CN115223075A - 基于可穿戴设备的管理方法、***、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种可穿戴设备的管理方法、***、电子设备和存储介质，该方法包括的步骤为：通过管理平台创建管理任务，当可穿戴设备接收管理任务时，开始采集视频，将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测，将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果，若分析结果异常，则生成报警信息，当管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示，并对分析结果和报警信息进行统计分析，并将统计分析后的结果推送指定人员；本申请解决了相关技术中无法同时对设备故障异常或人员违规行为的管理以及无法帮助提高企业的生产能力和安全性的问题。

Description

基于可穿戴设备的管理方法、***、电子设备和介质

技术领域

本申请涉及可穿戴技术领域，特别是涉及一种基于可穿戴设备的管理方法、***、电子设备和存储介质。

背景技术

目前，可穿戴设备，例如AR智能眼镜或头盔等目前已应用于多个行业场景，包括电力、航空、轨交、运输、消防、基建、半导体等行业。但是，可穿戴设备在企业工厂设备巡检及人员行为管理方面的应用仍存在如下缺点：一方面，现有的AR智能眼镜或头盔不仅无法识别判断设备故障异常或人员违规行为，在发生设备故障异常或人员违规行为时，无法即使处理，灵活性和时效性较差，不仅无法保障企业工厂的生产安全，更无法帮助提高企业的生产能力，给企业造成了严重的经济损失，另一方面，相关技术未建立完整的智能化管理***，无法对设备故障异常或人员违规行为的查询和数据追溯。

因此，上述问题亟待解决。

发明内容

本申请实施例提供了一种可穿戴设备的管理方法、***、电子设备和存储介质，以至少解决相关中无法同时对设备故障异常或人员违规行为的管理问题以及无法帮助提高企业的生产能力和安全性的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种可穿戴设备的管理方法，所述方法包括以下步骤：

通过管理平台创建管理任务；

当可穿戴设备接收所述管理任务时，开始采集视频；

将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测，将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果；

若所述分析结果异常，则生成报警信息；其中，所述目标视频通过巡检人员在企业巡检中过程中佩戴的所述可穿戴设备拍摄得到；

当所述管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示，并对所述分析结果和所述报警信息进行统计分析，并将统计分析后的结果推送指定人员。

在其中一些实施例中，将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测之后，所述方法还包括：

若所述分析结果无异常，则生成任务结果，并使所述管理平台基于该任务结果生成任务记录；

当接收任务查看指令时，显示任务查看界面，其中，所述任务查看界面显示内容至少包括任务进度和任务完成情况。

在其中一些实施例中，当所述管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示的同时，所述方法还包括：

通过所述管理平台显示报警提示界面，当所述报警提示界面接收到点击指令时，展示报警信息，其中，所述报警信息至少包括报警类型、违规内容和报警发生时刻的录制文件。

在其中一些实施例中，在所述可穿戴设备具有摄像头的情况下，将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果之前，所述方法还包括：

对所述智能分析***配置若干分析规则；其中，所述分析规则至少包括设备运行情况分析规则和人员行为分析规则。

在其中一些实施例中，在所述穿戴设备具有麦克风的情况下，所述当可穿戴设备接收所述管理任务时，开始采集视频之后，所述方法还包括：

通过所述麦克风采集音频内容，将所述音频内容转化为文字内容；

将所述文字内容与所述视频合并，将合并后的文件存储至所述管理平台后，当所述AI模型接收到所述合并后的文件时，基于所述合并后的文件对设备运行情况和人员行为进行检测。

在其中一些实施例中，所述将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测包括：

通过内置设备算法对所述目标视频中的设备运行情况进行检测，其中，所述设备至少包括具有链条的设备、具有传动皮带的设备、具有料口的设备或拉链机中的一种或多种；

通过内置行为算法对所述目标视频中人员违规行为进行检测，其中，所述人员违规行为至少包括未戴安全帽的行为、未穿工作服的行为、未穿防护服的行为、抽烟行为、打电话行为、越界行为或睡觉行为中的一种或多种。

在其中一些实施例中，所述通过内置设备算法对所述目标视频中的设备运行情况进行检测包括：

当通过所述AI模型检测到所述目标视频中的设备为链条时，通过该链条对应的内置链条算法确定该链条上的皮带正常传送物料时的标注点；将所述目标视频中该链条上的皮带在经过该标注点的滞留时间与预设滞留时间进行比较，得到比较结果，基于所述比较结果生成所述检测结果；或者，

当通过所述AI模型检测到所述目标视频中的设备具有料口时，通过该料口对应的内置堵料算法确定该料口中物料堆积的平均高度，对该平均高度的上限值进行标注，得到标注高度，将所述目标视频中该料口的物料堆积的实际高度与所述标注高度进行比较，得到比较结果，基于所述比较结果生成所述检测结果。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于可穿戴设备的管理***，所述***包括：

创建单元，用于通过管理平台创建管理任务；

采集单元，用于当可穿戴设备接收所述管理任务时，开始采集视频；

检测单元，用于将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测；

分析单元，用于将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果；

报警单元，用于若所述分析结果异常，则生成报警信息；其中，所述目标视频通过巡检人员在企业巡检中过程中佩戴的所述可穿戴设备拍摄得到；当所述管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示；

推送单元，用于对所述分析结果和所述报警信息进行统计分析，并将统计分析后的结果推送指定人员。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的可穿戴设备的管理方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的可穿戴设备的管理方法。

相比于相关技术，本实施例的技术方案中，通过管理平台创建管理任务，当可穿戴设备接收管理任务时，开始采集视频，将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测，将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果；若分析结果异常，则生成报警信息，以使现场的巡检人员发现异常信息，可以及时采取相应对应措施，如此，不仅保证了企业生产设备的正常运行，提高生产效率，还可以避免因为工人的违规行为造成的安全隐患，提高了安全性，管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示，并对分析结果和报警信息进行统计分析，并将统计分析后的结果推送指定人员。如此，即使不在现场，也实现对企业工厂设备巡检过程中识别设备故障异常和人员违规行为进行管理，提高了管理的灵活性和时效性，降低了因为设备故障异常和人员违规行而带来的经济损失，还可以方便指定人员随时查看，实现对设备故障异常或人员违规行为的查询和数据追溯，解决了相关技术中无法同时对设备故障异常或人员违规行为的管理以及无法帮助提高企业的生产能力和安全性的问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，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。在附图中：

图1是本申请实施例的可穿戴设备的管理方法的第一流程图；

图2是本申请实施例的可穿戴设备的管理方法的第二流程图；

图3是根据本申请实施例的基于可穿戴设备的管理***的结构框图；

图4是根据本申请实施例的电子设备的内部结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。

除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指大于或者等于两个。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。

本申请提供一种可穿戴设备的管理方法，图1是本申请实施例的可穿戴设备的管理方法的第一流程图，如图1所示，在本发明一实施例中，本发明提出的可穿戴设备的管理方法包括以下步骤：

步骤S101，通过管理平台创建管理任务；当然在其他实施例中，也可以在登录可穿戴设备后，通过可穿戴设备创建管理任务；另外，本实施例中，在通过管理平台创建管理任务之前，该方法还包括：登录管理平台；

需要说明的是，该管理任务在其他实施例中，也可以称为创建走动式管理任务或其他，相应地，管理平台在其他实施例中，也可以称为智能AR走动式管理平台或其他，此处不做具体限定；

步骤S102，当可穿戴设备接收管理任务时，开始采集视频；其中，可穿戴设备包括但不限制于AR眼镜、AR头盔或其他可穿戴设备，本实施例可穿戴设备采用AR眼镜来实现，该AR眼镜包括：虚拟屏、麦克风、摄像头、音频采集器、SIM卡模块、无线协议、GPS等，由于本领域的技术人员知道上述各组件的功能，因此，此处不在一一赘述。

步骤S103，将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测，将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果；如此，可以方便的在企业工厂设备巡检过程中识别设备故障异常和人员违规行为。

需要说明的是，本实施例中的AI模型可以采用现有的机器学习模型或其他神经网络模型来实现，易于理解的是，训练好的AI模型为通过该现有的机器学习模型所对应的的损失收敛时得到；例如，该训练过程可以是：先通过人工研判采集的视频是否有设备故障异常或人员违规行为，并对上述视频打标签，然后利用打好标签的视频输入机器学习模型进行训练，以迭代增强智能分析***识别分析能力，直到在该机器学习模型所对应的的损失收敛时，得到训练好的AI模型，由于本领域技术人员知道训练AI模型的具体过程及实现步骤，此处不在一一赘述。另外，本领域技术人员知道智能分析***可以采用现有的AI分析算法来或软件程序来实现对生成的检测结果进行分析，并得到分析结果，因此，此处不在一一赘述。

步骤S104，若分析结果异常，则生成报警信息；其中，该报警信息可以是设备故障异常的报警信息，也可以是人员违规行为的报警信息，此处不做具体限定；另外，在生成报警信息的同时，可穿戴设备可以通过文字或语音的方式进行提示，以使现场的巡检人员发现异常信息，可以及时采取相应对应措施，如此，不仅保证了企业生产设备的正常运行，提高生产效率，还可以避免因为工人的违规行为造成的安全隐患，提高了安全性；其中，目标视频通过巡检人员在企业巡检中过程中佩戴的可穿戴设备拍摄得到；

步骤S105，当管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示，并对分析结果和报警信息进行统计分析，并将统计分析后的结果推送指定人员。如此，即使不在现场，也实现对企业工厂设备巡检过程中识别设备故障异常和人员违规行为进行管理，提高了管理的灵活性和时效性，降低了因为设备故障异常和人员违规行而带来的经济损失，还可以方便指定人员随时查看，实现对设备故障异常或人员违规行为的查询和数据追溯。

通过上述步骤S101至步骤S105，本实施例的技术方案中，通过管理平台创建管理任务，当可穿戴设备接收管理任务时，开始采集视频，将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测，将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果；若分析结果异常，则生成报警信息，以使现场的巡检人员发现异常信息，可以及时采取相应对应措施，如此，不仅保证了企业生产设备的正常运行，提高生产效率，还可以避免因为工人的违规行为造成的安全隐患，提高了安全性，管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示，并对分析结果和报警信息进行统计分析，并将统计分析后的结果推送指定人员。如此，即使不在现场，也实现对企业工厂设备巡检过程中识别设备故障异常和人员违规行为进行管理，提高了管理的灵活性和时效性，降低了因为设备故障异常和人员违规行而带来的经济损失，还可以方便指定人员随时查看，实现对设备故障异常或人员违规行为的查询和数据追溯，解决了相关技术中无法同时对设备故障异常或人员违规行为的管理以及无法帮助提高企业的生产能力和安全性的问题。

图2是本申请实施例的可穿戴设备的管理方法的第二流程图，如图2所示，为了方便人员对企业工厂设备巡检及人员行为的管理，在其中一些实施例中，将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测之后，该方法还包括如下步骤：

若分析结果无异常，则生成任务结果，并使管理平台基于该任务结果生成任务记录；

当接收任务查看指令时，显示任务查看界面，其中，任务查看界面显示内容至少包括任务进度和任务完成情况。从而给用户管理决策提供数据支撑。

为了方便实现对报警的场景重组，在一可选实施例中，当管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示的同时，该方法还包括如下步骤：

通过管理平台显示报警提示界面，当报警提示界面接收到点击指令时，展示报警信息，其中，报警信息至少包括报警类型、违规内容和报警发生时刻的录制文件。

为了提高智能分析***的准确性，在其中一些实施例中，在可穿戴设备具有摄像头的情况下，将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果之前，该方法还包括如下步骤：

对智能分析***配置若干分析规则；其中，分析规则至少包括设备运行情况分析规则和人员行为分析规则。易于理解的是，只有在智能分析***配置若干分析规则后，智能分析***才能接收生成的检测结果，并基于各若干分析规则，得到相应的分析结果；另外，各分析规则根据用户实际需求设定，此处不做具体限定。

在实现应用场景中，由于巡检人员在室内或户外场景佩戴可穿戴设备走动的过程中，不仅能采集到视频内容，有时也能采集到音频内容，为了提高检测的效果，在其中一些实施例中，在穿戴设备具有麦克风的情况下，当可穿戴设备接收管理任务时，开始采集视频之后，该方法还包括如下步骤：

通过麦克风采集音频内容，将音频内容转化为文字内容；

将文字内容与视频合并，将合并后的文件存储至管理平台后，当AI模型接收到合并后的文件时，基于合并后的文件对设备运行情况和人员行为进行检测。

为了方便实现对设备故障异常和人员违规行为的检测，在其中一些实施例中，将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测包括如下步骤：

通过内置设备算法对目标视频中的设备运行情况进行检测，其中，设备至少包括具有链条的设备、具有传动皮带的设备、具有料口的设备或拉链机中的一种或多种；当然在其他实施例中，设备还可以是其他，此处不做具体限定，只要利用本申请所对应的可穿戴设备的管理方法，均在本申请的保护范围内。

通过内置行为算法对目标视频中人员违规行为进行检测，其中，人员违规行为至少包括未戴安全帽的行为、未穿工作服的行为、未穿防护服的行为、抽烟行为、打电话行为、越界行为或睡觉行为中的一种或多种。当然在其他实施例中，人员违规行为还可以是其他，此处不做具体限定，即只要利用本申请所对应的可穿戴设备的管理方法，均在本申请的保护范围内。

需要说明的是，内置行为算法和内置设备算法均可以通过现有的软件程序或算法来实现，其具体的软件程序或算法此处不做具体限定。

在一优选实施例中，通过内置设备算法对目标视频中的设备运行情况进行检测包括如下步骤：

当通过AI模型检测到目标视频中的设备为链条时，通过该链条对应的内置链条算法确定该链条上的皮带正常传送物料时的标注点；将目标视频中该链条上的皮带在经过该标注点的滞留时间与预设滞留时间进行比较，得到比较结果，基于比较结果生成检测结果；或者，

当通过AI模型检测到目标视频中的设备具有料口时，通过该料口对应的内置堵料算法确定该料口中物料堆积的平均高度，对该平均高度的上限值进行标注，得到标注高度，将目标视频中该料口的物料堆积的实际高度与标注高度进行比较，得到比较结果，基于比较结果生成检测结果。

在另一优选实施例中，将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测还包括如下步骤：

当通过AI模型对人员行为进行检测时，通过内置安全帽检测算法确定视频中的人员是否佩戴安全帽，输出相应的检测结果；例如，通过内置安全帽检测算法根据安全帽的大小及形状、结合人体形态进行标注，比对现场采集视频画面图片帧人体形态头部部位是否符合标记的安全帽特征轨迹，以使智能分析***接收检测结果，提醒通知***相关人员。

当通过内置打电话检测算法确定视频中的人员在打电话时，输出相应的检测结果；例如，通过内置打电话检测算法根据手机的平均大小及形状、结合人体形态进行标注，比对现场采集视频画面图片帧人体形态和手机结合部分是否符合标记的打电话特征轨迹，以使智能分析***接收检测结果，提醒通知***相关人员；

当通过内置未穿工作服算法确定视频中的人员未穿工作服时输出相应的检测结果；

当通过内置未穿防护服算法确定视频中的人员未穿防护服时，输出相应的检测结果；

当通过内置抽烟检测算法确定视频中的人员在抽烟时，输出相应的检测结果；

当通过内置睡岗检测算法确定视频中的存在睡觉行为时，输出相应的检测结果。由于本领域技术人员容易通过现有的软件算法和程序来来实现上述内置安全帽检测算法、内置未穿工作服算法、内置抽烟检测算法和内置打电话检测算法的功能，此处不在一一赘述。

需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本实施例还提供了一种基于可穿戴设备的管理***，该***用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图3是根据本申请实施例的基于可穿戴设备的管理***的结构框图，如图3所示，该***包括：

创建单元31，用于通过管理平台创建管理任务；

采集单元32，用于当可穿戴设备接收管理任务时，开始采集视频；

检测单元33，用于将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测；

分析单元34，用于将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果；

报警单元35，用于若分析结果异常，则生成报警信息；其中，目标视频通过巡检人员在企业巡检中过程中佩戴的可穿戴设备拍摄得到；当管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示；

推送单元36，用于对分析结果和报警信息进行统计分析，并将统计分析后的结果推送指定人员。本***，通过管理平台创建管理任务，当可穿戴设备接收管理任务时，开始采集视频，将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测，将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果；若分析结果异常，则生成报警信息，以使现场的巡检人员发现异常信息，可以及时采取相应对应措施，如此，不仅保证了企业生产设备的正常运行，提高生产效率，还可以避免因为工人的违规行为造成的安全隐患，提高了安全性，管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示，并对分析结果和报警信息进行统计分析，并将统计分析后的结果推送指定人员。如此，即使不在现场，也实现对企业工厂设备巡检过程中识别设备故障异常和人员违规行为进行管理，提高了管理的灵活性和时效性，降低了因为设备故障异常和人员违规行而带来的经济损失，还可以方便指定人员随时查看，实现对设备故障异常或人员违规行为的查询和数据追溯，解决了相关技术中无法同时对设备故障异常或人员违规行为的管理以及无法帮助提高企业的生产能力和安全性的问题。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本申请还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行上述的可穿戴设备的管理方法。

可选地，上述电子设备还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

步骤S101，通过管理平台创建管理任务；

步骤S102，当可穿戴设备接收管理任务时，开始采集视频；

步骤S103，将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测，将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果；

步骤S104，若分析结果异常，则生成报警信息；其中，目标视频通过巡检人员在企业巡检中过程中佩戴的可穿戴设备拍摄得到；

步骤S105，当管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示，并对分析结果和报警信息进行统计分析，并将统计分析后的结果推送指定人员。

需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

另外，结合上述实施例中的可穿戴设备的管理方法，本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种可穿戴设备的管理方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种可穿戴设备的管理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

在一个实施例中，图4是根据本申请实施例的电子设备的内部结构示意图，如图4所示，提供了一种电子设备，该电子设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该电子设备包括通过内部总线连接的处理器、网络接口、内存储器和非易失性存储器，其中，该非易失性存储器存储有操作***、计算机程序和数据库。处理器用于提供计算和控制能力，网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信，内存储器用于为操作***和计算机程序的运行提供环境，计算机程序被处理器执行时以实现一种可穿戴设备的管理方法，数据库用于存储数据。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本领域的技术人员应该明白，以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于可穿戴设备的管理方法，其特征在于，所述方法包括：

通过管理平台创建管理任务；

当可穿戴设备接收所述管理任务时，开始采集视频；

将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测，将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果；

若所述分析结果异常，则生成报警信息；其中，所述目标视频通过巡检人员在企业巡检中过程中佩戴的所述可穿戴设备拍摄得到；

当所述管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示，并对所述分析结果和所述报警信息进行统计分析，并将统计分析后的结果推送指定人员。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测之后，所述方法还包括：

若所述分析结果无异常，则生成任务结果，并使所述管理平台基于该任务结果生成任务记录；

当接收任务查看指令时，显示任务查看界面，其中，所述任务查看界面显示内容至少包括任务进度和任务完成情况。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，当所述管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示的同时，所述方法还包括：

通过所述管理平台显示报警提示界面，当所述报警提示界面接收到点击指令时，展示报警信息，其中，所述报警信息至少包括报警类型、违规内容和报警发生时刻的录制文件。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在所述可穿戴设备具有摄像头的情况下，将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果之前，所述方法还包括：

对所述智能分析***配置若干分析规则；其中，所述分析规则至少包括设备运行情况分析规则和人员行为分析规则。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在所述穿戴设备具有麦克风的情况下，所述当可穿戴设备接收所述管理任务时，开始采集视频之后，所述方法还包括：

通过所述麦克风采集音频内容，将所述音频内容转化为文字内容；

将所述文字内容与所述视频合并，将合并后的文件存储至所述管理平台后，当所述AI模型接收到所述合并后的文件时，基于所述合并后的文件对设备运行情况和人员行为进行检测。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测包括：

通过内置设备算法对所述目标视频中的设备运行情况进行检测，其中，所述设备至少包括具有链条的设备、具有传动皮带的设备、具有料口的设备或拉链机中的一种或多种；

通过内置行为算法对所述目标视频中人员违规行为进行检测，其中，所述人员违规行为至少包括未戴安全帽的行为、未穿工作服的行为、未穿防护服的行为、抽烟行为、打电话行为、越界行为或睡觉行为中的一种或多种。

7.根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述通过内置设备算法对所述目标视频中的设备运行情况进行检测包括：

当通过所述AI模型检测到所述目标视频中的设备为链条时，通过该链条对应的内置链条算法确定该链条上的皮带正常传送物料时的标注点；将所述目标视频中该链条上的皮带在经过该标注点的滞留时间与预设滞留时间进行比较，得到比较结果，基于所述比较结果生成所述检测结果；或者，

当通过所述AI模型检测到所述目标视频中的设备具有料口时，通过该料口对应的内置堵料算法确定该料口中物料堆积的平均高度，对该平均高度的上限值进行标注，得到标注高度，将所述目标视频中该料口的物料堆积的实际高度与所述标注高度进行比较，得到比较结果，基于所述比较结果生成所述检测结果。

8.一种基于可穿戴设备的管理***，其特征在于，所述***包括：

创建单元，用于通过管理平台创建管理任务；

采集单元，用于当可穿戴设备接收所述管理任务时，开始采集视频；

检测单元，用于将采集后的目标视频输入训练好的AI模型对设备运行情况和人员行为进行检测；

分析单元，用于将生成的检测结果输入智能分析***，得到分析结果；

报警单元，用于若所述分析结果异常，则生成报警信息；其中，所述目标视频通过巡检人员在企业巡检中过程中佩戴的所述可穿戴设备拍摄得到；当所述管理平台接收报警信息时，生成报警记录，发出报警提示；

推送单元，用于对所述分析结果和所述报警信息进行统计分析，并将统计分析后的结果推送指定人员。

9.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的基于可穿戴设备的管理方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1至7中任一项所述基于可穿戴设备的管理方法。

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