面向职业健康管理的智能化监测和疲劳预警系统
Intelligent Management and Fatigue Monitoring Platform for Occupational Health
成果简介
针对职业健康智能化监测的需求，我们建立了面向职业场所的人员生理信息和疲劳状态监测和预警系统，旨在通过先进的传感器技术，数据分析和预测模型算法，实现对工人在工作过程中的健康状态和疲劳水平的实时监测。该系统主要由以下几个组成部分构成：
数据采集模块：通过可穿戴设备（如智能手表、可穿戴惯性传感器等）实时收集工人的生理信号和运动学数据（包括心率、体温、活动量等），并通过先进物联网技术，将信息发送到云端服务器。
数据处理与分析平台：采用人工智能和大数据分析技术，对收集到的数据进行处理与分析，实时的识别工人的疲劳状态和健康风险，通过后端服务器和数据库的简历。
预警机制：一旦系统判断工人处于疲劳状态或健康风险增大，系统将及时向管理者和工人本人发送预警信息，建议采取相应的休息或调整措施，从而有效降低工伤事故的发生率。
技术创新
疲劳评估算法： 我们提出了全新的算法，通过工人的心率、血氧、运动学数据等生理指标，对工人的疲劳状态进行智能评估。与传统自我报告方式相比，这种方法更加客观和准确。
实时远程监控： 数据通过网络信号实时上传至云服务器，监测人员可以随时随地远程查看工人的健康数据，大大提高了监控效率和响应速度。
智能预警系统： 基于云端数据分析的智能预警系统可以自动识别疲劳状态，并及时发出预警，避免了人工判断的滞后性和主观性问题。
专利情况
申请号（授权号）：2023109967531
市场前景及应用领域
在全球范围内，职业健康和安全管理越来越受到关注，尤其是在高风险、高强度的工作环境中。随着智能穿戴技术和大数据分析的发展，智能化健康管理解决方案具有广阔的市场前景。本平台的推出将填补市场上对智能远程监控和疲劳预警的需求空白，为企业提供高效、精准的职业健康管理工具。预计在制造业、矿业、建筑业等高风险行业中的应用将显著提高工作安全性和员工健康水平。
合作方式：面谈
项目单位：深圳大学机电与控制工程学院
成果负责人：胡新尧
联系人：技术转化中心
联系方式：26536230
科研概况