[發明專利]智能眼鏡及基于智能眼鏡的作業巡檢方法在審
| 申請號: | 201910455084.0 | 申請日: | 2019-05-29 |
| 公開(公告)號: | CN110263034A | 公開(公告)日: | 2019-09-20 |
| 發明(設計)人: | 劉景玉;馬林 | 申請(專利權)人: | 北京亮亮視野科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/22 | 分類號: | G06F16/22;G06F16/29;G07C1/20;G02B27/01 |
| 代理公司: | 北京三友知識產權代理有限公司 11127 | 代理人: | 王天堯;任默聞 |
| 地址: | 100020 北京市朝陽*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 智能眼鏡 巡檢 問題數據 結構化數據 形式記錄 | ||
1.一種基于智能眼鏡的作業巡檢方法,其特征在于,包括:
智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,獲得巡檢問題數據;
智能眼鏡將巡檢問題數據以結構化數據形式記錄。
2.如權利要求1所述的基于智能眼鏡的作業巡檢方法,其特征在于,智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,獲得巡檢問題數據,包括:
智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,獲得用戶的巡檢位置異常信息。
3.如權利要求2所述的基于智能眼鏡的作業巡檢方法,其特征在于,用戶的巡檢位置異常信息包括:巡檢異常位置和巡檢時刻;
智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,獲得用戶的巡檢位置異常信息,包括:
智能眼鏡將用戶的實際位置信息與智能眼鏡內預設的巡檢位置信息進行比對,若比對結果不一致,確定用戶的實際位置信息為巡檢異常位置,記錄確定巡檢異常位置的巡檢時刻。
4.如權利要求1所述的基于智能眼鏡的作業巡檢方法,其特征在于,智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,獲得巡檢問題數據,包括:
智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,獲得用戶語音錄入的巡檢問題數據。
5.如權利要求4所述的基于智能眼鏡的作業巡檢方法,其特征在于,所述用戶語音錄入的巡檢問題數據包括:問題關鍵詞、問題描述和巡檢時刻;
智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,獲得用戶語音錄入的巡檢問題數據,包括:
智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,識別問題關鍵詞;
根據問題關鍵詞,通過用戶語音錄入問題描述;
記錄用戶語音錄入問題描述的巡檢時刻。
6.如權利要求5所述的基于智能眼鏡的作業巡檢方法,其特征在于,智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,識別問題關鍵詞,包括:
智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,智能眼鏡通過用戶語音識別問題關鍵詞;
和/或智能眼鏡通過視頻識別手勢信息,根據手勢信息識別關鍵詞。
7.如權利要求1所述的基于智能眼鏡的作業巡檢方法,其特征在于,智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,獲得巡檢問題數據,包括:
智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,拍攝獲得巡檢視頻;
智能眼鏡通過分析巡檢視頻,獲得巡檢問題數據。
8.如權利要求7所述的基于智能眼鏡的作業巡檢方法,其特征在于,智能眼鏡通過分析巡檢視頻,獲得巡檢問題數據,包括:
智能眼鏡將巡檢視頻輸入至智能眼鏡中的機器學習模型,獲得巡檢問題數據,記錄獲得巡檢問題數據的巡檢時刻。
9.如權利要求8所述的基于智能眼鏡的作業巡檢方法,其特征在于,巡檢問題數據包括:設備問題數據和/或安全狀態問題數據。
10.如權利要求9所述的基于智能眼鏡的作業巡檢方法,其特征在于,所述機器學習模型采用如下方法訓練獲得:
獲得歷史設備問題數據和/或歷史安全狀態問題數據;
提取歷史設備問題數據和/或歷史安全狀態問題數據中的特征向量;
利用歷史設備問題數據和/或歷史安全狀態問題數據中的特征向量訓練機器學習模型;
在訓練的過程中調整機器學習模型,直至機器學習模型的損失函數滿足預設收斂條件,確定訓練后的機器學習模型。
11.如權利要求1所述的基于智能眼鏡的作業巡檢方法,其特征在于,智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,獲得巡檢問題數據,包括:
智能眼鏡在隨用戶進行作業巡檢的過程中,拍攝巡檢對象的標識;
智能眼鏡通過巡檢對象的標識,獲得巡檢對象的巡檢問題數據。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于北京亮亮視野科技有限公司,未經北京亮亮視野科技有限公司許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201910455084.0/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





