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储医疗污水处理设备告警原因与智能监测终端信息，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
进一步的，该立体监测方法中，所述云平台建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，或其具体方法步骤包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台生成二级告警或三级告警时，生成相应的工单，将所述工单发送至维保人员的用户终端。
进一步的，所述云平台，其被配置为：生成二级告警或三级告警时，生成相应的工单，将所述工单发送至维保人员的用户终端。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台存储医院医疗污水处理设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的医疗污水处理设备均与实际的医疗污水处理设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；存储医院与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的与污水处理相关电气设备均与实际的与污水处理相关电气设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
接收用户终端发送的查询请求，根据查询请求调取相应虚拟现实场景发送至所述用户终端；
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应医疗污水处理设备或与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。可选地，还在医疗污水处理设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常医疗污水处理设备具***置信息，以引导相关工作人员快速到达数据异常位置。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台存储医疗污水处理设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据；
设置于医疗污水处理设备特定房间入口的摄像头拍摄进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，并发送至所述云平台；
所述云平台接收摄像头拍摄的进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
进一步的，该立体监测方法还包括：接收所述全视角摄像头实时拍摄的视频图像进行人员行为识别，在识别出异常行为时进行告警。
本公开的一个或多个实施例还提供一种医疗污水处理安全立体监测***，基于一种医疗污水处理安全立体监测云平台，以医疗污水处理***运行状态和相关电气设备运行状态作为监管对象，通过布置智能监测终端采集设备运行数据和周边环境安全因素数据，实现医院医疗污水处理***的立体监控，在事故发生前提前预警，保证医院医疗污水处理***安全。
本公开的一种医疗污水处理安全立体监测***，包括：
智能监测终端，其被配置为：获取智能监测终端信息，包括医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据，并发送至云平台；通过全视角摄像头接收云平台发送的图像获取命令，获取医疗污水处理设备当前图像数据，并发送至云平台；
云平台，其被配置为：接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送图像获取命令至智能监测终端，接收医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端；
用户终端，其被配置为：接收云平台发送的告警信息和医疗污水处理设备当前图像数据进行显示。
进一步的，所述智能监测终端获取的智能监测终端信息还包括电气设备实时运行数据和电气设备周边环境安全因素数据。
进一步的，所述智能监测终端包括水质在线监测***，用于采集出口污水实时水质数据，至少包括光谱化学需氧量传感器，所述光谱化学需氧量传感器的外壁上开设有测试窗口，所述测试窗口外侧安装有清洁装置。
进一步的，所述智能监测终端将数据通过智能网关传输至所述云平台；所述智能网关，包括：
数据解析模块，其被配置为：解析接收到的所述智能监测终端信息；
数据判断模块，其被配置为：将解析后的所述智能监测终端信息与相应预设正常范围阈值比较，来判断所述智能监测终端的当前运行状态；
数据发送模块，其被配置为：若所述智能监测终端的当前运行状态为正常运行状态，则将所述智能监测终端信息按照预先设定的时间发送至云平台；否则，立即发送至云平台。
进一步的，所述云平台，其被配置为：发生数据异常时，生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增。
进一步的，所述云平台，其被配置为：存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息；所述一级告警、二级告警和三级告警可以采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送。
进一步的，所述云平台，其被配置为：设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
存储预先设置的分别与智能监测终端信息相对应的一级预警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端信息与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该等级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
进一步的，所述云平台，其被配置为：建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储医疗污水处理设备告警原因与智能监测终端信息，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
进一步的，所述云平台，其被配置为：建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
进一步的，所述云平台，其被配置为：若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息。
进一步的，所述云平台，其被配置为：生成二级告警或三级告警时，生成相应的工单，将所述工单发送至维保人员的用户终端。
进一步的，所述云平台，其还被配置为：存储医院医疗污水处理设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的医疗污水处理设备均与实际的医疗污水处理设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；存储医院与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的与污水处理相关电气设备均与实际的与污水处理相关电气设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
接收用户终端发送的查询请求，根据查询请求调取相应虚拟现实场景发送至所述用户终端；用户终端接收电气设备的虚拟现实场景并进行显示，提供相关人员通过用户终端实时查看设备运行情况。
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应医疗污水处理设备或与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。可选地，还在医疗污水处理设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常医疗污水处理设备具***置信息，以引导相关工作人员快速到达数据异常位置。
进一步的，所述智能监测终端还包括设置于医疗污水处理设备特定房间入口的摄像头，摄像头拍摄进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，并发送至所述云平台；
所述云平台，其还被配置为：存储医疗污水处理设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据，接收摄像头拍摄的进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
进一步的，所述云平台，其还被配置为：接收所述全视角摄像头实时拍摄的视频图像进行人员行为识别，在识别出异常行为时进行告警。
本公开的一个或多个实施例还提供一种医疗污水处理安全立体监测方法，基于一种医疗污水处理安全立体监测***。
本公开的一种医疗污水处理安全立体监测方法，包括：
智能监测终端获取智能监测终端信息，包括医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据，并发送至云平台；
云平台接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，发送至用户终端；同时发送图像获取命令至智能监测终端；
智能监测终端通过全视角摄像头接收云平台发送的图像获取命令，获取医疗污水处理设备当前图像数据，并发送至云平台；
云平台接收医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端；
用户终端接收云平台发送的告警信息和医疗污水处理设备当前图像数据进行显示。
进一步的，该立体监测方法中，所述智能监测终端获取的智能监测终端信息还包括电气设备实时运行数据和电气设备周边环境安全因素数据。
进一步的，该立体监测方法中，所述智能监测终端将数据通过智能网关传输至所述云平台，其具体方法步骤包括：
数据解析模块解析接收到的所述智能监测终端信息，并发送至数据判断模块；
数据判断模块将解析后的所述智能监测终端信息与相应预设正常范围阈值比较，来判断所述智能监测终端的当前运行状态，并将判断结果发送和所述智能监测终端信息发送至数据发送模块；
若判断结果中所述智能监测终端的当前运行状态为正常运行状态，则数据发送模块将所述智能监测终端信息按照预先设定的时间发送至云平台；否则，立即发送至云平台。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台发生数据异常时，生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息；所述一级告警、二级告警和三级告警可以采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送。
进一步的，该立体监测方法中，所述云平台设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，其具体方法步骤包括：
存储预先设置的分别与智能监测终端信息相对应的一级预警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端信息与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该等级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
进一步的，该立体监测方法中，所述云平台建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，其具体方法步骤包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储医疗污水处理设备告警原因与智能监测终端信息，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
进一步的，该立体监测方法中，所述云平台建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，或其具体方法步骤包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台生成二级告警或三级告警时，生成相应的工单，将所述工单发送至维保人员的用户终端。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台存储医院医疗污水处理设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的医疗污水处理设备均与实际的医疗污水处理设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；存储医院与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的与污水处理相关电气设备均与实际的与污水处理相关电气设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
接收用户终端发送的查询请求，根据查询请求调取相应虚拟现实场景发送至所述用户终端；用户终端接收电气设备的虚拟现实场景并进行显示，提供相关人员通过用户终端实时查看设备运行情况。
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应医疗污水处理设备或与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。可选地，还在医疗污水处理设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常医疗污水处理设备具***置信息，以引导相关工作人员快速到达数据异常位置。
进一步的，该立体监测方法还包括：所述云平台存储医疗污水处理设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据；
设置于医疗污水处理设备特定房间入口的摄像头拍摄进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，并发送至所述云平台；
所述云平台接收摄像头拍摄的进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
进一步的，该立体监测方法还包括：接收所述全视角摄像头实时拍摄的视频图像进行人员行为识别，在识别出异常行为时进行告警。
本公开的一个或多个实施例还提供一种医院医疗污水处理***，该***采用一种医疗污水处理安全立体监测***进行医疗污水处理安全立体监测。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
(1)本公开的一种医疗污水处理安全立体监测云平台、***及其方法，以医疗污水处理***运行状态和相关电气设备运行状态作为监管对象，通过布置智能监测终端采集设备运行数据和周边环境安全因素数据，应用智能网关将数据上传至云平台进行数据处理，有效实现了医疗污水处理安全立体监控和故障预警，通过增加医疗污水处理设备周边环境安全因素监测，以及结合全视角摄像头获取的医疗污水处理设备当前图像数据，弥补了单纯监测出口污水水质数据时出现的故障监测不及时，甚至无法监测到故障的问题。
(2)本公开的一种医疗污水处理安全立体监测云平台、***及其方法，全时立体监测医疗污水处理设备的运行数据、医疗污水处理设备周边环境安全因素数据以及与医疗污水处理设备相关的电气设备的运行数据和电气设备周边环境安全因素数据，PLC控制模块或智能传感器采集设备运行数据，实时监控设备运行状况，设备运行出现异常或者故障可准确定位故障部位及了解故障信息；***可接入污水水质在线监测***实时监测水质各项指标，水质参数出现异常可通知工作人员及时进行处理，确保污水水质排放合格及动力设备运行安全。
(3)本公开的一种医疗污水处理安全立体监测云平台、***及其方法、污水处理***，设备运行异常及故障及时告警，发生数据异常时，生成的三个等级告警信息，一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息，通过通知、短信、电话等方式第一时间通知，最快排除故障。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是本公开的一个或多个实施例中医疗污水处理安全立体监控***的结构示意图。
图2是本公开的一个或多个实施例中医疗污水处理安全立体监控方法的流程图。
图3是光谱化学需氧量传感器结构示意图。
其中：1-254nm接收器；2-分光器；3-水样测试间隙；4-1-第一光学透镜；4-2-第二光学透镜；5-光源；6-550nm接收器。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一：
本公开的一个或多个实施例提供一种医疗污水处理安全立体监测云平台，以医疗污水处理***运行状态和相关电气设备运行状态作为监管对象，通过云平台分析智能监测终端获取的设备运行数据、周边环境安全因素数据和电气设备当前图像数据，实现医院医疗污水处理***的立体监控，在事故发生前提前预警，保证医院医疗污水处理***安全。
本公开的一种医疗污水处理安全立体监测云平台，其被配置为：
接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送图像获取命令至智能监测终端，接收全视角摄像头发送的医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端。
本公开的一个或多个实施例中，监测的医疗污水处理设备包括但不限于风机、提升泵、回流泵、调节池、好氧池、厌氧池、风机管道等。
在本公开一个或多个实施例中，所述云平台接收的医疗污水处理设备实时运行数据包括医疗污水处理设备实时电流数据、医疗污水处理设备实时液位数据和医疗污水处理设备实时压力数据；所述出口污水实时水质数据包括出口污水实时COD数据、出口污水实时氨氮数据、出口污水实时ph数据、出口污水实时溶解氧数据等；所述云平台接收的医疗污水处理设备周边环境安全因素数据包括环境温度、环境湿度和气体浓度。其中气体浓度包括沼气浓度及其他有毒气体浓度。
对于污水处理设备，其中使用的泵多为设置于池中的潜水泵，一旦出现故障不易更换，需要提前监测预防泵出现的故障，在本公开的一个或多个实施例中，所述云平台接收的医疗污水处理设备实时运行数据还包括污水处理设备智能电机数据，例如对于污水处理设备中的电机或泵，检测电压,电流,温度,转速,用于可以实时监测与控制电机的状况。
在本公开一个或多个实施例中，医疗污水处理设备周边环境中多个位置设置传感器采集外部环境数据(环境温度、环境湿度和气体浓度)，形成立体化监测，综合医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，实现故障提前预警。
为了避免电气安全事故的发生，现有医院通常采用电气人工巡检的方式对电气设备状态进行巡检，然而人工巡检存在诸多问题：由于人员素质和管理水平的问题，人工巡检流程化问题严重；一些电气隐患肉眼难以发现；部分电气设备安装位置隐蔽，不方便人工巡查，存在巡检盲区；人工巡检间隔时间内或夜间无法保障电气安全等等。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台接收的智能监测终端信息还包括电气设备实时运行数据和电气设备周边环境安全因素数据。所述云平台接收的电气设备实时运行数据包括电气设备实时电流数据、电气设备实时电压数据、电气设备剩余电流数据和电气设备内部线缆温度数据；所述云平台接收的电气设备周边环境安全因素数据包括环境温度和环境湿度。所述云平台接收的电气设备周边环境安全因素数据还包括水浸数据。医疗污水处理***的安全运行需要电气安全的支持，因而还需关注维持医疗污水处理安全运行的电气安全。
由于医院的电气设备多设置与地下、管道中，例如电气配电箱、高压柜、低压柜和楼层强电井等，在医院发生走水导致渗水至电气设备时，通过渗水数据可以防止因为电气设备进水发生的产生连电和电弧，易引起断电、短路或火灾事故。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台中存储设备信息，所述设备信息包括设备基本信息(设备编号、出厂信息、型号、启用时间、安装位置等)、该设备上所安装的传感器标识信息，以及监测该设备周围环境的传感器和全视角摄像头的标识信息。云平台监测到数据异常后，确定所述数据异常对应的设备，将图像获取命令至该设备对应的全视角摄像头。
一个或多个实施例中，云平台还存储各个全视角摄像头对应的设备正常图片，云平台接收全视角摄像头发送的电气设备当前图像数据，与云平台存储的对应的电气设备正常图片进行对比，则可辅助判断告警原因。
可选地，基于电气设备的初始图像，计算全视角摄像头与各电气设备之间的位置关系；根据所述位置关系，得到拍摄各电气设备时，全视角摄像头需调节的角度以及焦距。在此基础上，云平台监测到数据异常后，确定所述数据异常对应的电气设备，将图像获取命令发送至该电气设备对应的全视角摄像头，同时发送相应的角度和焦距；全视角摄像头接收所述指令，自动调节角度和焦距执行拍摄。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台，包括数据监测模块：
接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态；当监测到数据异常时，触发全视角摄像头拍摄图像，获取设备当前图像数据；
获取异常数据对应的设备信息，根据所述设备信息和异常数据生成告警信息；
存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息；根据所述设备信息、告警级别，以及工作人员信息，确定接收告警信息的工作人员，将所述告警信息发送至所述工作人员的用户终端。
其中，所述生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增。
所述一级预警信息、二级告警信息和三级严重告警信息可以采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送。
本公开的一个或多个实施例中，设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
存储预先设置的分别与智能监测终端信息相对应的一级预警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端信息与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该等级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
作为一种替代方式，本公开的一个或多个实施例中，建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储医疗污水处理设备告警原因与智能监测终端信息，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
作为一种替代方式，本公开的一个或多个实施例中，建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
例如，监测医疗污水处理设备实时漏电电流数据和医疗污水处理设备温度数据异常时，其对应的告警原因为：污水站的电器设备很多，发生漏电可能导致工作人员出现触电事故。污水动力设备发生故障，影响污水处理工艺，严重可能引发安全事故。
监测医疗污水处理设备周边环境安全因素数据的气体浓度异常时，其对应的告警原因为：污水池内产生的沼气及有毒气体，沼气属易燃易爆气体，浓度过大可能会发生***。
监测医疗污水处理设备周边环境安全因素数据的环境湿度时，其对应的告警原因为：污水站湿度过大，导致电气线路易发生漏电、连电等状况，引发安全事故。
需要注意的是，对于上述生成告警信息，所述云平台，其还被配置为：若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息。
针对低等级告警，告警信息仅发送至后勤管理人员即可，对于较高级别的告警，需要同时发送至第三方维保人员。本实施例中，一级告警信息发送至后勤管理人员，二级和三级告警同时发送至后勤管理人员和维保人员。
所述云平台，包括智能派工模块：
生成二级告警或三级告警时，还生成相应的工单，根据所述数据异常所在项目查找相应维保人员信息，将所述工单发送至所述维保人员的用户终端。
维保人员根据告警信息到达现场处理，并将数据异常的原因填入工单，发送至云平台。云平台接收到用户终端反馈的工单进行存储，并取消告警。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台，包括虚拟显示模块：
所述云平台存储医院医疗污水处理设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的医疗污水处理设备均与实际的医疗污水处理设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；存储医院与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的与污水处理相关电气设备均与实际的与污水处理相关电气设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
接收用户终端发送的查询请求，根据查询请求调取相应虚拟现实场景发送至所述用户终端；
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应医疗污水处理设备或与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。可选地，还在医疗污水处理设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常医疗污水处理设备具***置信息，以引导相关工作人员快速到达数据异常位置。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台，包括人脸识别模块：
存储医疗污水处理设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据，接收设置于医疗污水处理设备特定房间入口的摄像头拍摄的进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
可选地，所述云平台，包括行为识别模块：基于所述全视角摄像头实时拍摄的视频图像进行人员行为识别，例如，判断工作人员是否在岗、判断是否发生跌倒事件、是否人员异常破坏污水处理设备等，减少故障的误判。
其中，行为识别采用视频监控中的人体异常行为识别方法，包括运动人体目标分割、基于模板匹配的人体行为识别、复杂背景下人体目标的跟踪以及基于运动轨迹的人体异常行为识别四个部分。运动人体目标分割是实现人体异常行为识别的基础，使用三帧差法、背景减除法以及混合高斯法进行运动目标的检测。基于模板匹配的人体行为识别方法建立在准确的运动人体目标分割的基础之上。复杂背景下的人体目标跟踪方面在传统的MeanShift跟踪算法的基础上,采用多特征融合的MeanShift跟踪算法将目标的灰度特征与区域特征相结合，以达准确定位,稳定跟踪的目的。基于运动轨迹的人体异常行为识别建立在跟踪学习的基础之上。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台存储污水处理设备、与污水处理设备相关电气设备和传感器的具体安装位置，可在安装时借助GPS定位确定。
所述云平台还包括数据可视化模块：针对实时数据的各个维度，生成数据的二维或三维的彩色数据分布云图。被配置为：
接收针对指定监测参数和指定区域(房间、科室或楼层)的查询请求；
获取指定区域内监测该参数涉及的所有污水处理设备、与污水处理设备相关电气设备和传感器，获取所述污水处理设备、与污水处理设备相关电气设备和传感器的位置信息和相应的监测数据；
基于所述位置信息和相应监测数据生成云图。
例如：若要查询指定楼层污水处理设备周围环境的温度分布，所述数据可视化模块获取该楼层的温度传感器位置信息和相应的温度监测数据；根据所述位置和温度检测数据生成温度分布云图。
实施例二：
本公开的一个或多个实施例还提供一种医疗污水处理安全立体监测方法，该方法在上述实施例的一种医疗污水处理安全立体监测云平台中实现。
本公开的一种医疗污水处理安全立体监测方法，包括：
接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送图像获取命令至智能监测终端，接收全视角摄像头发送的医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端。
在本公开一个或多个实施例中，所述云平台接收的医疗污水处理设备实时运行数据包括医疗污水处理设备实时电流数据、医疗污水处理设备实时液位数据和医疗污水处理设备实时压力数据；所述出口污水实时水质数据包括出口污水实时COD数据、出口污水实时氨氮数据、出口污水实时ph数据、出口污水实时溶解氧数据等；所述云平台接收的医疗污水处理设备周边环境安全因素数据包括环境温度、环境湿度和气体浓度。其中气体浓度包括沼气浓度及其他有毒气体浓度。
对于污水处理设备，其中使用的泵多为设置于池中的潜水泵，一旦出现故障不易更换，需要提前监测预防泵出现的故障，在本公开的一个或多个实施例中，所述云平台接收的医疗污水处理设备实时运行数据还包括污水处理设备智能电机数据，例如对于污水处理设备中的电机或泵，检测电压,电流,温度,转速,用于可以实时监测与控制电机的状况。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台发生数据异常时，生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息；所述一级告警、二级告警和三级告警可以采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送。
作为进一步的优选方案，该立体监测方法中，所述智能监测终端信息还包括电气设备实时运行数据和电气设备周边环境安全因素数据。医疗污水处理***的安全运行需要电气安全的支持，因而还需关注维持医疗污水处理安全运行的电气安全。
本公开的一个或多个实施例中，数据异常时生成相应等级的告警信息包括以下三种可相互替换的方式：
(1)所述云平台设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，其具体方法步骤包括：
存储预先设置的分别与智能监测终端信息相对应的一级预警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端信息与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该等级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
(2)所述云平台建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，其具体方法步骤包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储医疗污水处理设备告警原因与智能监测终端信息，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
(3)所述云平台建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，或其具体方法步骤包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法包括：
所述云平台若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息。
需要注意的是，对于上述生成告警信息，该立体监测方法还包括：所述云平台生成二级告警或三级告警时，生成相应的工单，将所述工单发送至维保人员的用户终端。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台所述云平台存储医院医疗污水处理设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的医疗污水处理设备均与实际的医疗污水处理设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；存储医院与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的与污水处理相关电气设备均与实际的与污水处理相关电气设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
接收用户终端发送的查询请求，根据查询请求调取相应虚拟现实场景发送至所述用户终端；
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应医疗污水处理设备或与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。可选地，还在医疗污水处理设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常医疗污水处理设备具***置信息，以引导相关工作人员快速到达数据异常位置。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台存储医疗污水处理设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据；
设置于医疗污水处理设备特定房间入口的摄像头拍摄进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，并发送至所述云平台；
所述云平台接收摄像头拍摄的进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
实施例三：
本公开的一个或多个实施例还提供一种医疗污水处理安全立体监测***，基于上述实施例的一种医疗污水处理安全立体监测云平台，以医疗污水处理***运行状态和相关电气设备运行状态作为监管对象，通过布置智能监测终端采集设备运行数据和周边环境安全因素数据，实现医院医疗污水处理***的立体监控，在事故发生前提前预警，保证医院医疗污水处理***安全。
如图1所示，本公开的一种医疗污水处理安全立体监测***，包括：
智能监测终端，其被配置为：获取智能监测终端信息，包括医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据，并发送至云平台；通过全视角摄像头接收云平台发送的图像获取命令，获取医疗污水处理设备当前图像数据，并发送至云平台；
云平台，其被配置为：接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送图像获取命令至智能监测终端，接收医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端；
用户终端，其被配置为：接收云平台发送的告警信息和医疗污水处理设备当前图像数据进行显示。
本公开的一个或多个实施例中，监测的医疗污水处理设备包括但不限于风机、提升泵、回流泵、调节池、好氧池、厌氧池、风机管道等。
在本公开一个或多个实施例中，所述云平台接收的医疗污水处理设备实时运行数据包括医疗污水处理设备实时电流数据、医疗污水处理设备实时液位数据和医疗污水处理设备实时压力数据；所述出口污水实时水质数据包括出口污水实时COD数据、出口污水实时氨氮数据、出口污水实时ph数据、出口污水实时溶解氧数据等；所述云平台接收的医疗污水处理设备周边环境安全因素数据包括环境温度、环境湿度和气体浓度。其中气体浓度包括沼气浓度及其他有毒气体浓度。
在本公开一个或多个实施例中，医疗污水处理设备周边环境中多个位置设置传感器采集外部环境数据(环境温度、环境湿度和气体浓度)，形成立体化监测，综合医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，实现故障提前预警。
对于污水处理设备，其中使用的泵多为设置于池中的潜水泵，一旦出现故障不易更换，需要提前监测预防泵出现的故障，在本公开的一个或多个实施例中，所述云平台接收的医疗污水处理设备实时运行数据还包括污水处理设备智能电机数据，例如对于污水处理设备中的电机或泵，检测电压,电流,温度,转速,用于可以实时监测与控制电机的状况。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台接收的智能监测终端信息还包括电气设备实时运行数据和电气设备周边环境安全因素数据。所述云平台接收的电气设备实时运行数据包括电气设备实时电流数据、电气设备实时电压数据、电气设备剩余电流数据和电气设备内部线缆温度数据；所述云平台接收的电气设备周边环境安全因素数据包括环境温度和环境湿度。医疗污水处理***的安全运行需要电气安全的支持，因而还需关注维持医疗污水处理安全运行的电气安全。
其中，所述智能监测终端包括：
压力传感器，设于医疗污水处理设备内。电流传感器，设于医疗污水处理设备内。液位传感器，设于医疗污水处理设备内。污水水质在线监测***，设于医疗污水处理设备出口处。所述水质在线监测***，用于采集出口污水实时水质数据，至少包括光谱化学需氧量传感器，所述光谱化学需氧量传感器的外壁上开设有测试窗口，所述测试窗口外侧安装有清洁装置。
在具体实施中，所述清洁装置包括清洁刷，所述清洁刷与驱动机构相连，所述驱动机构与控制器相连。
其中，驱动机构可采用驱动电机来实现，控制器可采用51系列单片机或其他型号的单片机来实现。
需要说明的是，清洁装置除了上述结构之外，还可以采用其他结构形式。
例如：清洁装置还可采用以下形式来实现：清洁装置包括刮板，刮板与驱动机构相连，驱动机构与控制器相连，控制器来控制驱动机构运动，进而带动刮板对测试窗口进行清洁。
在具体实施中，所述光谱化学需氧量传感器的外侧设置有防护罩，所述清洁装置设置于防护罩内侧，所述防护罩外侧还加有过滤层。
具体地，防护罩采用防腐蚀性PVC材质，过滤层可采用20目的玻纤网。
需要说明的是，防护罩除了上述实现方式之外，还可采用其他抗腐蚀材质来实现。
过滤层也可采用与废水过滤要求相匹配的过滤网来实现。
在具体实施中，如图3所示，光谱化学需氧量传感器还包括光源5，在光源5发出的光线的主光轴上依次设置有第一光学透镜4-1、第二光学透镜4-2和分光器2；水质样本设置于第一光学透镜4-1和第二光学透镜4-2之间；第一光学透镜4-1和第二光学透镜4-2之间形成水样测试间隙3；水样测试间隙3的光程默认5mm，等同于比色皿；
分光器2用于将光源发出的光线一路透射至254nm接收器1，另一路反射至550nm接收器6；所述254nm接收器1和550nm接收器6均与化学需氧量处理器相连。
具体地所述化学需氧量处理器被配置为执行以下步骤：
接收254nm接收器所传送来的透射光强度，根据已知入射光强度与透射光强度比值求常对数，得到当前水样对应的吸光度；
根据预先存储的化学需氧量浓度和254nm波长光线的吸光度之间的关系，求取水样中化学需氧量的浓度信息。
为了更加准确地检测水样中化学需氧量，本发明还对光谱化学需氧量传感器进行校准。
具体地，采用如下两种方式：
第一种方式：
设置光谱化学需氧量传感器的校准参数分别为K和B；
采用一点方法来对其自身进行校准，其具体过程为：
将光谱化学需氧量传感器设置于M(例如：150mg/L)浓度的标准液中，待稳定后，获取光谱化学需氧量传感器检测到的浓度值Y；
根据公式K＝M/Y，计算K值，且设置参数B值为0，得到校准后的K值和B值。
第二种方式：
所述化学需氧量处理器被配置为执行以下步骤：
设置光谱化学需氧量传感器的校准参数分别为K和B；
采用两点方法来对其自身进行校准，其具体过程为：
将光谱化学需氧量传感器设置于M(例如：150mg/L)浓度的标准液中，待稳定后，获取光谱化学需氧量传感器检测到的浓度值Y；
根据公式K＝M/(Y-X)，B＝-K*X；计算得到校准后的K值和B值。
本发明的光谱化学需氧量传感器的工作原理为：
在254nm处有强烈的吸收峰，其浓度和吸收度成系数关系。通过测量254nm的吸收度可反映COD数值。在550nm处无吸收，所以用550nm光做色度和浊度补偿。
本发明的光谱化学需氧量传感器依据波长254nm的紫外光对水中有机污染物的吸收程度高，通过接收254nm接收器所传送来的透射光强度，根据已知入射光强度与透射光强度比值求常对数，得到当前水质对应的吸光度；根据预先存储的水质浓度和254nm波长光线的吸光度之间的关系，求取水质浓度信息；不同于传统的利用化学试剂消解进行测试的方法，无污染，更经济环保；漂移小，反应快速(秒级)，测量更精准(误差±5％F.S)；实时监测具有长期的稳定性；免维护，使用周期较长。
本发明在光谱化学需氧量传感器的测试窗口增加了清洁装置，当窗口的光学透镜片附着有机生物，影响检测的准确度时，清洁装置会自动对镜片进行实时清洁，保证了光学透镜片的洁净度，从而保证了测量的精度，并且延长维保周期至1月一次即可，≥1.5年对清洁刷进行检查维护一次。
为了避免清洁装置会可能被废水中的杂质或者风吹到水中的异物缠绕卡住问题的出现，本申请在光谱化学需氧量传感器的外侧设置有防护罩，清洁装置设置于防护罩内侧，防护罩外侧还加有过滤层，这样来提高光谱COD传感器监测数据的准确性，进而提高医疗废水处理后的水质安全性。
本申请在光谱化学需氧量传感器的外侧设置有防护罩，清洁装置设置于防护罩内侧，防护罩外侧还加有过滤层，提高了光谱化学需氧量传感器的耐腐蚀和耐磨性，提高了光谱化学需氧量传感器的使用寿命，使得使用年限≥3年。
温度传感器，设于医疗污水处理设备外周围环境多个位置，可均匀设置，或根据人员经验设置于若干位置。
湿度传感器，设于医疗污水处理设备外周围环境多个位置，可均匀设置，或根据人员经验设置于若干位置。
气体浓度传感器，设于医疗污水处理设备外周围环境多个位置，可均匀设置，或根据人员经验设置于若干位置。
全视角摄像头，设于医疗污水处理设备的房间内，用于当数据发生异常时对设备当前状态进行拍照。
摄像头，设于医疗污水处理设备特定房间入口，用于对进入房间的人员进行身份鉴别。
本公开的一个或多个实施例中，所述智能监测终端将数据通过智能网关传输至所述云平台；所述智能网关，包括：
数据解析模块，其被配置为：解析接收到的所述智能监测终端信息；
智能监测终端将采集的被监控电气设备运行状态信息转换成数字信号(比如采用二进制或八进制或十六进制表示)传送至数据解析模块，数据解析模块将接收到的这些数字信号重新解析出来，转换成相应模拟信号。
数据判断模块，其被配置为：将解析后的所述智能监测终端信息与相应预设正常范围阈值比较，来初步判断所述智能监测终端的当前运行状态；
以医疗污水处理设备(比如医疗污水处理管道)，且其运行状态信息包括压力信号为例：
预先设备被监控的医疗污水处理设备正常运行时的压力范围阈值为[Pmin，Pmax]；
解析后的被监控的医疗污水处理设备的实时压力信号为Po，若Po在[Pmin，Pmax]范围内，则被监控的医疗污水处理设备的运行状态正常；否则，判定被监控的医疗污水处理设备运行发生异常，向数据发送模块发出故障预警。
数据发送模块，其被配置为：若所述智能监测终端的当前运行状态为正常运行状态，则将所述智能监测终端信息按照预先设定的时间发送至云平台；否则，立即发送至云平台。
需要注意的是，本公开并不限定于云平台，还可以是其他虚拟服务器，或与智能网关直接相连的后台服务器，也可为虚拟服务器，比如云平台。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台中存储设备信息，所述设备信息包括设备基本信息(设备编号、出厂信息、型号、启用时间、安装位置等)、该设备上所安装的传感器标识信息，以及监测该设备周围环境的传感器和全视角摄像头的标识信息。云平台监测到数据异常后，确定所述数据异常对应的设备，将图像获取命令至该设备对应的全视角摄像头。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台，包括数据监测模块：
接收智能监测终端发送的设备实时运行数据和周边环境安全因素数据；当监测到数据异常时，触发全视角摄像头拍摄图像，获取设备当前图像数据；
获取异常数据对应的设备信息，根据所述设备信息和异常数据生成告警信息；
存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息；根据所述设备信息、告警级别，以及工作人员信息，确定接收告警信息的工作人员，将所述告警信息发送至所述工作人员的用户终端。
其中，所述生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增。
所述一级预警信息、二级告警信息和三级严重告警信息可以采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送。
本公开的一个或多个实施例中，设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
存储预先设置的分别与智能监测终端信息相对应的一级预警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端信息与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该等级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
可选地，本公开的一个或多个实施例中，建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储医疗污水处理设备告警原因与智能监测终端信息，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
可选地，本公开的一个或多个实施例中，建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
需要注意的是，对于上述生成告警信息，所述云平台，其还被配置为：若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台，包括虚拟显示模块：
存储医院医疗污水处理设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的医疗污水处理设备均与实际的医疗污水处理设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；存储医院与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的与污水处理相关电气设备均与实际的与污水处理相关电气设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
接收用户终端发送的查询请求，根据查询请求调取相应虚拟现实场景发送至所述用户终端；用户终端接收电气设备的虚拟现实场景并进行显示，提供相关人员通过用户终端实时查看设备运行情况。
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应医疗污水处理设备或与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。可选地，还在医疗污水处理设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常医疗污水处理设备具***置信息，以引导相关工作人员快速到达数据异常位置。
本公开的一个或多个实施例中，所述云平台，包括人脸识别模块：
所述智能监测终端还包括设置于医疗污水处理设备特定房间入口的摄像头，摄像头拍摄进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，并发送至所述云平台；
存储医疗污水处理设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据，接收摄像头拍摄的进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
实施例四：
本公开的一个或多个实施例还提供一种医疗污水处理安全立体监测方法，基于上述实施例的一种医疗污水处理安全立体监测***。
如图2所示，本公开的一种医疗污水处理安全立体监测方法，包括：
智能监测终端获取智能监测终端信息，包括医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据，并发送至云平台；
云平台接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，发送至用户终端；同时发送图像获取命令至智能监测终端；
智能监测终端通过全视角摄像头接收云平台发送的图像获取命令，获取医疗污水处理设备当前图像数据，并发送至云平台；
云平台接收医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端；
用户终端接收云平台发送的告警信息和医疗污水处理设备当前图像数据进行显示。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法中，所述云平台接收的医疗污水处理设备实时运行数据包括医疗污水处理设备实时电流数据、医疗污水处理设备实时液位数据和医疗污水处理设备实时压力数据；所述出口污水实时水质数据包括出口污水实时COD数据、出口污水实时氨氮数据、出口污水实时ph数据、出口污水实时溶解氧数据等；所述云平台接收的医疗污水处理设备周边环境安全因素数据包括环境温度、环境湿度和气体浓度。其中气体浓度包括沼气浓度及其他有毒气体浓度。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法中，所述智能监测终端获取的智能监测终端信息还包括电气设备实时运行数据和电气设备周边环境安全因素数据。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法中，所述智能监测终端将数据通过智能网关传输至所述云平台，其具体方法步骤包括：
数据解析模块解析接收到的所述智能监测终端信息，并发送至数据判断模块；
数据判断模块将解析后的所述智能监测终端信息与相应预设正常范围阈值比较，来判断所述智能监测终端的当前运行状态，并将判断结果发送和所述智能监测终端信息发送至数据发送模块；
若判断结果中所述智能监测终端的当前运行状态为正常运行状态，则数据发送模块将所述智能监测终端信息按照预先设定的时间发送至云平台；否则，立即发送至云平台。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台发生数据异常时，生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息；所述一级告警、二级告警和三级告警可以采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法中，所述云平台设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，其具体方法步骤包括：
存储预先设置的分别与智能监测终端信息相对应的一级预警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端信息与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该等级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成。
作为一种替代方案，本公开的一个或多个实施例中，所述云平台建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，其具体方法步骤包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储医疗污水处理设备告警原因与智能监测终端信息，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
作为一种替代方案，本公开的一个或多个实施例中，所述云平台建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，或其具体方法步骤包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台存储医院医疗污水处理设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的医疗污水处理设备均与实际的医疗污水处理设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；存储医院与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的与污水处理相关电气设备均与实际的与污水处理相关电气设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
接收用户终端发送的查询请求，根据查询请求调取相应虚拟现实场景发送至所述用户终端；用户终端接收电气设备的虚拟现实场景并进行显示，提供相关人员通过用户终端实时查看设备运行情况。
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应医疗污水处理设备或与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端。可选地，还在医疗污水处理设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常医疗污水处理设备具***置信息，以引导相关工作人员快速到达数据异常位置。
本公开的一个或多个实施例中，该立体监测方法还包括：所述云平台存储医疗污水处理设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据；
设置于医疗污水处理设备特定房间入口的摄像头拍摄进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，并发送至所述云平台；
所述云平台接收摄像头拍摄的进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警。
实施例五：
本公开的一个或多个实施例还提供一种医院医疗污水处理***，该***采用上述实施例的一种医疗污水处理安全立体监测***进行医疗污水处理安全立体监测。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
(1)本公开的一种医疗污水处理安全立体监测云平台、***及其方法，以医疗污水处理***运行状态和相关电气设备运行状态作为监管对象，通过布置智能监测终端采集设备运行数据和周边环境安全因素数据，应用智能网关将数据上传至云平台进行数据处理，有效实现了医疗污水处理安全立体监控和故障预警，通过增加医疗污水处理设备周边环境安全因素监测，以及结合全视角摄像头获取的医疗污水处理设备当前图像数据，弥补了单纯监测出口污水水质数据时出现的故障监测不及时，甚至无法监测到故障的问题。
(2)本公开的一种医疗污水处理安全立体监测云平台、***及其方法，全时立体监测医疗污水处理设备的运行数据、医疗污水处理设备周边环境安全因素数据以及与医疗污水处理设备相关的电气设备的运行数据和电气设备周边环境安全因素数据，PLC控制模块或智能传感器采集设备运行数据，实时监控设备运行状况，设备运行出现异常或者故障可准确定位故障部位及了解故障信息；***可接入污水水质在线监测***实时监测水质各项指标，水质参数出现异常可通知工作人员及时进行处理，确保污水水质排放合格及动力设备运行安全。
(3)本公开的一种医疗污水处理安全立体监测云平台、***及其方法、污水处理***，设备运行异常及故障及时告警，发生数据异常时，生成的三个等级告警信息，一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息，通过通知、短信、电话等方式第一时间通知，最快排除故障。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (7)
1.一种医疗污水处理安全立体监测云平台，其特征在于，其被配置为：
接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送图像获取命令至智能监测终端，接收全视角摄像头发送的医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端；
所述云平台，其还被配置为：所述云平台存储医院医疗污水处理设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的医疗污水处理设备均与实际的医疗污水处理设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；存储医院与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景，所述虚拟现实场景中的与污水处理相关电气设备均与实际的与污水处理相关电气设备信息和智能监测终端信息建立匹配关系；
当发生数据异常时，发送告警信息的同时，将相应医疗污水处理设备或与污水处理相关电气设备的虚拟现实场景发送至所述用户终端；或还在医疗污水处理设备的虚拟现实场景显示异常数据相应的异常医疗污水处理设备具***置信息；
所述智能监测终端还包括设置于医疗污水处理设备特定房间入口的摄像头，摄像头拍摄进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，并发送至所述云平台；
所述云平台，其还被配置为：存储医疗污水处理设备特定房间内人员准入名单，以及人员人脸数据，接收摄像头拍摄的进入医疗污水处理设备特定房间的人脸图像，进行人脸识别，若出现不在人员准入名单内的人员，进行告警；
所述云平台，其还被配置为：接收所述全视角摄像头实时拍摄的视频图像进行人员行为识别，在识别出异常行为时进行告警；
所述云平台，其被配置为：发生数据异常时，生成的告警信息包括三个等级：一级告警信息、二级告警信息和三级告警信息，其告警信息重要程度依等级递增；
所述云平台，其被配置为：存储相关人员信息和告警信息等级的对应关系，以及项目信息和第三方维保人员信息的对应关系；相关人员信息包括人员基本信息和职务，并预先设置所述职务对应的告警级别，当生成告警信息时向其等级对应的相关人员发送告警信息；所述一级告警、二级告警和三级告警采用语音、文字和图像中的一种或多种方式发送；
若发送一级告警信息或二级告警信息一段时间内告警未取消，且数据持续异常，则生成更高一等级的告警信息；
所述云平台，其被配置为：设置阈值进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
存储预先设置的分别与智能监测终端信息相对应的一级预警阈值、二级告警阈值和三级严重告警阈值；
分别将实时接收的智能监测终端信息与存储的其对应的最高级阈值进行比较，若超出该等级阈值范围，则判断为数据异常，生成相应等级的告警信息；否则与存储的其对应的低一等级阈值比较，直至与所有等级阈值比较完成；
或其被配置为：建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据不同用户经验值建立关系数据库，所述关系数据库中存储医疗污水处理设备告警原因与智能监测终端信息，以及告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息；
或其被配置为：建立关系数据库进行数据异常分析，并在数据异常时生成告警信息，包括：
根据智能监测终端的历史数据和历史告警信息建立历史信息数据库，采用机器学习分析智能监测终端的历史数据之间以及历史数据和历史告警信息之间的关系，建立关系数据库，并预设告警原因与告警级别的关联关系；
分别将实时接收的智能监测终端信息与所述关系数据库进行比较，生成相应等级的告警信息。
2.如权利要求1所述的一种医疗污水处理安全立体监测云平台，其特征在于，
所述云平台接收的智能监测终端信息还包括电气设备实时运行数据和电气设备周边环境安全因素数据;
所述智能监测终端还包括水质在线监测***，用于采集出口污水实时水质数据，至少包括光谱化学需氧量传感器，所述光谱化学需氧量传感器的外壁上开设有测试窗口，所述测试窗口外侧安装有清洁装置。
3.如权利要求1所述的一种医疗污水处理安全立体监测云平台，其特征在于，所述云平台，其被配置为：存储医疗污水处理设备的划分区域信息和位于区域内的医疗污水处理设备信息；
根据发生数据异常的智能监测终端信息确定数据异常点，进而确定异常发生区域，发送的图像获取命令至智能监测终端中与该区域对应的全视角摄像头；
接收全视角摄像头发送的医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端。
4.一种医疗污水处理安全立体监测方法，其特征在于，该方法在权利要求1-3任一项所述的一种医疗污水处理安全立体监测云平台中实现。
5.一种医疗污水处理安全立体监测***，其特征在于，该***基于权利要求1-3任一项所述的一种医疗污水处理安全立体监测云平台，包括：
智能监测终端，其被配置为：获取智能监测终端信息，包括医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据，并发送至云平台；通过全视角摄像头接收云平台发送的图像获取命令，获取医疗污水处理设备当前图像数据，并发送至云平台；
云平台，其被配置为：接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，同时发送图像获取命令至智能监测终端，接收医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端；
用户终端，其被配置为：接收云平台发送的告警信息和医疗污水处理设备当前图像数据进行显示。
6.如权利要求5所述的一种医疗污水处理安全立体监测***，其特征在于，所述智能监测终端将数据通过智能网关传输至所述云平台；所述智能网关，包括：
数据解析模块，其被配置为：解析接收到的所述智能监测终端信息；
数据判断模块，其被配置为：将解析后的所述智能监测终端信息与相应预设正常范围阈值比较，来判断所述智能监测终端的当前运行状态；
数据发送模块，其被配置为：若所述智能监测终端的当前运行状态为正常运行状态，则将所述智能监测终端信息按照预先设定的时间发送至云平台；否则，立即发送至云平台。
7.一种医疗污水处理安全立体监测方法，其特征在于，基于权利要求5-6任一项所述的一种医疗污水处理安全立体监测***，该方法包括：
智能监测终端获取智能监测终端信息，包括医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据，并发送至云平台；
云平台接收智能监测终端信息，综合智能监测终端信息中的医疗污水处理设备实时运行数据、出口污水实时水质数据和医疗污水处理设备周边环境安全因素数据实时监测医疗污水处理设备的运行状态，发生数据异常时生成告警信息，发送至用户终端；同时发送图像获取命令至智能监测终端；
智能监测终端通过全视角摄像头接收云平台发送的图像获取命令，获取医疗污水处理设备当前图像数据，并发送至云平台；
云平台接收医疗污水处理设备当前图像数据，发送至用户终端；
用户终端接收云平台发送的告警信息和医疗污水处理设备当前图像数据，并进行显示。
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