厂区人员定位系统方案简介

  厂区人员定位系统方案主要依托于全球定位系统(GPS)、无线通信技术等,通过接收端的信号采集和处理,实现对人员的精准定位和跟踪。除了GPS,人员定位系统方案还采用了蓝牙、RFID、UWB等多种技术,以满足室内外多场景的定位需求。

  具体来说,一些方案如徐州天安化工厂智能化人员定位系统,通过建设人行、车行通道闸机和采用RFID技术的人员定位系统,旨在提高员工工作效率、巡检人员管理水平、保障生产安全性以及提高对突发事态的快速反应能力。此外,新锐科创工厂人员定位系统方案融合了蓝牙、UWB、GPS北斗RTK、4G、NB-IoT技术,实现全厂区人员精准实时定位,并支持人员轨迹跟踪与回放、危险区域设置电子围栏等功能。

  这些系统通常结合门禁系统、视频监控等技术,实现对生产区域工作人员、车辆、物资等的自动、实时定位和监控。例如,智慧工厂解决方案中,利用摄像头采集图像,监测职工是否符合安全着装规范、作业规范,检测职工及作业车辆的违规离岗、违规闯入、违规停留等行为,综合评估厂区的合规度。

  总之,厂区人员定位系统方案通过多种技术手段,实现了对人员位置的精确管理和实时监控,从而提升了工厂的安全性和管理效率。

  一、 厂区人员定位系统方案中使用的RFID技术

  厂区人员定位系统中使用的RFID技术主要通过无线射频识别来实现对人员的自动识别和定位。具体工作原理如下:

  标签类型:RFID标签分为有源标签、无源标签和半有源标签。有源标签内置电池,可以主动发送信号;无源标签没有内置电源,需要依靠读写器发出的射频信号获取能量并发送信息。

  读写器与天线:读写器是RFID系统中的关键设备,它负责发射射频信号,并接收标签返回的信息。天线则用于传输和接收这些信号。

  工作流程

  当人员携带RFID标签进入读写器的感应区域时,读写器会向标签发送射频信号。

  对于无源标签,它会利用读写器的信号获得能量,并将存储在芯片中的信息(如人员身份信息)发送回读写器。

  对于有源标签,它可以直接向读写器发送预设的频率信号。

  读写器接收到标签信息后,解码并将其传送到中央信息系统进行处理。

  定位精度:根据不同的RFID技术,定位精度有所不同。例如,使用433MHz有源RFID技术可以实现2~7米的高精度定位。

  应用功能:RFID智能定位系统不仅能够实时掌握人员行动轨迹,还能进行人员考勤、查找、区域限定、统计、视频联动及历史轨迹查询等功能。

  二、 蓝牙、UWB、GPS北斗RTK、4G、NB-IoT技术在厂区人员定位系统中的应用场景和优势

  在厂区人员定位系统中,蓝牙、UWB、GPS北斗RTK、4G、NB-IoT技术各自有其应用场景和优势。以下是详细分析:

  1. 蓝牙技术

  应用场景:

  实时定位管理:通过佩戴电子标签,实现对人员的实时动态定位。

  视频监控联动:可以与视频监控设备对接,提高安全管理效率。

  历史轨迹查询:支持追溯人员的历史移动轨迹。

  优势:

  高精度定位:达到亚米级的定位精度。

  低功耗:蓝牙信标使用电池供电,续航时间长(通常为5-6年)。

  低成本:安装和维护成本低,适合大规模部署。

  覆盖范围广:适用于室内外环境,能够实现全面覆盖。

  2. UWB技术

  应用场景:

  实时动态定位:通过智能终端实现对人员的实时动态定位。

  电子围栏和安全警示:可以设置电子围栏并进行安全警示。

  历史轨迹查询:支持追溯人员的历史移动轨迹。

  优势:

  高精度定位:UWB技术能够提供厘米级的定位精度,适用于需要极高精度的应用场景。

  多功能集成:支持长时间静止预警、视频联动、SOS报警等众多功能。

  实时管理:可以对工作区域和休息区域进行实时管理。

  3. GPS北斗RTK技术

  应用场景:

  实时定位追踪:利用GPS和北斗双模定位,实现对人员的实时追踪。

  历史轨迹查询:支持追溯人员的历史移动轨迹。

  智能预警:系统具备智能预警功能,帮助及时发现潜在风险。

  优势:

  高精度定位:结合GPS和北斗双模定位,提供更高的定位精度。

  多模融合:融合了多种定位模式,提高了系统的可靠性和稳定性。

  全面覆盖:适用于各种复杂环境下的人员定位需求。

  4. 4G技术

  应用场景:

  实时数据传输:通过4G网络实现快速的数据传输和通信。

  视频监控联动:与视频监控系统联动,提高安全管理效率。

  优势:

  高速数据传输:4G网络提供稳定的高速数据传输能力,适合实时数据传输需求。

  广泛覆盖:4G网络覆盖范围广,适用于大范围的厂区环境。

  5. NB-IoT技术

  应用场景:

  低功耗物联网应用:适用于需要长时间运行且功耗要求低的物联网应用。

  远程监控和控制:通过NB-IoT网络实现远程监控和控制。

  优势:

  超低功耗:NB-IoT设备的功耗极低,适合长时间运行的物联网应用。

  广域覆盖:NB-IoT网络具有广泛的覆盖能力,适用于大范围的厂区环境。

  三、 化工厂智能化人员定位系统的具体实施步骤

  化工厂智能化人员定位系统的具体实施步骤和效果评估如下:

  实施步骤

  需求分析

  在实施人员定位系统之前,首先进行详细的需求分析,包括对化工厂的生产流程、作业环境以及安全管理需求的全面了解。

  系统设计

  系统分为三个层次:应用层、解算层和基础层。

  应用层:包括移动空间(电子围栏、智能巡检)、基本空间(接受与发送警报信息、可视化展示、人员轨迹管理)等。

  解算层:包含非规范信道环境定位算法(NLOS)、达到时间差算法(TDOA)、双边测距算法(TWR)及定位引擎。

  基础层:主要元素为定位标签和定位基站。

  硬件部署

  部署定位标签和定位基站,确保覆盖整个厂区。这些设备应具备高精度定位功能,静态情况下定位精度≤30cm,动态情况下定位精度≤1m。

  软件开发与集成

  开发人员定位管理系统软件,实现动态显示区域内所有人员的实时位置分布情况,实时定位频率为2秒一次,并可分楼层显示人员位置。

  软件还需支持历史轨迹存储及回放,实时记录和存储所有人员的运动轨迹信息。

  系统测试与优化

  进行系统测试,确保定位精度误差不大于5米,延时不超过5秒,模型计算周期不大于30秒。

  根据测试结果调整系统参数,优化算法以提高系统性能。

  正式上线与培训

  正式上线运行,并对员工进行系统操作培训,确保他们能够熟练使用该系统进行日常管理和应急响应。

  效果评估

  安全提升

  实施人员定位系统后,可以有效监控员工的位置和状态,预防事故,提升应急响应能力。

  通过实时动态跟踪、位置显示、报警管理和运动轨迹回放等功能,提高了厂区的安全管理水平。

  生产效益提升

  系统能够实现对人员的精确定位和全面管理,既保障了工人的安全,又提升了生产效益。

  通过智能巡检和危险气体监测等功能,优化了日常管理流程,减少了因人员疏忽导致的生产事故。

  数据可视化与管理效率

  动态显示区域内所有人员的实时位置分布情况,实时定位频率高,便于管理人员快速掌握现场情况。

  历史轨迹存储及回放功能使得管理人员可以追溯任何指定人员的历史运动轨迹,进一步提升了管理效率。

  用户反馈与改进

  系统在实际应用中获得了高度认可,尤其是在定位精度和延时方面表现突出。

  根据用户反馈不断优化系统功能,进一步提升用户体验和系统稳定性。

  四、 工厂人员定位系统方案中,如何实现全厂区人员精准实时定位并支持人员轨迹跟踪与回放的功能?

  在工厂人员定位系统方案中,实现全厂区人员精准实时定位并支持人员轨迹跟踪与回放的功能主要通过以下步骤和关键技术来完成:

  •   无线通信技术:系统采用先进的无线通信技术,通过安装在员工身上的定位标签产生无线电信号,并通过无线通讯网络传输给基站,再由基站将数据传输到服务器进行处理,最终在监控中心显示出员工的实时位置。
  •   UWB高精度定位:系统集成UWB(超宽带)定位技术,该技术能够提供高达10厘米级的定位精度,确保人员、机具、物料的实时位置信息准确无误。UWB定位系统可以实现轨迹跟踪与回放功能,无时限储存人员运动轨迹,并按照人员、时间段、区域灵活筛选回放。
  •   多维定位模式:通过在厂区、车间部署UWB定位基站,实时采集人员、机具、物料上定位标签回传的位置信息数据,采用多维定位模式,精确定位人、机具、物料的实时位置。
  •   实时监控与管理:系统可以实时监控工厂内人员和物料的准确位置,即使在强干扰环境下仍能正常工作,避免定位错误,便于管理不同部门工作人员的具体岗位,更好地查询目标对象。此外,系统还可以显示全厂区的实时在线人数及实时位置分布情况,并对厂内人员进行分类统计。
  •   历史轨迹存储与回放:UWB高精度人员定位系统可以无时限储存人员运动轨迹,并支持按照人员、时间段、区域灵活筛选回放,智能筛选去除无定位数据的时间段,多目标多倍速回放。

  五、 智慧工厂解决方案中,摄像头采集图像监测职工安全着装规范和作业规范的具体技术细节是什么?

  在智慧工厂解决方案中,摄像头采集图像监测职工安全着装规范和作业规范的具体技术细节如下:

  •   视频图像预处理:首先,需要对采集到的视频图像进行预处理,这包括去除噪声、调整亮度和对比度等步骤,以提高后续分析的准确性。
  •   特征提取:从预处理后的视频图像中提取关键特征。常用的特征包括HOG(方向梯度直方图)和LBP(局部二值模式),这些特征能够有效地描述图像中的纹理和形状信息。
  •   机器学习算法应用:利用支持向量机(SVM)或其他机器学习算法来识别和分类员工的着装是否符合规范。例如,通过训练模型识别不同颜色的安全帽(如红、白、蓝、灰、黄等),以及是否佩戴了必要的安全装备(如安全帽和反光衣)。
  •   实时监控与告警系统:将摄像头采集到的视频数据实时传输到AI分析平台,进行在线分析。当检测到员工未按规定着装时,系统会立即发出预警,并通过电子邮件或短信通知相关管理人员,以便及时处理违规行为。
  •   人工智能与深度学习:采用先进的计算机视觉和深度学习技术,对员工的着装进行自动检测和评估。这些技术可以精确识别合理的着装、工作服装色调等,并在发现不合规情况时提醒员工更换合适的服装。
  •   多维度检测:除了基本的安全帽和工服检测外,还可以扩展到其他安全装备的检测,如口罩佩戴检测、安全带佩戴检测等。这些检测项目有助于全面保障生产环境的安全。
  •   可视化模块:通过监控平台的可视化模块,管理人员可以实时查看各个工程现场的情况,包括视频回放、局部放大等功能,实现全天候、全方位、无死角的实时管控。

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