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一种具有安全装置的电力 物联网设备的智能物流仓储系统及方法

阅读：753发布：2021-06-08

专利汇可以提供一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储系统及方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储系统，包括用于显示的液晶显示屏、用于采集人脸图像的摄像头、仓储设备、同控制仓储设备相连接的控制器，所述摄像头安装在摄像头可调支架上，所述仓储设备包括物品起升装置和横向移动装置，所述物品起升装置包括安全装置。采用本发明能够在第一时间对电力设备仓储操作人员的资质信息进行核对，这样就大大减少和预防了可能存在的安全事故隐患，同时，采用叉车或电动推车能够搬运已经打包在木箱中的一些大型笨重的电力设备，降低了采用昂贵AGV设备的生产成本，同时采用举升装置和横移装置完成了物品的分类入库，保证了生产效率。采用本发明的操作方法，能够提高主动预防安全事故的安全系数，并且采用本发明的安全装置大大提高被动预防安全事故的安全系数。，下面是一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储系统及方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)操作人员操作叉车或电动推车进入仓库，仓库门口中的摄像头采集人脸信息，并将人脸信息显示到液晶屏上，而后进行人脸完整性检测，通过完整性检测的人脸特征数据，保存到本地存储器或远程服务器中；(2)将采集到的人脸信息与本地存储器或远程服务器存储的图像进行对比进而进行人脸识别，查询得到操作人员的操作资质，并向仓储设备控制器发送相关信息。
2.如权利要求1所述的一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储方法，其特征在于，所述方法还包括如下步骤：(3)仓储设备控制器接收上述相关信息后，进行核对，若操作人员具有相关操作资质，则语音引导或在操作人员的移动终端上发送引导信息，引导操作人员将叉车或电动推车开至仓储设备中所预先分类好的仓储位置；若操作人员不具有相关操作资质，则语音发出语音提示，并将不符合操作资质的信息发送到该仓库中所有移动终端上，以使得附近具有操作资质的人员前来帮助完成仓储操作；(4)操作人员下车后，所述仓储设备中的物品起升装置对物品进行起升，而后仓储设备中的横向移动装置将物品移动至规定位置，空余的仓储位置回落至原位置处等待下一个物品入位。
3.如权利要求2所述的一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储方法，其特征在于，所述第(4)步中还包括步骤4-1，即，若操作人员不具有相关操作资质，则语音发出语音提示，并将不符合操作资质的信息发送到该仓库内该操作人员附近的其他所有人员的移动终端上，其他所有人员的移动终端接受到该信息后，在移动终端回复数字“1”或“2”，其中数字1表示“本人空闲，可以帮助完成入库操作”，数字2表示“本人忙碌，无法帮助完成入库操作”。
4.如权利要求3所述的一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储方法，其特征在于，所述步骤4-1之后为步骤4-2，即，所述仓储设备控制器接收数字1后，则发出语音提示，引导该回复数字1的人员到达操作位置；若在规定时间内(如2分钟)无人回复数字1或
2，则所述仓储设备控制器将不符合操作资质的信息发送至该智能物流仓储系统所有工作人员的移动终端；所有人员的移动终端接受到该信息后，回复数字“1”或“2”，其中数字1表示“本人空闲，可以帮助完成入库操作”，数字2表示“本人忙碌，无法帮助完成入库操作”。
5.如权利要求4所述的一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储方法，其特征在于，所述步骤4-2之后为步骤4-3，即，所述仓储设备控制器接收数字1后，则发出语音提示，引导该回复数字1的人员到达操作位置；若在规定时间内(如5分钟)无人回复数字1或
2，则所述仓储设备控制器关闭所述物品起升装置，发出语音提示，禁止该不符合操作资质的操作人员进行操作，并以规定的时间间隔重复发送不符合操作资质的信息至该智能物流仓储系统所有工作人员的移动终端，直至收到数字1。
6.如权利要求5所述的一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储方法，其特征在于，重复上述步骤1-5直至完成所有物品的入库操作。
7.如权利要求6所述的一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储方法，其特征在于，所述步骤4-1中，并将不符合操作资质的信息发送到该仓库内该操作人员附近的其他所有人员的移动终端上，其中所述仓储设备控制器将不符合操作资质的信息发送到仓库内距离该操作人员最近的人员的移动终端上，若该最近的人员未在规定时间内回复数字应答，则所述仓储设备控制器将不符合操作资质的信息发送到仓库内距离该操作人员次近(即第二接近)的人员的移动终端上，依次类推，直至收到数字1。
8.如使用权利要求1-7中任一所述的一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储方法的系统，其特征在于，所述系统包括用于显示的液晶显示屏、用于采集人脸图像的摄像头、仓储设备、同控制仓储设备相连接的控制器，所述摄像头安装在摄像头可调支架上，所述仓储设备包括物品起升装置和横向移动装置，所述物品起升装置包括安全装置。
9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述物品起升装置包括承载平台、支撑板、起升导柱、起升齿条、连接套筒架、同步轴、第一驱动装置、导套、起升底座、同步驱动装置；所述安全装置为所述锁定扳手部件，所述锁定扳手部件包括锁定把手、锁定销轴、锁定扳手拨齿。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，按压所述锁定把手，带动所述锁定扳手拨齿围绕所述锁定销轴转动，继而带动所述拨动部件运动，使得所述拨动组件销轴随之运动，由于所述拨动组件销轴连接所述拨动部件和所述压紧部件，从而使得所述压紧部件围绕压紧部件销轴转动，进一步实现所述压紧锁合齿与所述齿条上的齿形成啮合和分离的两种状态，从而保证物品举升的安全。

说明书全文

一种具有安全装置的电力 物联网设备的智能物流仓储系统及

方法

技术领域

[0001] 本发明涉及电力物联网，具体是一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储系统。属于IPC分类体系中的G06Q10/08(物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单)。

背景技术

[0002] 基于我国现代的科技发展，电力行业也在不断的朝向智能化的方向前进，在此前提下，电力物联网技术就由此诞生。电力物联网技术的功能在于，可以对电力运作当中的设备进行检测，通过检测的反应，可以智能化的做出合理的处理措施，相比传统电力运作，电力物联网显然具备巨大的优势。

[0003] 物联网技术是通过全球REID标签无线接入互联网，使其可以对极其大量的信息进行统计、审核。当物联网技术应用于电力运行当中，则可针对电力设备、人员信息、环境进行把控，其功能主要体现为感知、识别、互联、控制等方面。物联网技术具备将多项技术高度融合的特点，因此可以把物联网技术视作，通信、信息、传感、自动化、智能化的融合型技术系统。物联网的运作，主要依赖于RFID、传感器等端口对信息进行收集，并将收集的资料在后谈进行识别、分析、处理，通过物联网的运作，能够给电力运行带来便捷、准确、精细、完善的实质性提高。

[0004] 当前对于电力物联网的研究多集中在电力信息共享、远程抄表、电力运行状态的检测维护应用上，多集中在数据交互的层面，而电力物联网的运行，需要以电力设备的参数为基础，因此参数的测量技术即此系统核心。参数测量技术的原理在于，通过参数检测技术，对电力系统当中设备的数据进行监测、分析、转换等工作，通过最终转换出来的数据，能够有效的得知当前电力设备的状况是否良好，例如设备本身的健康状态、设备在线状态等，通过测量技术的良好运作，能够对电力系统的多个工作环节起到帮助，做到智能配电、智能补偿等效果。这其中就需要对各种电力设备进行使用前的入库、存储、出库操作。目前，对于智能仓储物流系统，发展的已经非常成熟，尤其是AGV(自动导引搬运车)技术发展的非常迅速，但对于我国偏远地区，尤其是欠发达的偏远山区，由于经济及技术发展相对落后很多，要实现这些地区的泛在电力物联网，基础的电力设备基础建设是继续解决的，而AGV等智能仓储技术的成本很高，此时需要迫切解决兼顾经济成本和劳动效率的存储问题。此外，由于电力设备中还有较多设备属于笨重、粗大设备，在存储过程中，需要采用叉车或电动推车等大型运输设备，而叉车或电动推车需要由专门操作人员进行操作，很多安全意识淡漠的存储仓库，会采用其他不具有培训资质或操作资质的人员进行相关操作，从而造成了严重的安全隐患或安全事故。

[0005] 本发明通过国家知识产权局官网检索服务系统进行了详细检索，得到了如下现有技术，现对这些现有技术做简单介绍，以便更好的了解本发明的发明构思，展现本发明的技术优势和技术特点。

[0006] 现有技术1：CN101539617A，其公开了一种电能表检定、仓储管理与一体的自动化全息管理系统，包括电能表检定自动化流水线标准装置，拆箱机，装箱机和立体表库；其中立体表库分别与装箱机和拆箱机连接，装箱机和拆箱机又分别通过输送带与电能表检定自动化流水线标准装置连接。该现有技术的系统使整个电能表作业过程中改变大量重复、机械性的人工模式，具有自动出库、自动配发、自动上料、自动定位、自动接线、自动图象识别、自动温度监控、自动拆线、自动下料、自动装箱、自动组盘、自动入库的自动化功能；但该现有技术的造价成本仍然较高，而且对于一些较为沉重或笨重的电力设备，存在无法搬运的技术问题；

[0007] 现有技术2：CN102502147A，其公开了一种智能电表库及其操作系统，属于对电表、互感器等精密电子产品进行储放和管理领域，主要包括：智能电表库架、动力系统、带蓝牙单元的微处理器、带蓝牙单元的液晶触摸屏、温度传感器、湿度传感器、报警器；本发明实现了对电表、互感器等电子产品的智能化管理，操作简单，方便，极大地提高了管理的智能化，同时具有对电表、互感器等电子产品的定期充电和维护的功能；但该现有技术的造价成本仍然较高，而且对于一些较为沉重或笨重的电力设备，存在无法搬运的技术问题；

[0008] 现有技术3：CN102530460A，其公开了一种电能表料箱不满垛码垛方法及系统，该系统包括：料箱垛识别装置，管理控制器、可编程控制器PLC、滚筒输送线、料箱垛移载机及叠盘机；管理控制器与料箱垛识别装置及PLC进行信息交互；料箱垛识别装置识别不满垛料箱垛的条形码信息并上传到管理控制器；PLC根据管理控制器下发的控制信号驱动滚筒输送线及料箱垛移载机；滚筒输送线包括主输送滚道线及缓存区输送滚道线，主输送滚道线及缓存区输送滚道线分别根据管理控制器下发的控制信号输送或挡停不满垛料箱垛；料箱垛移载机包括第一料箱垛移载机及第二料箱垛移载机，第一料箱垛移载机及第二料箱垛移载机用于将不满垛料箱垛移入及移出缓存区输送滚道线；叠盘机将不满垛料箱垛与待码垛料箱进行码垛操作；该现有技术能够存储并搬运一些较为沉重的设备，但该现有技术的造价成本仍然较高，而且缺乏主动预防安全事故的能力；

[0009] 现有技术4：CN 106542249A，其公开了一种输电铁塔的分拣、入库、存储、出库系统，包括土木工程系统、机械硬件系统和电气控制系统；其中土木工程系统包括仓库主体、消防系统、照明系统、动力系统、通风及采暖系统；所述机械硬件系统包括货架、货箱、托盘、堆垛机和周边搬运设备；所述电气控制系统包括检测装置、信息识别装置、控制器件、监控和调度设备、上位机信息管理系统、通信设备，规范了铁塔部件的分拣、入库、存储、出库，并显著提高了生产效率，降低了出错率；该现有技术能够存储并搬运一些较为沉重的设备，但该现有技术的造价成本仍然较高，而且缺乏主动预防安全事故的能力；

[0010] 现有技术5：CN102582998A，其公开了一种电能计量器具的智能立体仓储系统，所述的智能立体仓储系统包括出入库月台区域、库前作业区域、立体货架存储区域、库后接驳区域以及立库管控设备，所述的出入库月台区域、库前作业区域、立体货架存储区域以及库后接驳区域分别与所述的立库管控设备相连接。通过在智能立体仓储系统中设置出入库月台区域、库前作业区域、立体货架存储区域、库后接驳区域以及立库管控设备，不仅实现了电能计量器具的自动化存储，而且实现了智能仓储系统与自动化检定流水线的无缝对接，消除了人工存取和分拣带来的人为错误；该现有技术能够存储并搬运一些较为沉重的设备，但该现有技术的造价成本仍然较高，而且缺乏主动预防安全事故的能力；

[0011] 现有技术6：JPH08119419A公开了一种智能立体仓储系统；该现有技术能够存储并搬运一些较为沉重的设备，但该现有技术的造价成本仍然较高，而且缺乏主动预防安全事故的能力；

[0012] 现有技术7：EP0218059A公开了一种智能立体仓储系统；该现有技术能够存储并搬运一些较为沉重的设备，但该现有技术的的智能化程度较低，而且缺乏主动预防安全事故的能力；

[0013] 现有技术8：CN1741930A公开了一种电动推车；该现有技术仅涉及电动推车，对于在仓储物流技术中的联合控制应用则缺乏详细阐述。

[0014] 通过上述现有技术的介绍，本领域技术人员可以知道，目前现有的仓储物流系统存在以下几种特点：

[0015] (1)AGV设备主要针对快递等物流行业，涉及到的设备较为精密，造价成本较高，且不能搬运沉重设备；

[0016] (2)对于电力物联网中的电表或输电铁塔零件等设备的仓储中，或者造价成本较高，或者不能搬运沉重设备，或者缺乏主动安全防御的措施。

[0017] 此外，在其他现有技术中，目前的一些与物流仓储或电力物联网相关的技术或相关设备存在如下的特点：

[0018] (1)对于人脸识别技术，目前发展的较为成熟，如人脸识别的门禁单元最具代表，但申请人通过检索现有技术发现，目前现有的人脸识别技术，仅仅完成人脸识别及安防报警的功能，即，当人脸识别不匹配时候，仅仅发出报警信号或者拒绝开启门禁系统，而没有对后续操作做出任何指示或根本没有后续操作，并且对于仓储物流中使用人脸识别技术来完成操作人员是否具有安全资质的核验，及不具有安全资质后，如何进行处理，目前还没有现有技术具体予以披露；

[0019] (2)目前摄像头在安装过程中，或者直接采用固定方式安装，或者需要精密的驱动装置进行驱动，这些现有技术或者不能满足摄像头调节的需要，或者需要采用精密传动的方式，造成造价过高，而且目前现有技术中的摄像头主要应用于安防监控和门禁识别，没有现有技术表明在物流仓储行业中存在使用可调式摄像头完成操作人员安全资质核准同时降低安装成本的相关技术手段，也就是说，这种领域的转用没有现有技术曾给出过技术启示，也未曾有人发现过类似的技术问题；

[0020] (3)目前电力物联网中的精密检定或配电设备，由于其重量小，能够采用智能化的物流设备(如自动寻址、AGV小车)进行入库、仓储和出库的操作，对于大型的电力设备，通常密封在木质箱体或框架中，此时多采用叉车或电动推车直接粗略入库存储的操作，缺乏后续的分类堆垛和拆垛，这就造成了仓储系统管理仍然较为混乱，而且大型设备或木箱存在笨重的特点，使得入库仓储过程中的安全预防十分重要，但目前的入库操作也仅仅是张贴安全生产守则，或前期安全培训等手段，这对于预防安全事故显得杯水车薪。

[0021] 因此，设计一种能够使用与我国偏远山区电力物联网建设的仓储系统，在节省成本的基础上，防止无关人员对设备进行操作造成安全事故或安全隐患，同时保证工作效率的电力物联网设备智能物料仓储系统是亟需解决的问题。

[0022] 此外，申请人为了进行此类设备的专利布局，研究了目前所能够检索到的所有现有技术，其中申请人提出了主动预防安全事故的电力物联网设备的仓储物流系统，但尽管在需要主动防范安全事故，但由于电力设备沉重，仍然需要对仓储技术中的一些举升装置做进一步的防护工作，从而保证最高的安全系数。

发明内容

[0023] 针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，尤其是现有技术中没有给出针对偏远山区或落后地区节省制造成本、针对无关人员对设备进行操作造成安全事故或安全隐患、同时兼顾工作效率的缺陷，本发明提供了一种电力物联网设备的智能物流仓储系统，有效的解决了上述问题。

[0024] 为此，本发明采用的技术方案是，一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储系统，包括用于显示的液晶显示屏、用于采集人脸图像的摄像头、仓储设备、同控制仓储设备相连接的控制器，所述摄像头安装在摄像头可调支架上，所述仓储设备包括物品起升装置和横向移动装置，所述物品起升装置包括安全装置。

[0025] 进一步地，摄像头可调支架包括摄像头支撑安装板1、上支撑座2、上支撑座第一紧固螺母3、上支撑座紧固垫圈4、上支撑座第二紧固螺母5、第一支撑套筒6、调整螺栓7、第二支撑套筒8、下支撑座9、下铰轴10、可调滑动支架11、调整把手12、调整滑槽13、第一支撑杆套筒14、第一固定螺栓15、第二调整螺栓16、第一支撑杆17、第二支撑杆套筒18、第二支撑杆19、支撑杆紧固螺栓组20；如图2所示，摄像头安装或卡接在所述摄像头支撑安装板1上，所述摄像头支撑安装板1上部通过螺栓安装在所述上支撑座2上，所述摄像头支撑安装板1下部通过螺栓安装在所述下支撑座9一端，所述下支撑座9另一端通过下铰轴10连接在所述调整螺栓7下端，所述调整螺栓7穿过所述第二支撑套筒8和第一支撑套筒6后，依次安装上支撑座第二紧固螺母5、上支撑座2、上支撑座紧固垫圈4、上支撑座第一紧固螺母3，所述第一支撑套筒6位于所述可调滑动支架11上部凹槽21中，所述第二支撑套筒8位于所述可调滑动支架11下部凹槽22中，旋拧所述上支撑座第二紧固螺母5、上支撑座第一紧固螺母3时，所述调整螺栓7上下移动，进而带动下支撑座9做上下倾斜运动从而带动摄像头支撑安装板1做上下倾斜运动；

[0026] 进一步地，所述第一支撑杆套筒14与所述第二支撑杆套筒18固定连接，所述第一支撑杆17与所述第二支撑杆19固定连接，所述第一固定螺栓15固定连接所述可调滑动支架11、所述第一支撑杆套筒14和所述第一支撑杆17，第二调整螺栓16位于所述调整滑槽13中，转动所述调整把手12可带动所述可调滑动支架11沿所述调整滑槽13滑动，当调整至所需要位置时，旋拧所述第二调整螺栓16至紧固状态，即可完成摄像头的角度调节；

[0027] 进一步地，所述第一支撑杆套筒14中套接所述第一支撑杆17，所述第二支撑杆套筒18中套接所述第二支撑杆19，支撑杆紧固螺栓组20将所述第二支撑杆套筒18中固定在第二支撑杆19上。

[0028] 进一步地，所述物品起升装置包括承载平台23、支撑板24、起升导柱25、起升齿条26、连接套筒架27、同步轴28、第一驱动装置29、导套30、起升底座31、同步驱动装置32；

[0029] 进一步地，所述承载平台23两侧具有物品挡板(图中未示出，但本领域技术人员可以明了)，所述承载平台为钢板制作，所述起升导柱为两个，所述导套为两个，两个起升导柱对称设置在相应的导套中，所述第一驱动装置内设有驱动齿轮，驱动齿轮带动起升齿条26上下移动进而带动所述起升导柱25上下移动，完成物品的举升；

[0030] 进一步地，所述第一驱动装置29包括驱动齿轮33、驱动齿轮轴34、锁定扳手部件35、压紧部件39、压紧部件销轴40、压紧锁合齿41、拨动部件42、拨动组件销轴43；

[0031] 进一步地，所述安全装置为所述锁定扳手部件35，所述锁定扳手部件包括锁定把手36、锁定销轴37、锁定扳手拨齿38；

[0032] 进一步地，按压所述锁定把手36，带动所述锁定扳手拨齿38围绕所述锁定销轴37转动，继而带动所述拨动部件42运动，使得所述拨动组件销轴43随之运动，由于所述拨动组件销轴43连接所述拨动部件42和所述压紧部件39，从而使得所述压紧部件39围绕压紧部件销轴40转动，进一步实现所述压紧锁合齿41与所述齿条上的齿形成啮合和分离的两种状态，从而保证物品举升的安全。

[0033] 本发明还提供了一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储方法，具体为：(1)操作人员操作叉车或电动推车将包装在木箱中的电力物联网设备装载在所述叉车或电动推车上而后进入仓库，仓库门口中的摄像头采集人脸信息，并将人脸信息显示到液晶屏上，而后进行人脸完整性检测，通过完整性检测的人脸特征数据，保存到本地存储器或远程服务器中；(2)将采集到的人脸信息与本地存储器或远程服务器存储的图像进行对比进而进行人脸识别，查询得到操作人员的操作资质，并向仓储设备控制器发送相关信息；(3)仓储设备控制器接收上述相关信息后，进行核对，若操作人员具有相关操作资质，则语音引导或在操作人员的移动终端上发送引导信息，引导操作人员将叉车或电动推车开至仓储设备中所预先分类好的仓储位置；若操作人员不具有相关操作资质，则语音发出语音提示，并将不符合操作资质的信息发送到该仓库中所有移动终端上，以使得附近具有操作资质的人员前来帮助完成仓储操作；(4)操作人员下车后，所述仓储设备中的物品起升装置对物品进行起升，而后仓储设备中的横向移动装置将物品移动至规定位置，空余的仓储位置回落至原位置处等待下一个物品入位。(横向移动装置可采用轨道或导轨等可以承载移动的装置，这在现有技术中已经很成熟，此处不再赘述)

[0034] 进一步地，所述第(4)步中还包括步骤4-1，若操作人员不具有相关操作资质，则语音发出语音提示，并将不符合操作资质的信息发送到该仓库内该操作人员附近的其他所有人员的移动终端上，其他所有人员的移动终端接受到该信息后，在移动终端回复数字“1”或“2”，其中数字1表示“本人空闲，可以帮助完成入库操作”，数字2表示“本人忙碌，无法帮助完成入库操作”；

[0035] 进一步地，所述步骤4-1之后为步骤4-2，所述仓储设备控制器接收数字1后，则发出语音提示，引导该回复数字1的人员到达操作位置；若在规定时间内(如2分钟)无人回复数字1或2，则所述仓储设备控制器将不符合操作资质的信息发送至该智能物流仓储系统所有工作人员的移动终端；所有人员的移动终端接受到该信息后，回复数字“1”或“2”，其中数字1表示“本人空闲，可以帮助完成入库操作”，数字2表示“本人忙碌，无法帮助完成入库操作”；

[0036] 进一步地，所述步骤4-2之后为步骤4-3，所述仓储设备控制器接收数字1后，则发出语音提示，引导该回复数字1的人员到达操作位置；若在规定时间内(如5分钟)无人回复数字1或2，则所述仓储设备控制器关闭所述物品起升装置，发出语音提示，禁止该不符合操作资质的操作人员进行操作，并以规定的时间间隔重复发送不符合操作资质的信息至该智能物流仓储系统所有工作人员的移动终端，直至收到数字1；

[0037] 进一步地，重复上述步骤1-5直至完成所有物品的入库操作；

[0038] 进一步地，所述步骤4-1中，并将不符合操作资质的信息发送到该仓库内该操作人员附近的其他所有人员的移动终端上，其中所述仓储设备控制器将不符合操作资质的信息发送到仓库内距离该操作人员最近的人员的移动终端上，若该最近的人员未在规定时间内回复数字应答，则所述仓储设备控制器将不符合操作资质的信息发送到仓库内距离该操作人员次近(即第二接近)的人员的移动终端上，依次类推，直至收到数字1；

[0039] 采用本发明能够在第一时间对电力设备仓储操作人员的资质信息进行核对，这样就大大减少和预防了可能存在的安全事故隐患，同时，采用叉车或电动推车能够搬运已经打包在木箱中的一些大型笨重的电力设备，降低了采用昂贵AGV设备的生产成本，同时采用举升装置和横移装置完成了物品的分类入库，保证了生产效率。

[0040] 此外，采用本发明的操作方法，能够提高主动预防安全事故的安全系数，并且采用本发明的安全装置大大提高被动预防安全事故的安全系数。采用本发明的摄像头，能够根据实际操作人员的平均身高来人为调整摄像头的角度或高度，降低了采用精密传动的造价成本；而采用本发明的人脸识别提高了主动预防事故的能力，同时保障了大型电力设备在仓储设备中的有序存储。附图说明

[0041] 图1为本发明的具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储系统中的具有人脸识别功能的仓储设备原理图。

[0042] 图2为本发明的具有人脸识别功能的仓储设备中的用于人脸信息采集和识别的摄像头可调支架。

[0043] 图3为本发明的具有人脸识别功能的仓储设备中的物品举升装置结构示意图。

[0044] 图4为本发明的具有人脸识别功能的仓储设备中的物品举升装置安全锁紧结构示意图。

具体实施方式

[0045] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

[0046] 需要注意的是，本发明中提及的各安装方式、通信协议及各技术术语，都是所属技术领域中早已明确知晓的技术用语，故不再做过多解释。

[0047] 实施例一：

[0048] 如图1-4所示，一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储系统，包括用于显示的液晶显示屏、用于采集人脸图像的摄像头、仓储设备、同控制仓储设备相连接的控制器，所述摄像头安装在摄像头可调支架上，所述仓储设备包括物品起升装置和横向移动装置；所述物品起升装置包括安全装置。

[0049] 其中摄像头可调支架包括摄像头支撑安装板1、上支撑座2、上支撑座第一紧固螺母3、上支撑座紧固垫圈4、上支撑座第二紧固螺母5、第一支撑套筒6、调整螺栓7、第二支撑套筒8、下支撑座9、下铰轴10、可调滑动支架11、调整把手12、调整滑槽13、第一支撑杆套筒14、第一固定螺栓15、第二调整螺栓16、第一支撑杆17、第二支撑杆套筒18、第二支撑杆19、支撑杆紧固螺栓组20；如图2所示，摄像头安装或卡接在所述摄像头支撑安装板1上，所述摄像头支撑安装板1上部通过螺栓安装在所述上支撑座2上，所述摄像头支撑安装板1下部通过螺栓安装在所述下支撑座9一端，所述下支撑座9另一端通过下铰轴10连接在所述调整螺栓7下端，所述调整螺栓7穿过所述第二支撑套筒8和第一支撑套筒6后，依次安装上支撑座第二紧固螺母5、上支撑座2、上支撑座紧固垫圈4、上支撑座第一紧固螺母3，所述第一支撑套筒6位于所述可调滑动支架11上部凹槽21中，所述第二支撑套筒8位于所述可调滑动支架
11下部凹槽22中，旋拧所述上支撑座第二紧固螺母5、上支撑座第一紧固螺母3时，所述调整螺栓7上下移动，进而带动下支撑座9做上下倾斜运动从而带动摄像头支撑安装板1做上下倾斜运动；

[0050] 所述第一支撑杆套筒14与所述第二支撑杆套筒18固定连接，所述第一支撑杆17与所述第二支撑杆19固定连接，所述第一固定螺栓15固定连接所述可调滑动支架11、所述第一支撑杆套筒14和所述第一支撑杆17，第二调整螺栓16位于所述调整滑槽13中，转动所述调整把手12可带动所述可调滑动支架11沿所述调整滑槽13滑动，当调整至所需要位置时，旋拧所述第二调整螺栓16至紧固状态，即可完成摄像头的角度调节；

[0051] 所述第一支撑杆套筒14中套接所述第一支撑杆17，所述第二支撑杆套筒18中套接所述第二支撑杆19，支撑杆紧固螺栓组20将所述第二支撑杆套筒18中固定在第二支撑杆19上。

[0052] 图3所示是本发明的物品起升装置，所述物品起升装置包括承载平台23、支撑板24、起升导柱25、起升齿条26、连接套筒架27、同步轴28、第一驱动装置29、导套30、起升底座
31、同步驱动装置32；

[0053] 所述承载平台23两侧具有物品挡板(图中未示出，但本领域技术人员可以明了)，所述承载平台为钢板制作，所述起升导柱为两个，所述导套为两个，两个起升导柱对称设置在相应的导套中，所述第一驱动装置内设有驱动齿轮，驱动齿轮带动起升齿条26上下移动进而带动所述起升导柱25上下移动，完成物品的举升；

[0054] 如图4所示，所述第一驱动装置29包括驱动齿轮33、驱动齿轮轴34、锁定扳手部件35、压紧部件39、压紧部件销轴40、压紧锁合齿41、拨动部件42、拨动组件销轴43；所述锁定扳手部件35包括锁定把手36、锁定销轴37、锁定扳手拨齿38；

[0055] 按压所述锁定把手36，带动所述锁定扳手拨齿38围绕所述锁定销轴37转动，继而带动所述拨动部件42运动，使得所述拨动组件销轴43随之运动，由于所述拨动组件销轴43连接所述拨动部件42和所述压紧部件39，从而使得所述压紧部件39围绕压紧部件销轴40转动，进一步实现所述压紧锁合齿41与所述齿条上的齿形成啮合和分离的两种状态，从而保证物品举升的安全。

[0056] 本实施例中的一种具有安全装置的电力物联网设备的智能物流仓储方法，具体为：(1)操作人员操作叉车或电动推车将包装在木箱中的电力物联网设备装载在所述叉车或电动推车上而后进入仓库，仓库门口中的摄像头采集人脸信息，并将人脸信息显示到液晶屏上，而后进行人脸完整性检测，通过完整性检测的人脸特征数据，保存到本地存储器或远程服务器中；(2)将采集到的人脸信息与本地存储器或远程服务器存储的图像进行对比进而进行人脸识别，查询得到操作人员的操作资质，并向仓储设备控制器发送相关信息；(3)仓储设备控制器接收上述相关信息后，进行核对，若操作人员具有相关操作资质，则语音引导或在操作人员的移动终端上发送引导信息，引导操作人员将叉车或电动推车开至仓储设备中所预先分类好的仓储位置；若操作人员不具有相关操作资质，则语音发出语音提示，并将不符合操作资质的信息发送到该仓库中所有移动终端上，以使得附近具有操作资质的人员前来帮助完成仓储操作；(4)操作人员下车后，所述仓储设备中的物品起升装置对物品进行起升，而后仓储设备中的横向移动装置将物品移动至规定位置，空余的仓储位置回落至原位置处等待下一个物品入位。

[0057] 进一步地，所述第(4)步中还包括步骤4-1，若操作人员不具有相关操作资质，则语音发出语音提示，并将不符合操作资质的信息发送到该仓库内该操作人员附近的其他所有人员的移动终端上，其他所有人员的移动终端接受到该信息后，在移动终端回复数字“1”或“2”，其中数字1表示“本人空闲，可以帮助完成入库操作”，数字2表示“本人忙碌，无法帮助完成入库操作”；

[0058] 进一步地，所述步骤4-1之后为步骤4-2，所述仓储设备控制器接收数字1后，则发出语音提示，引导该回复数字1的人员到达操作位置；若在规定时间内(如2分钟)无人回复数字1或2，则所述仓储设备控制器将不符合操作资质的信息发送至该智能物流仓储系统所有工作人员的移动终端；所有人员的移动终端接受到该信息后，回复数字“1”或“2”，其中数字1表示“本人空闲，可以帮助完成入库操作”，数字2表示“本人忙碌，无法帮助完成入库操作”；

[0059] 进一步地，所述步骤4-2之后为步骤4-3，所述仓储设备控制器接收数字1后，则发出语音提示，引导该回复数字1的人员到达操作位置；若在规定时间内(如5分钟)无人回复数字1或2，则所述仓储设备控制器关闭所述物品起升装置，发出语音提示，禁止该不符合操作资质的操作人员进行操作，并以规定的时间间隔重复发送不符合操作资质的信息至该智能物流仓储系统所有工作人员的移动终端，直至收到数字1；

[0060] 进一步地，重复上述步骤1-5直至完成所有物品的入库操作；

[0061] 进一步地，所述步骤4-1中，并将不符合操作资质的信息发送到该仓库内该操作人员附近的其他所有人员的移动终端上，其中所述仓储设备控制器将不符合操作资质的信息发送到仓库内距离该操作人员最近的人员的移动终端上，若该最近的人员未在规定时间内回复数字应答，则所述仓储设备控制器将不符合操作资质的信息发送到仓库内距离该操作人员次近(即第二接近)的人员的移动终端上，依次类推，直至收到数字1。

[0062] 本实施例中的应用程序划分为四大模块：图片的获取模块、人脸检测模块、人脸训练模块、人脸识别模块。

[0063] 这四大模块的具体功能如下：图片的获取模块：该模块是通过Linux 内核中视频设备的API 接口V4L(Video for Linux)来实现的，通过调用一系列的函数，最终由USB摄像头获取得到YUYV格式的图像，然后利用相关函数将图像转化为JPG格式。

[0064] 人脸检测模块：读取获取的图像，对读入的图像首先进行预处理，包括图像的灰度转化、去噪和直方图均衡化。然后通过基于Adaboost的人脸检测算法搜寻整幅图片，检测到人脸则标记，否则不标记，再将检测完成的人脸图像通过显示屏显示出来。

[0065] 人脸训练模块：对数据库中的人脸图片集进行基于PCA方法的训练，将人脸图片集中的图片用特征脸形成特征空间，将训练集投影到特征空间得到特征向量，并生成对应的XML文件，将训练阶段的特征向量相关数据、人脸对应的名字等信息保存，等到识别时使用。

[0066] 人脸识别模块：将获取的人脸区域图片进行大小归一化，使之大小和训练集中的图片大小相同，然后将图片投影到特征空间得到特征向量，载入训练阶段的XML文件，计算待识别人脸的特征向量和训练集特征向量的欧式距离，通过比较确定和待识别人脸距离最近的已训练人脸，再计算该距离是否大于某一个阈值，如果大于，显示该特征脸代表的人的姓名；否则，表示无此人。

[0067] 本实施例中采用OpenCV(open computer vision，开放的计算机视觉库)中的库函数进行人脸识别程序的开发。

[0068] 在OpenCV中，级联分类器由四个结构体CvHaarFeature、CvHaarClassifier、CvHaarStageClassifier、CvHaarClassifierCascade组合而成，其中结构体

[0069] CvHaarFeature代表了一个Haar特征，结构体CvHaarClassifier代表了一个弱分类器，结构体CvHaarStageClassifier代表了一个强分类器，结构体CvHaarClassifierCascade代表了一个级联分类器。这四个结构体的级连形式如下：

[0070] stage1:classifier11：feature11

[0071] classifier12：feature12

[0072] ...

[0073] cascade：stage2：classifier21：feature21

[0074] classifier22：feature22

[0075] ...

[0076] ...

[0077] 在该级联结构中，cascade表示级联分类器，stage表示强分类器，classifier表示弱分类器，feature表示弱分类器的训练特征。

[0078] 在人脸检测程序中，人脸检测函数使用了针对人脸训练的级联分类器。人脸检测过程中人脸检测函数以不同的扫描窗口对图像进行多次扫描，扫描窗口在图像上不断移动，将图像的每一个位置都进行扫描来检测确定出人脸的位置，为了检测出不同大小的人脸，扫描窗口的大小不断变化并且变化比例是固定值，不同大小的窗口都要对人脸图像进行扫描，通过扫描得到包含人脸区域的矩形框。目标检测函数对这些矩形框进行处理，最后返回一平均矩形，根据该矩形信息，在原图像中标识出人脸所在位置。

[0079] 在应用程序中，进行人脸检测之前需要对级联分类器cascade、候选目标矩形框的内存存储变量storage等进行初始化。然后通过函数(cvhaaarclassifiercascade)*cvLoad(casecadename,0,0,0)加载分类器层叠训练库，其中cascadename为分类器层叠训练库的名字。接下来进行图像预处理，通过cvcvtcolor函数将原始图片灰度化，cvresize函数将图片通过线性变化缩小比例，cvequalizehist函数将图片直方图均衡化，通过图片预处理，可以大大提高检测的精度，降低检测速度。完成图像的预处理之后，通过人脸检测函数cvHaarDetectObjects(img,cascade,storage,1.1,2,0,cvSize(30,30))检测人脸。在该函数中，参数img表示预处理后的人脸图像，cascade表示加载的级联分类器，storage为初始化后的内存存储变量，1.1表示每次扫描窗口变化的倍数扩大为原来的1.1倍，cvSize(30,30)表示将检测窗口的最小尺寸设置为30×30。该函数进行完人脸的检测之后，如果检测出人脸，会返回包含人脸的矩形框。最后在图像中标记所有检测出的人脸，并通过LCD屏幕显示出来。

[0080] 人脸的识别程序分为训练部分和识别部分。训练部分的步骤为：载入人脸数据库作为训练集，对训练集中的人脸通过PCA变换构造特征脸空间，把人脸数据库中的每个人脸都和平均脸的差值向特征脸空间投影得到最终的特征向量表达形式，保存训练结果(特征脸、特征向量、平均脸、投影脸、人脸标号)。训练部分基于Opencv的程序实现过程为：首先通过cvLoadImage载入人脸数据库，其次调用已载入的人脸数据集进行PCA变换，在PCA变换中，需要设置主特征值的个数nEigens，分配特征向量存储空间*eigenVectArr、主特征值存储空间eigenValMat、平均图像存储空间pAvgTrainImg，设置PCA变换的终止规则calcLimit，然后通过调用函数cvCalcEigenObjects()求出特征空间，该函数在本程序中的用法如下：

[0081] cvCalcEigenObjects(

[0082] nTrainFaces,

[0083] (void*)faceImgArr,

[0084] (void*)eigenVectArr,

[0085] CV_EIGOBJ_NO_CALLBACK,

[0086] 0,

[0087] 0,

[0088] &calcLimit,

[0089] pAvgTrainImg,

[0090] eigenValMat->data.fl

[0091] )；

[0092] cvCalcEigenObjects()函数的作用是输入目标向量，计算获得正交特征基向量和目标平均值。本程序中参数nTrainFaces表示训练的人脸样本的数量，faceImgArr表示输入的人脸样本集，eigenVectArr表示输出的特征脸，每个特征脸的大小和用于训练的人脸样本集中的样本相同，最终取前nEigens个特征值存储。calcLimit表示终止迭代计算目标特征的条件，pAvgTrainImg表示平均脸，eigenValMat->data.fl表示以降序排列的特征值的行向量指针。完成PCA变换之后，就得到了特征脸构成的特征空间，接下来对人脸库中每个人脸图像在特征空间进行投影，该过程调用cvEigenDecomposite()函数，该函数的用法如下：

[0093] cvEigenDecomposite(

[0094] faceImgArr[i],

[0095] nEigens,

[0096] eigenVectArr,

[0097] 0,0,

[0098] pAvgTrainImg,

[0099] projectedTrainFaceMat->data.fl+i*offset

[0100] )；

[0101] cvEigenDecomposite()函数的作用是将人脸图像投射到特征空间。在本程序中faceImgArr[i]表示人脸训练库中的第i+1张人脸图像，nEigens为自选的最终生成的特征脸维度，eigenVectArr表示特征脸，pAvgTrainImg为平均脸，projectedTrainFaceMat->data.fl为人脸在子空间的投影特征向量，是人脸图像经PCA变换后的输出结果。最终将得到的特征脸、平均脸和特征向量对应的人的人脸编号等信息用函数cvwrite保存为.xml文件，用来进行识别时使用。

[0102] 识别阶段的步骤为：加载保存在.xml中的训练结果，载入待识别人脸，将待识别人脸投影到特征子空间，将投影结果和训练集中的结果进行对比，通过最近邻判别法求出训练库中和待识别人脸最接近的人脸，计算二者之间的可信度，通过可信度和阈值的比较。如果可信度大于阈值，说明待识别人脸就是和人脸库中最接近的人脸，输出结果；否则，识别失败。Opencv实现过程中首先将人脸检测程序中检测到的人脸大小归一化，程序段如下：

[0103] IplImage*pFaceImg＝cvCreateImage(STD_SIZE,IPL_DEPTH_8U,1)；

[0104] cvResize(pImg,pFaceImg,CV_INTER_AREA)；

[0105] 其中pFaceImg首先定义了归一化后图像的大小，pImg为待检测的人脸图像。然后和训练时一样调用函数cvEigenDecomposite()获得待识别人脸图像最终的特征向量，计算待识别人脸的特征向量同训练部分的每一个训练样本的特征向量之间的欧式距离distsq，将所有的欧式距离的大小进行对比，得到最小的欧式距离leastDistsq，欧氏距离最小，说明两张人脸最相似，这样就得到了和待识别人脸最接近的训练库中的人脸。再求出leastDistsq的可信度fConfidence，程序如下：

[0106] fConfidence＝1.0f-sqrt(leastDistSq/(float)(nTrainFaces*nEigens))/255.0f；

[0107] 其中nTrainFaces代表训练的人脸图片个数，nEigens代表自选的最终生成的特征脸维度。设置阈值threshold，其中threshold和训练过程中的人脸图片个数有关，需要结合实际情况设定。比较fConfidence和threshold的大小，如果fConfidence大于threshold，则识别成功，否则，识别失败。

[0108] 采用本发明能够在第一时间对电力设备仓储操作人员的资质信息进行核对，这样就大大减少和预防了可能存在的安全事故隐患，同时，采用叉车或电动推车能够搬运已经打包在木箱中的一些大型笨重的电力设备，降低了采用昂贵AGV设备的生产成本，同时采用举升装置和横移装置完成了物品的分类入库，保证了生产效率。

[0109] 此外，采用本发明的操作方法，能够提高主动预防安全事故的安全系数，并且采用本发明的安全装置大大提高被动预防安全事故的安全系统。

[0110] 对于本领域技术人员而言，本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

[0111] 以上所述，仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同替换和改进，均应包含在本发明技术方案的保护范围。

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