通过个人防护设备的网络进行的系统控制的制作方法

1.本公开涉及个人防护设备。


背景技术：

2.许多工作环境包括可使在给定环境内工作的人暴露于安全事件(诸如听力伤害、眼部伤害、坠落、呼吸污染的空气或与温度相关的损伤(例如，中暑、冻伤等))的危险。在许多工作环境中，工人可利用个人防护设备(ppe)来帮助降低安全事件的风险。此类设备可能体积庞大且繁重，从而增加了操作工业设备和机械的难度。


技术实现要素：

3.一般来讲，本公开描述了用于形成连接的个人防护设备的网络以及使用个人防护设备的网络来控制工业设备的技术。常规的工业设备包括机器接口，该机器接口要求操作者在物理上靠近设备以便操作该设备。本公开描述了一种用户界面，该用户界面替换并增强被控制设备的机器界面，从而使机器操作者免受由将机器控制放置在相对于设备的固定位置所施加的限制。
4.个人防护设备尚未用于控制工业设备，但是如下所述，将机器控制放置在个人防护设备中从而在ppe和该工业设备件之间建立双向对话提供了许多优点。例如，该方法使工人可以自由移动到与机器物理上分开的位置，从而提高了效率和安全性。该方法增强了工人之间的通信从而促进了安全问题的迅速共享，并且提供了用于管理以监测设备操作和在必要时进行干预的机制。
5.附图和以下描述中示出了本公开的一个或多个示例的细节。根据说明书和附图以及权利要求书，本公开的其他特征、目标和优点将显而易见。
附图说明
6.图1是示出根据本公开的各种技术的用于在处于工作环境中的工人正在利用个人防护设备时管理该工人的通信的示例系统的框图。
7.图2是示出根据本公开的各种技术的具有五个ppe的网络的框图，所有ppe经由网络协议连接。
8.图3是示出根据本公开的各种技术的ppe与设备件之间的通信的框图。
9.图4是示出根据本公开的各种技术的社交安全网络的一种示例方法的概念图。
10.图5是示出根据本公开的各种技术的示例个人防护设备制品的概念图。
11.图6是示出根据本公开的各种技术的个人防护设备制品的示例操作的概念图。
12.图7是示出根据本公开的各种技术的示例个人防护设备管理系统的概念图。
13.图8是示出根据本公开的各种技术的连接的ppe的示例操作的流程图。
14.图9是示出根据本公开的各种技术的社交安全网络的示例操作的流程图。
15.应当理解，可以利用实施方案，并且可以在不脱离本发明的范围的情况下进行结
构改变。图未必按照比例绘制。图中使用的相似数字指代相似的部件。然而，应当理解，在给定图中使用数字指代部件不旨在限制另一个图中用相同数字标记的部件。
具体实施方式
16.图1是示出根据本公开中描述的技术的个人防护设备(ppe)的示例系统2的框图，该个人防护设备(ppe)在连接在一起时形成连接的ppe的网络。在图1的示例中，系统2包括通过网络4连接到工作环境8中的计算装置的ppe管理系统(ppems)6。工作环境8包括经由工人的ppe 13a
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13b(统称为ppe 13)连接到网络12并且通过网络12连接到工业设备30 a
‑
30 c(统称为工业设备30)的多个工人10 a
‑
10 b(统称为工人10)。
17.如图1的实施例中所示，系统2表示计算环境，其中，工作环境8内的计算装置16经由一个或多个计算机网络4，与彼此并且/或者与ppems 6电子通信。计算装置16和ppems 6可包括膝上型计算装置、台式计算装置、智能电话、服务器、分布式计算平台(例如，云计算装置)或任何其他类型的计算系统。
18.工作环境8表示物理环境诸如工作环境，其中，一个或多个个体(诸如工人10)在相应环境内从事任务或活动时利用个人防护设备13。环境8的示例包括建筑工地、采矿工地、制造工地等。
19.环境8可包括一个或多个设备30a
‑
30c(统称为设备30)件。设备30的示例可包括机器、工具、机器人等。例如，设备30可包括hvac设备、计算设备、制造设备或在物理工作环境内利用的任何其他类型的设备。设备30可以是可移动的或静止的。
20.在图1的实施例中，ppe 13可包括头部护具。如本公开通篇所用，头部护具可指佩戴在工人头部上以保护工人的听力、视力、呼吸或以其他方式保护工人的任何类型的ppe。头部护具的示例包括呼吸器、焊工帽、耳罩、眼镜或佩戴在工人头部上的任何其他类型的ppe。如图1所示，ppe 13a包括输入件31a、扬声器32a、显示装置34a和麦克风36a，而ppe 13b包括输入件31b、扬声器32b、显示装置34b和麦克风36b。
21.每个ppe制品13可包括用于从与ppe 13相关联的工人10接收输入的一个或多个输入装置。在一些示例方法中，输入装置包括工人致动的输入件，诸如按钮或开关(例如，输入件31a和31b，统称为“输入件31”)。
22.每个ppe制品13可包括用于向工人输出指示ppe 13的操作的数据和/或生成和输出与相应的工人10的通信的一个或多个输出装置。例如，ppe 13可包括用于生成听觉反馈的一个或多个装置(例如，扬声器32a或32b，统称为“扬声器32”)。又如，ppe 13可包括用于生成视觉反馈的一个或多个装置，诸如可在屏幕上显示信息的显示装置34a或34c(统称为“显示装置34”)、或经由发光二极管(led)等。又如，ppe 13可包括用于经由触觉反馈(例如，经由振动或提供其他触觉反馈的界面)，向工人传送信息的一个或多个装置。
23.在一个示例方法中，每个ppe制品13被配置为经由无线通信，诸如经由时分多址(tdma)网络或码分多址(cdma)网络，或者经由802.11协议、协议等，通过网络12传送数据，诸如所感测的运动、事件和状况。在一个示例方法中，一个或多个ppe制品13使用双向不可听通信协议与分配的设备件30通信，如将在下文更详细地讨论的。在一些示例方法中，ppe 13中的一者或多者与无线接入点19直接通信，并且通过无线接入点19与ppems 6通信。
24.一般来讲，工作环境8中的每一者包括计算设施(例如，局域网)，计算装置16、感测站21、信标17和/或ppe 13能够通过该计算设施与ppems 6通信。例如，环境8可被配置有无线技术，诸如802.11无线网络、802.15zigbee网络等。环境8可包括一个或多个无线接入点19以提供对无线通信的支持。在一些示例中，环境8可包括多个无线接入点19，该多个无线接入点可在地理上分布在整个环境中，以在整个工作环境中提供对无线通信的支持。在一些示例中，ppe 13是将网络12形成为网状网络的网状网络节点。在一些此类示例方法中，网络12的网状网络包括由ppe 13和一个或多个设备件30、一个或多个信标17等组成的网状网络节点。
25.如图1的实施例中所示，环境8可包括在工作环境内提供位置数据的一个或多个支持无线的信标17。在一个示例方法中，信标17可以是支持gps的，使得相应信标内的控制器可能能够精确地确定相应信标的位置。基于与信标17中的一者或多者的无线通信，ppe制品13被配置为确定佩戴ppe制品13的工人在环境8内的位置。以这种方式，报告给ppems 6的事件数据可标记有位置数据以有助于由ppems 6执行的分析、报告和解析。
26.在另一示例方法中，网络12中的每个ppe 13是支持gps的，使得相应ppe 13内的控制器可能能够精确地确定佩戴相应ppe制品13的工人在环境8内的位置。以这种方式，报告给ppems 6的事件数据可标记有位置数据以有助于由ppems 6执行的分析、报告和解析。确定工人10在工作环境8中的位置的其他方法包括基于与工作环境8内的固定件(例如，信标17和设备30)的接近度，来估计工人的位置。
27.此外，环境8可包括一个或多个支持无线的感测站21。每个感测站21包括被配置为输出指示工作环境8内所感测的环境条件的环境数据的一个或多个传感器和一个控制器。此外，感测站21可定位在环境8的相应地理区域内的固定位置处，或者可被定位成以其他方式与信标17进行交互以确定每个感测站21的相应位置并且在向ppems 6报告环境数据时包括此类位置数据。因此，ppems 6可被配置为使所感测的环境条件与特定区域相关，并且因此可在处理从ppe 13和/或感测站21接收的事件数据时利用所捕集的环境数据。例如，ppems 6可利用环境数据来帮助生成用于ppe 13以及用于执行预测分析的警示或其他指令，诸如确定某些环境条件(例如，热、湿度、可见性)与异常工人行为或增加的安全事件之间的任何相关性。因此，ppems 6可利用当前环境条件来帮助预测和避免即将发生的安全事件。可由感测站21感测的示例性环境条件包括但不限于：温度、湿度、气体的存在、压力、可见度、风等。安全事件可指热相关疾病或损伤、心脏相关疾病或损伤、或者眼部或听觉相关损伤或疾病、或者可影响工人的健康或安全的任何其他事件。
28.远程用户24可位于环境8之外。用户24可使用计算装置18(例如，经由网络4)，与ppems 6进行交互或与工人10进行通信。出于示例的目的，计算装置18可能是膝上型电脑、台式计算机、移动装置诸如平板电脑或所谓的智能电话、或可用于与工人10和/或ppems 6进行交互或通信的任何其他类型的装置。用户24可与ppems 6交互以控制并且主动管理工人10所利用的ppe 13和/或设备30的许多方面，诸如访问和查看使用记录、状态、分析和报告。例如，用户24可查看由ppems 6获取和存储的数据。由ppems 6获取和存储的数据可包括指定任务开始时间和结束时间的数据、ppe制品13的操作参数的改变、ppe制品13的部件的状态改变(例如，低电池事件)、工人10的运动、环境数据等等。此外，用户24可与ppems 6交互以执行资产跟踪并且为各个ppe制品13或设备30安排维护事件，以确保符合任何规程或
规定。ppems 6可允许用户24相对于维护规程创建并完成数字检查表并且将这些规程的任何结果从计算装置18同步到ppems 6。
29.ppems 6提供集成的个人安全防护设备管理工具的套件并实现本公开的各种技术。也就是说，ppems 6提供了用于管理由一个或多个物理环境8内的工人10使用的个人防护设备例如ppe的集成端对端系统。本公开的技术可在系统2的各个部分内实现。
30.ppems 6可集成事件处理平台，该事件处理平台被配置为处理来自数字启用装置诸如设备30、感测站21、信标17、和/或ppe 13的数千甚至数百万个并发事件流。ppems 6的基础分析引擎可以将模型应用于入站流以计算断言，诸如基于工人10的状况或行为模式标识的异常或预测的安全事件发生。
31.另外，ppems 6可提供实时警示和报告，以向工人10和/或用户24通知任何预测的事件、异常、趋势等等。ppems 6的分析引擎可在一些示例中应用分析来识别工人数据、传感器数据、环境条件、地理区域和其他因素之间的关系或相关性，并且分析对安全事件的影响。ppems 6可基于整个工人群体10中获得的数据，来确定在某个地理区域内的哪些特定活动可能导致或预测导致异常高的安全事件发生。
32.以这种方式，ppems 6通过基础分析引擎和通信系统紧密集成了用于管理个人防护设备的综合工具，以提供数据获取、监控、活动存录、报告、行为分析和警示生成。此外，ppems 6在系统2的各种元件之间提供由这些元件操作和利用的通信系统。用户24可访问ppems 6以查看由ppems 6对从工人10获取的数据执行的任何分析的结果。在一些示例中，ppems 6可经由web服务器(例如，http服务器)，呈现基于web的界面，或者可向由用户24使用的一个或多个计算装置16、18诸如台式计算机、膝上型计算机、诸如智能电话和平板电脑的移动装置等部署客户端应用程序。
33.根据本公开的技术，ppe制品13a
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13b可各自包括相应的计算装置38a
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38b(统称为计算装置38)，该计算装置被配置为在工人10a
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10b正在工作环境8内利用ppe 13a
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13b时管理工人通信。计算装置38可确定是否将消息输出给处于工作环境8内的工人10中的一个或多个工人。
34.在图1的实施例中，ppe 13可例如经由输入件31、扬声器32、显示装置34和麦克风36，实现与其他工人10和/或远程用户24的通信。在一个示例中，工人10a可与工人10b和/或远程用户24通信。例如，麦克风36a可检测来自工人10a的音频输入(例如，语音)。音频输入可包括用于工人10b的消息。在一些情况下，工人10可参与不经意的会话或者可讨论与工作相关的信息，诸如一起工作以完成工作环境8内的任务。
35.在一个示例方法中，计算装置38a从麦克风36a接收音频数据，其中该音频数据包括消息。计算装置38a将音频数据的指示输出到另一计算装置，诸如ppe 38b的计算装置38b、计算装置16、计算装置18和/或ppems 6。在一些情况下，音频数据的指示包括音频数据。例如，计算装置38a可输出包括音频数据的模拟信号。在另一种情况下，计算装置38a可将音频数据编码成数字信号并将该数字信号输出到计算装置38b。在一些示例中，音频数据的指示包括指示消息的文本。例如，计算装置38a可执行自然语言处理(例如，语音识别)以将音频数据转换为文本，使得计算装置38a可输出包括文本的数字表示的数据信号。在一些场景中，计算装置38a在向计算装置38b发送音频数据的指示之前输出包括文本的图形用户界面，这可允许工人10a在发送之前验证文本的准确性。
36.在一个示例方法中，计算装置38b从计算装置38a接收音频数据的指示。计算装置38b可确定是否输出音频数据中所包括的消息的表示(例如，视觉、听觉或触觉表示)。消息的视觉表示可包括文本或图像(图片、图标、表情符号、gif或其他图像)。在一些示例中，计算装置38b至少部分地基于工人10b的风险等级、消息的紧急性等级或两者，来确定是否输出消息的视觉表示。
37.图2是示出根据本公开的各种技术的具有五个ppe 13的网络12的框图，所有ppe经由网络协议连接。在一个示例方法中，每个ppe 13采用无线通信协议来与一个或多个其他ppe 13通信。在一些此类示例方法中，ppe 13一起形成网络12。在一些示例方法中，无线通信协议包括tdma网络协议。在一些示例方法中，无线通信协议包括码分多址(cdma)网络。在一些示例方法中，无线通信协议选自802.11协议、协议等中的一者或多者。在一些示例方法中，ppe 13通过无线通信协议与所选择的设备件30通信。
38.在一些示例方法中，网络12是网状网络，并且ppe 13中的每一者是网状网络内的节点。在其他示例方法中，网络12是网状网络，并且ppe 13和设备30中的一者或多者是网状网络内的网状网络节点。
39.通过在每个ppe 13与分配给使用该ppe的工人的设备件之间创建无线连接，可以用由ppe 13提供的接口替换每个设备件30的接口。此类方法消除了工人物理上/时间上存在于工业装置的控制面板处以便控制工业装置或与工业装置交互的要求。
40.已经提出了将工业控制功能集成到诸如智能电话或平板电脑的物品中的系统。此类方法可实现所连接的ppe的一些物理和时间灵活性，但代价是需要工人携带和配置除他们的ppe、工具等之外的另一装置。这增加了工人配置/使用该额外装置的负担，并且产生了工人可能忘记或错放用于控制工业机器/与工业机器交互的装置的额外风险。如果工人忘记该装置或因为太麻烦而不使用该装置，则这可将工人安全置于风险中。通过将该功能集成到ppe中，这消除了为工人提供另一装置的成本和维护这种装置的成本。
41.此外，某些环境要求所有装置具有本质上的安全性，以避免火花和爆炸(诸如在具有爆炸性气体的环境中)。此类环境限制了可用于控制设备30的装置的类型。
42.存在有利于将机器控制与ppe 13集成的其他原因。工人通常戴上手套和其他ppe，因此与诸如机器接口、智能电话或平板电脑的装置一起工作可能是困难的。即，如果用户戴上厚重的手套，则用户可能无法从其口袋中取出装置或操作装置的界面。或者用户可能必须移动到不太有利的位置才能访问机器接口。将用户界面(ui)控制集成到工业机器中并集成到ppe 13本身中(例如，使用语音、按钮、骨传导、头部运动、手势等来控制机器)克服了该问题，并且允许用户在工人不在设备30的控制附近时快速且容易地与设备30进行交互操作。在一个基于语音的示例方法中，ppe 13包括自然语言处理以在命令被传送到设备30之前处理语音命令。
43.此外，从机器控制台或从诸如智能电话的装置到ppe 13的移动控制可用于在处理工人障碍中提供更大的灵活性(例如，允许使用手势而不是语音命令，或者使用语音转文本而不是听觉反馈)。
44.将机器控制集成到ppe 13中允许ppe(或结合ppe 13操作的单独的管理系统)在机器的操作和ppe的操作中进行动态变化。例如，将机器控制集成到ppe中允许考虑ppe 13的状态的机器控制。即，如果佩戴给定ppe的用户的声音暴露达到阈值限制，则ppe可将正在使
用的机器限制为能够在降低的声级下执行的任务。同样，如果呼吸器过滤器正达到容量，则任务可被限制为不使呼吸器过滤器负重担的那些任务。控制设备30的操作的ppe 13可用于暂停机器的操作，直到矫正安全问题。安全问题可以是ppe相关的、机器相关的或工作地点相关的，并且ppe 13可用于暂停操作，而不管安全问题的来源如何。同样，可控制呼吸器操作以处理由于机器活动而增加的污染物。
45.ppe中的集成控制可用于接近度检测，这要求操作者在机器附近，以便机器接受某些命令。在一个示例方法中，工人10必须在距机器的预定义距离内以便操作该机器。接近度可基于例如ppe 13的位置的确定，或者可基于ppe 13与机器之间的最小信号强度或ppe 13与待操作的机器之间的距离的其他此类确定。ppe中的集成控制也可用于强制执行地理围栏，使得如果用户移动超过距机器的限定距离，则机器关闭。
46.ppe中的集成控制可用于检测佩戴ppe 13的工人何时非常靠近机器并且防止机器在这种情况下的操作。
47.集成在ppe 13中的控制可用于检测用户所面向的方向并相应地提出控制。
48.集成在ppe 13中的控制可用于通过例如跟踪用户所面向的方向或通过跟踪眼球运动来跟踪机器的用户一方的注意力。集成在ppe 13中的控制还可用于确定疲劳或其他因素(诸如中毒)何时可指示需要中断。
49.清晰简洁的沟通对于安全解决方案是基本的。工作场所安全的目前方法未能考虑使用ppe诸如ppe 13以实现跟踪、推送、接收和预期重要的消息。在图1和图2的上下文中描述的方法解决了这些缺点。
50.通过由连接的ppe 13形成网络12，还创造了在使用所连接的ppe 13的工人之间增强通信的机会，并且提供了用于早期检测安全问题并且将每个安全问题传送到相关工人或工人群组和/或管理人员的机制。例如，通过将机器控制集成到ppe本身中(例如，使用语音、按钮、骨传导、头部运动、手势等)，工人不仅从用户被分配的机器而且从其他来源接收对通知的迅速访问。工人可使用ppe 13接收通告，以被通知火灾警报等，以被警告临时危险(诸如起重机和叉车在附近移动)，并且被通知其机器和附近机器中的问题(例如，通过使用从机器发出的声音来检测机器操作中的异常)。如果例如附近的工人已失去反应或正在从事危险行为，则工人还可使用ppe 13来接收通知。在没有将ui集成到ppe 13中的情况下，这些中的每一者将难以实现。
51.此外，通过将通知集成到ppe 13中，工人可暴露于一系列通知，该通知范围从非常严重到fyi，以适当的紧急性传送给用户。由智能电话或其他此类装置提供的通知易于被推迟或忽略。
52.此外，通过将通知集成到ppe 13中，工人可接收为工人定制的通知。例如，集成的通知允许基于用户所需的集中程度，以不同方式处理通知。未与机器交互的用户可接收所有通知，而与机器交互的工人可仅接收通知的某个子集，并且使用机器的工人可仅接收安全相关的通知。同样，由智能电话或其他此类装置提供的通知易于被推迟或忽略。
53.最后，楼层监督者可使用集成到ppe 13中的控制(例如，使用语音、骨传导、头部运动、手势等)以将其自身从控制台或数据垫解放出来。在一个示例方法中，楼层监督者在表示在显示器34上看到哪几个工人的馈送之间进行选择。他们可使用此类馈送来例如查看楼层的每个工人看到什么或听每个工人听到什么，以在移动通过工厂楼层的同时监视每个工
人的任务和安全状态。此外，由监督者佩戴的ppe 13可用于在他们移动通过工厂楼层时，经由动态声音分析，来检测机器操作中的异常，或者用于在需要时超控工人对机器的控制。
54.工人、安全管理和自动化工作场所之间的有意通信可经由在连接的ppe 13的网络上执行的社交安全网络来实现。在一个示例方法中，ppe 13支持安全问题通知，诸如安全警示和其他不太关键的安全通知。通知可容易地在工作场所中的对等实体之间共享。以类似于社交媒体平台诸如facebook或linkedin的方式，通过他们的ppe 13连接的工人将通知和可听警示推送给其他工人。此外，ppe 13的增强的通信和集成的机器控制因此可用于建立情境安全网络，其中位置中的所有工人被通知工作场所中的状况，诸如特定机器的安全问题。此类网络可用于例如协调达到安全相关阈值的工人至不同机器的运动，或监督工厂楼层上的机器的操作。同样，智能电话或其他此类装置的通知易于被推迟或忽略。
55.除了来源于工人、用户和监督者的有意通知之外，在一些示例方法中，连接到网络12的社交安全平台23通过观察事故和事件来学习，并且开始自动生成通知和基本安全消息，以通过经由连接的ppe 13的网络12预期待分发和引导的安全关键信息，来在工作场所内提供增加的感知水平。ppe 13的这种连接的网络减少了对当前it基础结构的依赖性，并且提供了通过社交安全网络定位、跟踪和追溯工人的机会。在一个示例中，社交安全平台23通过对工作场所内的已知位置标记物以及对从工人佩戴的ppe 13接收的信号的信号强度作三角测量来定位工人。在一个示例方法中，警示不仅根据需要被推送或拉取，而且由社交安全平台23生成，以向工人和安全管理提供定制的通知。
56.对等共享安全问题确保了关于安全问题的信息的快速传播。如上所述，此类通信还支持研究以确定工作场所中的当前实践是否导致安全事故。在一种方法中，将机器学习应用于通信以理解事故和事件的模式。此类方法可用于控制重复的安全事故。
57.图3是示出根据本公开的各种技术的ppe与设备件之间的通信的框图。在图3所示的示例中，ppe 13被配置为允许工人经由他们的ppe，将命令递送到正在运行的机器或过程，并且通过他们的听力防护件或通过工人佩戴的其他ppe接收安全消息。在一个示例中，界面包括已经集成在ppe 13内的触摸按钮(例如，通过输入件31提供)。在其他示例方法中，ppe 13使用诸如语音命令的输入或经由由ppe通过集成的加速度计检测到的手势与设备30通信。
58.在一个示例方法中，计算装置38b使用麦克风36b来听从设备30接收的声音44，并基于所接收的声音，来确定设备30是否正在正确操作。在一个此类示例方法中，计算装置38b查找指示分配的设备件30中的磨损或分配的设备件30的调整中的错误的声音。在其他示例方法中，使用机器学习例程训练计算装置38b以基于声音44检测设备30中的问题。
59.上文在图1
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3的讨论中描述的方法提供了一种有益于操作者和工人的安全解决方案，该操作者和工人原本即使在短时间段内也可能被迫从他们的任务转移视线并将他们的注意力集中在别处。例如，工人在执行诸如钻孔或旋转车床的任务时可能并不总是能够集中于设备30的电子显示屏上，因此可能无法检测到来自设备30的安全关键变化、通知或警告。此外，可能有利的是，不仅经由ppe 13，从设备30接收信息，而且还经由ppe13，向设备30发送命令。例如，如果机器操作者注意到在任务期间出现问题，则他们可受益于向设备30发送停止命令，或者可能希望基于他们在运行机器时的经验，来增加或减小任务中间的机器参数。这些功能中的每一个由ppe 13实现，该ppe 13以上述方式与分配的设备件30通信。不
仅从设备30接收通知而且还通过连接的ppe 13利用命令对此类通知作出响应的能力是先前在工作场所安全解决方案中未提供的互操作性水平。
60.在图3所示的示例方法中，ppe 13经由网络12，连接到社交安全网络46。如上所述，ppe 13的所连接的网络减少了对当前it基础结构的依赖性，并且提供了通过社交安全网络46定位、跟踪和追溯工人的机会。在一个示例中，社交安全网络46通过对工作场所内的已知位置标记物以及对从工人佩戴的ppe 13接收的信号的信号强度作三角测量来定位工人。在一个示例方法中，警示不仅根据需要被推送或拉取，而且由社交安全网络46生成，以向工人和安全管理提供定制的通知。
61.在图3所示的示例中，ppe 13使用双向不可听通信协议42来控制设备30并从设备30接收详细描述设备30的操作和状态的数据。在一种声音数据交换(dos)方法中，双向不可听通信协议将数据编码到一个或多个超声信号上。
62.如上所述，工作场所安全的目前方法未能考虑使用ppe以实现跟踪、推送、接收和预期重要的消息。此外，工作场所安全的目前方法未能考虑使用声音数据交换以实现ppe的网络之间的通信以及在rf通信受到限制或禁止的区域中各个ppe与其被分配的设备30之间的通信。图3中描述的方法解决了这些缺点。
63.图4是示出根据本公开的各种技术的社交安全网络的一种示例方法的概念图。在图4的示例方法中，每个ppe 13包括ppe库14。ppe库14包括由ppe 13执行的例程。在一个示例方法中，ppe 13经由可听/不可听通信协议48(诸如dos)，与设备30通信。在一些此类示例方法中，ppe 13经由可听/不可听通信协议40(诸如dos)，与其他ppe 13通信。
64.在一个示例方法中，诸如图4所示，ppe库14包括异常检测例程25、签名库26、基本安全消息(bsm)库27和自然语言处理例程28。在一个此类示例方法中，异常检测例程25在由ppe 13执行时从一个或多个机器30接收操作噪声数据44，并且分析数据44以检测一个或多个机器30的性能异常(例如，如上文在图3的上下文中所述)。
65.在一些示例方法中，自然语言处理例程28在由ppe 13执行时接收在安装于ppe 13上的麦克风处接收到的语音命令的记录，并且使用自然语言处理(nlp)技术来分析该记录，从而基于字词的语义，将在该记录内捕集的声音解析并分类为一组类别。在一个示例方法中，ppe 13构建数据集，该数据集使得用户能够提供关于丢失的分类的反馈。在一些示例方法中，该数据集被存储在签名库26中。随着更多信息变得可用，此类方法可用于持续改善nlp。自然语言处理和分析中的一些或全部可被分布到其他ppe 13、计算装置16或18、或者ppems 6。
66.在一个示例方法中，签名库26包括与用于控制ppe 13中的一者或多者和设备30的语音命令相关联的模式。在一些此类示例方法中，将与所述语音命令相关联的所述模式与好像是语音命令的声音进行比较以确定命令。
67.在一个示例方法中，签名库26包括表示设备30的操作噪声的声音模式。在一些此类示例方法中，该模式包括在正常参数内操作的机器的声音和不在正常参数内操作的机器的声音。
68.在一个示例方法中，签名库26存储已知的安全情况。签名库26中的签名可以是可能引起关注的已知行为或事务模式(类似于信用卡欺诈)。当模式已匹配时，可通知工人或工人群组，使得工人或工人群组可避免潜在的危险。同时，与库26内的模式/签名之一的任
何工作场所匹配也可引起安全管理的关注。此外，此类模式还可用于记录相近差错情况。
69.在一个示例方法中，基本安全消息(bsm)库27存储已知的简化安全消息，使得可使用消息代码来代替ppe 13与设备30之间的消息的底层消息。
70.在图4所示的示例方法中，安全管理系统诸如ppems 6与连接的ppe网络12分开操作，并且通过ppe 13中的一者或多者与网络12的ppe 13通信。在图4所示的示例中，ppems 6向ppe 13提供外部输入。该外部输入可采取用于每个ppe的配置信息的形式，包括限定ppe 13与其正在控制的机器之间的接口的配置信息、限定通过ppe 13呈现给工人的用户界面的配置信息，限定ppe 13之间的用户通信的配置信息，以及限定ppe 13之间和ppe 13与ppems 6之间的安全相关信息的分发的配置信息。
71.在一些示例方法中，社交安全平台23连接到网络12。如上文在图2的讨论中指出的那样，在一些示例方法中，社交安全平台23通过观察事故和事件来学习，并且开始自动生成通知和基本安全消息，以通过经由ppe 13的连接的网络预期待分发和引导的安全关键信息，来在工作场所内提供增加的感知水平。ppe 13的这种连接的网络减少了对当前it基础结构的依赖性，并且还提供了通过社交安全网络定位、跟踪和追溯工人的机会。在一个示例方法中，警示不仅根据需要被推送或拉取，而且由社交安全平台23生成，以向工人和安全管理提供定制的通知。
72.在一些示例方法中，社交安全平台23将机器学习应用于表示工作场所安全问题的安全警示和其他安全问题通知的集合，并且基于其自身的“观察”或学习，开始向社交安全网络46中的工人和管理人员推送或分发安全问题通知。在一些示例方法中，社交安全平台23可采用机器学习来自动生成和引导安全问题通知和基本安全消息，诸如安全问题通知和基本安全消息以便提供平台23预期将要或应当在未来分发的安全关键信息。在一些示例方法中，社交安全平台23基于所涉及人员的需求/兴趣、基于安全网络内的权限级别、或基于所涉及人员的需求/兴趣和安全网络内的权限级别两者，来分发安全问题通知。
73.在一些示例方法中，在可能的情况下使用已知的简化安全消息(例如，bsm 41)，使得消息代码可用于替换从ppe 13发送到社交安全平台23或从一个ppe 13发送到另一个ppe 13的消息。此类消息经由bsm库27，在ppe 13处进行解译。
74.在一些示例方法中，社交安全平台23分布在整个ppe 13上。这种方法在工作场所中的计算机网络出现问题的情况下提供冗余。在其他示例方法中，社交安全平台23由计算装置16中的一者或由ppems 6托管。
75.图5是示出根据本公开的各种技术的示例个人防护设备制品的概念图。在一个示例方法中，ppe 13a包括头部护具，该头部护具佩戴在工人10a的头部上以保护工人的听力、视力、呼吸或以其他方式保护工人。在图5的实施例中，ppe 13a包括计算装置300。计算装置300可以是图1的计算装置38的示例。
76.在图5的示例方法中，计算装置300可包括一个或多个处理器302、一个或多个存储装置304、一个或多个通信单元306、一个或多个传感器308、一个或多个用户界面(ui)装置310、传感器数据320、模型322、工人数据324、任务数据326和机器控制数据328。在一个示例中，处理器302被配置为实现功能性和/或处理用于在计算装置300内执行的指令。例如，处理器302可能够处理由存储装置304存储的指令。处理器302可包括例如微处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或等效的离散或集成逻辑电
路。
77.存储装置304可包括计算机可读存储介质或计算机可读存储装置。在一些示例中，存储装置304可包括短期存储器或长期存储器中的一者或多者。存储装置304可包括例如随机存取存储器(ram)、动态随机存取存储器(dram)、静态随机存取存储器(sram)、磁性硬盘、光盘、闪存存储器、或电可编程存储器(eprom)或电可擦且可编程存储器(eeprom)的形式。
78.在一些示例中，存储装置304可存储操作系统或控制计算装置300的部件的操作的其他应用程序。例如，操作系统可促进将数据从电子传感器308传送到通信单元306。在一些示例中，存储装置304用于存储用于由处理器302执行的程序指令。存储装置304还可被配置为在操作期间存储由计算装置300接收或生成的信息。
79.计算装置300可使用一个或多个通信单元306经由一个或多个有线或无线连接，来与网络12或安全社交网络46中的其他ppe 13通信。计算装置300可使用一个或多个通信单元306经由一个或多个有线或无线连接，与一个或多个设备件30通信，或者经由一个或多个有线或无线连接，与无线接入点19或计算装置16通信。通信单元306可包括设计用于例如dos信号的信号调制和解调的各种混合器、滤波器、放大器和其他部件，以及设计用于发射和接收数据的一个或多个天线和/或其他部件。
80.在一些示例方法中，计算装置300内的通信单元306可使用任何一种或多种合适的数据通信技术向其他计算装置300发送数据以及从其他计算装置300接收数据。在一些示例方法中，计算装置300内的通信单元306可使用任何一种或多种合适的数据通信技术向计算装置16、计算装置18或ppems 6发送数据以及从计算装置16、计算装置18或ppems 6接收数据。此类通信技术的示例可包括tcp/ip、以太网、4g、lte和dos(仅举几个示例)。在一些情况下，通信单元306可根据蓝牙低能量(blu)协议进行操作。在一些示例中，通信单元306可包括短程通信单元，诸如近场通信单元。
81.在一些示例方法中，计算装置300可包括一个或多个传感器308。传感器308的示例包括生理传感器、加速度计、磁力计、高度计、环境传感器等等。在一些示例中，生理传感器包括心率传感器、呼吸传感器、汗液传感器等。
82.在一些示例方法中，ui装置310可被配置为接收用户输入(经由例如麦克风316或按钮界面318)和/或将输出信息(也称为数据)递送给用户(经由例如显示装置312或扬声器314)。ui装置310的一个或多个输入部件可接收输入。仅举几个示例，输入的示例为触觉、音频、动力学和光学输入。例如，ui装置310可包括鼠标、键盘、语音响应系统、摄像机、按钮、控制盘、麦克风316、或用于检测来自人类或机器的输入的任何其他类型的装置。在一些示例中，ui装置310可以是存在敏感输入部件，其可以包括存在敏感屏幕、触敏屏幕等。在其他示例中，ui装置接收指示与另一ppe 13、信标17或设备件30的接近度的接近度信号。
83.ui装置310的一个或多个输出部件可生成输出。输出的示例为数据、触觉、音频以及视频输出。在一些示例中，ui装置310的输出部件包括显示装置312(例如，存在敏感屏幕、触摸屏、液晶显示器(lcd)显示器、发光二极管(led)显示器)、led、扬声器314或用于向人类或机器生成输出的任何其他类型的装置。ui装置310还可包括显示器、灯、按钮、按键(诸如箭头或其他指示标识按键)，并且可能能够以多种方式诸如通过发出声音警报或通过振动来向用户提供警示或以其他方式提供信息。
84.在一些示例方法中，ppe 13a与分配给ppe 13a或分配给工人10a的任何设备30之
间的通信由存储在机器控制数据328中的数据定义。在一些示例方法中，机器控制数据328包括当操作分配给工人10a的设备30时可由工人10a使用的命令的列表。例如，可能认为某些机器控制命令对于缺乏经验的用户来说使用太危险，因此从允许的命令列表中被删除。此外，某些机器控制命令还可限于某些条件。该条件可为从该设备30接收的信息的函数，可为从其他设备30、或从计算装置16或18、或从感测装置21或ppems 6接收的信息的函数，或者可在ppe 13a处基于来自所分配的设备30、传感器308、或诸如麦克风316的输入装置的输入来确定。例如，可基于从所分配的设备30接收的信息，来抑制某些命令。在一些示例方法中，命令和条件命令的列表存储在机器控制数据328中。
85.在一些示例方法中，计算装置300可被配置为当工人在工作环境内佩戴包括计算装置300的ppe制品时管理工人的通信。例如，计算装置38可确定当工人10a正在佩戴ppe 13a时是否向工人10a呈现一个或多个消息的表示。在一些示例方法中，工人10a登录ppe 13a的计算装置300作为佩戴ppe 13a的过程的一部分。
86.在一些示例方法中，计算装置300从计算装置诸如图1的计算装置38、ppems 6、计算装置16或计算装置18接收包括音频数据的消息的指示。计算装置300可基于存储在工人数据322和/或任务数据326中的信息，来确定是否输出消息的表示(例如，视觉、听觉或触觉表示)。在一些示例中，计算装置300至少部分地基于与工人10a相关联的风险等级和/或消息的紧急性等级，来确定是否输出消息的视觉表示。
87.在一些此类示例方法中，计算装置300可基于一个或多个规则，来确定工人10a的风险等级和/或消息的紧急性等级。在一些示例中，该一个或多个规则存储在模型322中。尽管可使用其他技术，但是在一些示例中，可使用机器学习来生成一条或多条规则。换句话讲，存储装置304可包括通过应用机器学习而生成的可执行代码。可执行代码可采取软件指令或规则集的形式，并且通常被称为模型，该模型随后可应用于诸如传感器数据320、工人数据324和/或任务数据326的数据以确定与工人10a相关联的风险等级或消息的紧急性等级中的一者或多者。
88.可用于生成模型322的示例机器学习技术可包括各种学习方式，诸如受监督学习、无监督学习和半监督学习。算法的示例性类型包括贝叶斯算法、聚类算法、决策树算法、正则化算法、回归算法、基于实例的算法、人工神经网络算法、深度学习算法、降维算法等。具体算法的各种示例包括贝叶斯线性回归、提升决策树回归和神经网络回归、反向传播神经网络、apriori算法、k均值聚类、k最近邻(knn)、学习矢量量化(lvq)、自组织映射(som)、局部加权学习(lwl)、岭回归、最小绝对收缩和选择算子(lasso)、弹性网络、最小角度回归(lars)、主成分分析(pca)和主成分回归(pcr)。
89.在一些示例中，模型322包括针对各个工人、工人群体、特定环境、ppe类型、任务类型或它们的组合的独立模型。计算装置300可基于附加数据，来更新模型322。例如，计算装置300可基于从ppe 13、感测站21或两者接收的数据，来更新针对各个工人、工人群体、特定环境、ppe类型或它们的组合的模型322。
90.在一些示例方法中，在ppems 6中计算模型。即，ppems 6确定初始模型并将该模型存储在模型数据存储装置322中。ppems 6可周期性地基于附加数据，来更新模型。例如，ppems 6可基于从ppe 13、感测站21、工作环境8中升高的风险等接收的数据，来更新针对各个工人、所选工人群体、特定环境、ppe类型或它们的组合的模型322。
91.计算装置300可将一个或多个模型322应用于传感器数据320、工人数据324和/或任务数据326以确定工人10a的风险等级。在一个示例中，计算装置300将模型322应用于由工人10a执行的任务的类型，并且将工人10a的风险等级作为工人数据324和任务数据326的函数输出。又如，计算装置300可将模型322应用于指示工人10a的生理状况的传感器数据320，并且输出工人10a的风险等级。例如，计算装置300可将模型322应用于由传感器308生成的生理数据，以在生理数据指示工人呼吸相对困难或具有相对高的心率(例如，高于阈值心率)时确定风险等级相对高。又如，计算装置300可将模型322应用于工人数据324并且输出工人10a的风险等级。例如，计算装置300可将模型322应用于工人数据324，以当工人10a经验相对丰富时确定风险等级相对低，并且当工人10a相对缺乏经验时确定风险等级相对高。
92.又如，计算装置300将模型322应用于传感器数据320和任务数据326以确定工人10a的风险等级。例如，计算装置300可将模型322应用于指示环境特性(例如，工作环境中的环境声音的分贝水平)的传感器数据320和任务数据326(例如，指示任务的类型、任务的位置、任务的持续时间)以确定风险等级。例如，当任务涉及危险设备(例如，锋利的刀片等)并且工作环境中的噪声相对大时，计算装置300可确定工人10a的风险等级相对高。
93.计算装置300可应用一个或多个模型322来确定消息的紧急性等级。在一个示例中，计算装置300将模型322应用于音频数据的音频特性以确定消息的紧急性等级。例如，计算装置300可将模型322应用于音频特性以确定音频数据的音频特性指示发送者很害怕，使得计算装置300可确定消息的紧急性等级为高。
94.计算装置300可基于消息的内容和/或消息的元数据，来确定消息的紧急性等级。例如，计算装置300可对音频数据执行自然语言处理(例如，语音识别)以确定消息的内容。在一个示例中，计算装置300可执行确定消息的内容并将模型322中的一个或多个模型应用于内容以确定消息的紧急性等级。例如，计算装置300可确定消息的内容包括不经意的会话，并且可基于应用模型322，来确定消息的紧急性等级为低。又如，计算装置300将模型322应用于消息的数据元数据(例如，指示消息的发送者的数据)，并且基于元数据，来确定消息的紧急性等级。
95.在一些示例中，计算装置300至少部分地基于工人的风险等级、消息的紧急性等级或两者，来确定是否输出消息的视觉表示。例如，计算装置300可确定风险等级是否满足阈值风险等级。在此类示例中，计算装置300可响应于确定工人的风险等级不满足(例如，小于)阈值风险等级而确定输出消息的表示。又如，计算装置300可响应于确定风险等级满足(例如，大于或等于)阈值风险等级而确定避免输出消息的表示。
96.在一些场景中，响应于确定消息的紧急性等级满足(例如，大于或等于)阈值紧急性等级而确定消息的表示。消息的表示可包括消息的视觉表示、消息的听觉表示、消息的触觉表示或它们的组合。在一个实例中，计算装置300可经由显示装置312，输出消息的视觉表示。在另一个实例中，计算装置300经由扬声器314，输出消息的听觉表示。在一个示例中，计算装置300可响应于确定消息的紧急性等级不满足(例如，小于)阈值紧急性等级而确定避免输出消息的表示。
97.在一些示例中，计算装置响应于确定输出消息的表示而将消息的表示输出为视觉表示。在一个示例中，计算装置300确定消息的表示是否应该是视觉表示、听觉表示或触觉
表示或它们的组合。换句话讲，计算装置300可确定表示消息的输出的类型(例如，听觉、视觉、触觉)。
98.计算装置300可基于ppe 13a的部件，来确定输出的类型。在一个示例中，计算装置300响应于确定计算装置300包括扬声器314而确定输出的类型包括听觉输出。附加地或另选地，计算装置300可响应于确定计算装置300包括显示装置312而确定输出的类型包括视觉输出。以这种方式，计算装置300可输出消息的听觉表示、消息的视觉表示或两者。
99.在一些场景中，计算装置300基于工人10a的风险等级和/或消息的紧急性等级，来确定输出的类型。在一种场景中，计算装置300将风险等级与一个或多个阈值风险等级进行比较来确定输出的类型。例如，计算装置300可响应于确定工人10a的风险等级包括“中等”阈值风险等级而确定输出的类型包括视觉输出，并且响应于确定风险等级包括“高”阈值风险等级而确定输出的类型包括听觉风险等级。换句话讲，在一个示例中，当工人的风险等级相对低或为中等风险时，计算装置300可输出消息的视觉表示。在风险等级相对高的示例中，计算装置300可输出消息的听觉表示并且可避免输出消息的视觉表示。
100.计算装置300可从图1的感测站21、图1的ppems 6、图1的计算装置16、图1的计算装置18、图1的设备30或其他装置接收消息。计算装置300可基于消息的紧急性和/或工人10a的风险等级，来确定是否输出消息的表示。例如，计算装置300可以类似于确定从其他工人10接收的消息的紧急性等级的方式来确定消息的紧急性等级。作为一个示例，计算装置300可基于消息的紧急性等级，来确定是否输出从设备制品30接收的消息的表示。消息可包括指示设备制品30的特性的数据，诸如设备的运行状态(例如，“正常”、“故障”、“过热”等等)、使用状态(例如，指示电池寿命、过滤器寿命、剩余的氧气量等等)或关于设备30的操作的任何其他信息。计算装置300可将特性与和特性相关联的一个或多个阈值进行比较来确定消息的紧急性等级。计算装置300可响应于确定紧急性等级满足阈值紧急性而输出消息的表示。附加地或另选地，在一些情况下，计算装置300可基于工人的风险等级，来确定是否输出消息的表示，如上所述。
101.图6是示出根据本公开的各种技术的个人防护设备制品的示例操作的概念图。在图6的实施例中，工人10可使用由连接的ppe 13形成的网络12与彼此通信。
102.工人10b(例如，amy)可向工人10a(例如，doug)说出第一消息(例如，“本周末有大的计划吗？”)。麦克风36b可检测音频输入(例如，工人10b所说的字词)并且可生成包括消息的音频数据。计算装置38b可将音频数据的指示输出到与工人10a相关联的计算装置38a。音频数据的指示可包括：包括音频数据的模拟信号、用音频数据编码的数字信号或指示第一消息的文本。
103.计算装置38a可确定工人10a的风险等级。在图6的实施例中，计算装置38a确定工人10a的风险等级为“低”。计算装置38a可至少部分地基于工人10a的风险等级，来确定是否显示来自工人10b的第一消息的视觉表示。例如，计算装置38a可确定工人10a的风险等级不满足(例如，小于)阈值风险等级。在图6的实施例中，计算装置38a响应于确定工人10a的风险等级不满足阈值风险等级而确定输出第一消息的视觉表示。例如，计算装置38a可使显示装置34a显示图形用户界面202a。图形用户界面202a可包括第一消息的文本表示。在一些示例中，图形用户界面202a包括第二消息的视觉表示。例如，图形用户界面202可包括由参与通信的各方(例如，发送者、接收者)、话题等分组的消息。
104.在接收到第一消息之后，麦克风36a可检测工人10a所说的第二消息(例如，“回复晚了抱歉。没有，你呢？”)并且可生成包括第二消息的音频数据。计算装置38a可从麦克风36a接收音频数据并将音频数据的指示输出到计算装置38b。
105.在一个示例中，工人10a被分配给设备30a，并且经由ppe 13a与设备30 a之间的接口，从设备30a接收状态。在一个示例中，工人10a向设备30a发出命令“运行p2”，并且最后一条命令显示在显示器34a上的设备状态下。同时，在该示例中，ppe13a经由ppe 13a与设备30 a之间的接口，从设备30a接收状态。在图6所示的示例中，ppe 13a显示与设备30 a相关的状态。例如，该状态可包括指示设备30a在机器的正常界限内操作的“正常”状态。在一个示例方法中，“正常”状态由设备30a确定，并且由ppe 13a接收和显示。在另一个示例方法中，“正常”可以是在ppe 13a处由从设备30a接收的和/或由ppe 13a确定的各种状态参数确定的状态。
106.在一个示例方法中，设备状态可包括“运行p2”以指示设备30a如工人10 a在ppe 13a处所请求的那样运行任务p2。该状态还可包括工人10a对设备30 a中的振动源进行维护检查的建议。在一个示例方法中，状态“检查振动”由设备30a生成并显示在显示器34a上。在另一个示例方法中，状态“检查振动”由ppe 13a通过检测由设备30a生成的声音44中的振动来生成，如上文在图3的上下文中所讨论的。
107.在图6所示的示例中，当设备30a正在操作时或当风险等级的其他标记指示聊天窗口应被消隐时，工人10a的聊天窗口被消隐。
108.在一个示例中，如图6所示，当前警示显示在显示器34a和34b上的警示窗口中。在图6所示的示例中，工人10a具有三个警示。第一警示示出车辆接近其位置。第二警示指示在位置l2处存在滑移点。第三警示指示邻近工人10a的设备件存在问题。同时，工人10b显示与工人10b相关的警示。例如，由于工人10b不靠近受正在接近的车辆影响的区域，因此不显示警示。指示在位置l2处存在滑移点的警示和指示邻近工人10b的设备件存在问题的警示仍然是相关的并且显示在显示器34b上。
109.在一些示例方法中，计算装置38b可至少部分地基于工人10b的风险等级，来确定是否输出第二消息的视觉指示。在图6的实施例中，计算装置38b确定工人10b的风险等级为“中等”。在一些示例中，计算装置38b响应于确定工人10b的风险等级满足(例如，大于或等于)阈值风险等级而确定避免输出第二消息的视觉表示。
110.计算装置38b可接收包括第三消息的音频数据的指示。例如，计算装置38b可从图1的远程用户24(例如，工人10b的监督者)接收第三消息。在一些示例中，计算装置38b至少基于工人10b的风险等级和第三消息的紧急性等级，来确定是否输出第三消息的视觉表示。在图6的实施例中，计算装置38b可确定第三消息的紧急性等级为“中等”。计算装置38b可至少部分地基于第三消息的紧急性等级，来确定工人10b的阈值风险等级。例如，计算装置38b可确定与工人10b当前的风险等级相关联的阈值紧急性等级为“中等”紧急性等级。在此类实施例中，计算装置38b可将第三消息的紧急性等级与阈值紧急性等级进行比较。计算装置可响应于确定第三消息的紧急性等级满足(例如，等于或大于)阈值紧急性等级而确定输出第三消息的视觉表示。例如，计算装置38b可通过使显示装置34b输出包括第三消息的表示的图形用户界面202b来输出第三消息的视觉表示。在一些情况下，如图6所示，图形用户界面202包括第三消息的文本表示。在另一种情况下，图形用户界面202可包括表示第三消息的
图像(例如，当第三消息包括关于即将发生的暴风雨的信息时，视觉表示可包括诸如暴风云的图标)。
111.在一些示例中，第三消息包括与另一工人(例如，steve)相关联的任务的指示。在图6的实施例中，第三消息指示steve正在执行任务。在此类示例中，计算装置38b可输出与第三消息相关联的数据以用于显示。在一些情况下，与第三图像相关联的数据包括指示任务的位置的地图、与任务相关联的一个或多个ppe制品、与任务相关联的一个或多个设备制品或它们的组合。换句话讲，在一个示例中，图形用户界面202b可包括指示由另一工人执行的任务的位置的地图、与该任务相关联的一个或多个ppe制品和/或与该任务相关联的一个或多个设备制品。
112.在一个示例方法中，如图6所示，ppe输入件包括一个或多个按钮。工人通过按压一个或多个按钮的序列来输入待转移到诸如设备30、其他ppe 13、社交安全网络46和ppems 6的位置的信息。在一种此类方法中，ppe 13检测按钮按压的序列并且创建待发送到设备30、其他ppe 13、社交安全网络46或ppems 6的消息，该消息包括基于按钮按压的序列，从消息代码列表中选择的消息代码。在一些示例方法中，消息代码在被发送之前被显示给工人以供批准。
113.在一个示例方法中，输入件包括麦克风，并且ppe 13解译由麦克风捕集的声音以确定待包括在消息中的信息。在一些示例方法中，解译由麦克风捕集的声音包括将自然语言处理应用于该声音以提取安全相关信息。在其他示例方法中，解译由麦克风捕集的声音包括基于所捕集的声音，来检测ppe 13附近的设备中的问题，并且将所检测到的问题记录为安全相关信息。
114.在一个示例方法中，如图6所示，ppe 13连接到设备13并且从设备30接收关于例如状态的信息。在此类示例方法中，ppe13通过查看所述状态并将一些或全部状态信息包括在消息中来识别待包括在消息中的信息。
115.图7是根据本文所述技术的提供ppems 6的操作视角的框图，该ppems在作为基于云的平台托管时能够支持具有全体工人10的多个不同的环境8。在图7的示例中，ppems 6的部件根据实现本公开的技术的多个逻辑层进行布置。每个层可由包括硬件、软件或硬件和软件的组合的一个或多个模块实现。
116.在图7中，安全设备62包括个人防护设备(ppe)13、信标17和感测站21。设备30、安全设备62和计算装置60作为经由接口层64与ppems6通信的客户端63操作。计算装置60通常执行客户端软件应用程序，诸如桌面应用程序、移动应用程序和web应用程序。计算装置60可表示图1的计算装置16或18中的任一者。计算装置60的示例可包括但不限于便携式或移动计算装置(例如，智能手机、可佩戴计算装置、平板电脑)、膝上型计算机、台式计算机、智能电视平台以及服务器，这里仅举几个示例。
117.在计算装置60上执行的客户端应用程序可与ppems 6进行通信，以发送和接收由服务68检索、存储、生成和/或以其他方式处理的数据。在计算装置60上执行的客户端应用程序可被实施用于不同平台，但是包括类似或相同的功能性。例如，客户端应用程序可以是被编译为在桌面操作系统上运行的桌面应用程序或被编译为在移动操作系统上运行的移动应用程序。作为另一个示例，客户端应用程序可为web应用程序，诸如显示从ppems 6接收的web页面的web浏览器。在web应用程序的示例中，ppems 6可接收来自web应用程序(例如，
web浏览器)的请求、处理请求并往回向web应用程序发送一个或多个响应。以这种方式，web页面的收集、客户端侧处理的web应用程序以及由ppems 6执行的服务器侧处理共同提供执行本公开的技术的功能。以这种方式，客户端应用程序根据本公开的技术使用ppems 6的各种服务，并且这些应用程序可在各种不同的计算环境(例如，仅举几个示例，ppe的嵌入式电路或处理器、桌面操作系统、移动操作系统或web浏览器)内操作。
118.在一些示例中，在计算装置60处执行的客户端应用程序可请求和编辑事件数据，该事件数据包括存储在ppems 6处和/或由该ppems管理的分析数据。在一些示例中，客户端应用程序可请求和显示聚合的事件数据，该聚合的事件数据汇总或以其他方式聚合安全事件的多个单个实例以及从安全设备62获得和/或由ppems 6生成的对应数据。客户端应用程序可与ppems 6进行交互，以查询关于过去和预测的安全事件、工人10的行为趋势的分析数据，这里仅举几个例子。在一些示例中，客户端应用程序可输出从ppems 6接收的数据以供显示，以使此类数据对计算装置60的用户可视化。如下文进一步所例示和描述，ppems 6可提供数据至客户端应用程序，客户端应用程序输出该数据用于显示在用户界面中。
119.如图7所示，ppems 6包括接口层64，该接口层表示由ppems 6呈现和支持的应用程序编程接口(api)或协议接口集。接口层64最初从计算装置60中的任一个计算装置接收消息以供在ppems 6处进一步处理。因此，接口层64可提供在计算装置60上执行的客户端应用程序可用的一个或多个接口。在一些示例中，接口可以是通过网络进入的应用程序编程接口(api)。接口层64可用一个或多个web服务器实现。一个或多个web服务器可接收传入请求，将来自请求的数据处理和/或转发到服务68，并且基于从服务68接收的数据，来向初始发送请求的客户端应用程序提供一个或多个响应。在一些示例中，实施接口层64的一个或多个web服务器可包括运行环境以部署提供一个或多个接口的程序逻辑。如下文进一步所述，每个服务可提供能够经由接口层64访问的一组一个或多个接口。
120.在一些示例中，接口层64可提供使用http方法与服务交互和操纵ppems 6的资源的代表性状态传输(restful)接口。在此类示例中，服务68可生成javascript object notation(json)消息，接口层64将该消息发送回提交初始请求的计算装置60。在一些示例中，接口层64使用简单对象访问协议(soap)提供web服务来处理来自计算装置60的请求。在其他示例中，接口层64可使用远程过程调用(rpc)来处理来自计算装置60的请求。在从客户端应用程序接收到使用一个或多个服务68的请求时，接口层64将数据发送到包括服务68的应用层66。
121.如图7所示，ppems 6还包括应用层66，该应用层表示用于实现ppems 6的大部分底层操作的服务的集合。应用层66接收从客户端63接收的请求中所包括的数据，并且根据由这些请求调用的服务68中的一个或多个服务来进一步处理该数据。应用层66可被实施为在一个或多个应用服务器(例如，物理或虚拟机)上执行的一个或多个离散软件服务。也就是说，应用服务器提供用于执行服务68的运行环境。在一些示例中，如上所述的功能接口层64和应用层66的功能可在同一服务器处实现。
122.应用层66可包括一个或多个独立的软件服务68，例如经由逻辑服务总线70通信的过程作为一个示例。服务总线70通常表示诸如通过发布/订阅通信模型允许不同的服务将消息发送到其他服务的逻辑互连或接口集。例如，服务68中的每个服务可基于针对相应服务设定的标准，来订阅具体类型的消息。当服务发布服务总线70上特定类型的消息时，订阅
该类型消息的其他服务将接收消息。以此方式，服务68中的每一者可彼此传送数据。又如，服务68可使用套接字或其他通信机制以点对点的方式通信。在描述服务68中的每一个服务的功能性之前，本文简单地描述层。
123.ppems 6的数据层72表示数据储存库，该数据储存库使用一个或多个数据储存库74为ppems 6中的数据提供持久性。数据储存库通常可以是存储和/或管理数据的任何数据结构或软件。数据储存库的示例包括但不限于关系数据库、多维数据库、地图和散列表，仅举几个例子。可使用关系数据库管理系统(rdbms)软件来实现数据层72以管理数据储存库74中的数据。rdbms软件可管理一个或多个数据储存库74，使用结构化查询语言(sql)可访问该一个或多个数据储存库。一个或多个数据库中的数据可使用rdbms软件来存储、检索和修改。在一些示例中，可使用对象数据库管理系统(odbms)、在线分析处理(olap)数据库或其他合适的数据管理系统来实现数据层72。
124.如图7所示，服务68a
‑
68d中的每个服务(统称为服务68)在ppems 6内以模块化形式实现。虽然针对每个服务被示出为单独的模块，但是在一些示例中，两个或更多个服务的功能性可组合到单个模块或部件中。服务68中的每个服务可以软件、硬件或硬件和软件的组合来实现。此外，服务68可被实现为独立的装置、单独的虚拟机或容器、进程、线程或通常用于在一个或多个物理处理器上执行的软件指令。在一些示例中，服务68中的一者或多者可各自提供通过接口层64暴露的一个或多个接口。因此，计算装置60的客户端应用程序可调用服务68中的一个或多个的一个或多个接口来执行本公开的技术。
125.事件端点前端68a作为前端接口操作，以用于与设备30和安全设备62交换通信。换句话讲，事件端点前端68a作为部署在环境8内并由工人10利用的设备的前线接口操作。在一些情况下，事件端点前端68a可实现为衍生的多个任务或作业，以接收包括由设备30和安全设备62感测和捕集的数据的事件流69的单独的入站通信。例如，事件流69可包括来自工人10和/或来自设备30的消息。事件流69可包括来自一个或多个ppe 13的传感器数据，诸如ppe传感器数据，以及来自一个或多个感测站21的环境数据。例如当接收事件流69时，事件端点前端68a可衍生使入站通信(称为一个事件)快速入队和关闭通信会话的任务，从而提供高速处理和可缩放性。每个传入通信可例如携带来自工人10、计算装置60的远程用户24的消息，或表示所感测的条件、运动、温度、动作的所捕集的数据(例如，传感器数据)或其他数据(通常称为事件)。事件端点前端68a与安全设备62、设备30和/或计算装置60之间交换的通信可以是实时的或伪实时的，具体取决于通信延迟和连续性。
126.一般来讲，事件处理器68b对传入事件流进行操作以更新数据储存库74内的事件数据74a。一般来讲，事件数据74a可包括由安全设备62或设备30生成的数据的全部或其子集。例如，在一些实例中，事件数据74a可包括从ppe 13、感测站21或设备30获得的全部数据流。在其他情况下，事件数据74a可包括此类数据的例如与特定时间段相关联的子集。事件处理器68b可创建、读取、更新和删除存储在事件数据74a中的事件数据。
127.根据本公开的技术，在一些示例中，分析服务68c被配置为当处于工作环境中的工人正在利用ppe 13时管理呈现给该工人的消息、安全警示和安全通知。在一个示例方法中，工人在安全问题通知被认为不太可能分散工人注意力时接收该安全问题通知，诸如安全警示和安全通知。在一些示例方法中，工人通过平衡安全问题通知与工人正在执行的任务的重要性来接收该安全问题通知。在一些此类示例方法中，将安全问题通知和消息排队以在
更适当的时间呈现给工人。
128.分析服务68c可包括图1的ppems 6、图1的计算装置38和/或图5的计算装置300的功能性的全部或一部分。分析服务68c可确定例如是否使得由第一工人利用的ppe制品13输出从第二工人接收的音频数据的表示、在网络12内或在社交安全网络46内生成的警示信息、或与分配给第一工人的设备相关的设备信息。例如，ppems 6可接收包括来自图1的工人10a的消息的音频数据的指示。在一些情况下，音频数据的指示包括模拟信号，该模拟信号包括音频数据。在另一实例中，音频数据的指示包括用音频数据编码的数字信号。在又一实例中，音频数据的指示包括指示消息的文本。
129.分析服务68c可确定用于确定何时输出消息或安全问题通知的表示的规则。在一些示例方法中，分析服务68c确定用于确定何时输出消息或安全问题通知的表示的初始规则，并且将该规则作为模型存储在模型数据存储库74b中。分析服务68c可周期性地基于附加数据，来更新模型。例如，分析服务68c可基于从ppe 13、感测站21、工作环境8中升高的风险等接收的数据，来更新针对各个工人、所选工人群体、特定环境、ppe类型或它们的组合的模型。
130.在一个示例方法中，机器学习服务68d基于工人配置文件、工人交互历史、工作场所中的安全问题历史、当前工作场所安全规则和当前工作场所安全问题中的一者或多者的组合使用机器学习，来生成规则。在图7的实施例中，规则存储在模型74b中。在一些示例中，模型74b包括针对各个工人、工人群体、特定环境、ppe类型、任务类型或它们的组合的独立的模型。机器学习服务68d可在ppems 6接收附加数据诸如从安全设备62、设备30或两者接收的数据时更新模型74b。在一个示例方法中，基于工人配置文件和工人将操作的环境，将规则从模型74b下载到ppe 13。所下载的规则存储在工人的ppe 13的模型322中。
131.同时，分析服务68c可确定是输出关于与第一工人相关的警示的信息还是输出关于分配给第一工人的设备30的信息。还可使用机器学习对这些规则进行预先制定或生成。在图7的实施例中，这些规则也存储在模型74b中。在一些示例中，模型74b包括针对各个工人、工人群体、特定环境、ppe类型、任务类型或它们的组合的独立的模型。分析服务68c可在ppems 6接收附加数据诸如从安全设备62、设备30或两者接收的数据时更新模型74b。
132.在一些示例中，分析服务68c基于一个或多个模型74b，来确定工人的风险等级。例如，分析服务68c可将由机器学习服务68d衍生的一个或多个模型74b应用于事件数据74a(例如，传感器数据)、工人数据74c、任务数据74d或它们的组合，以确定将信息显示给工人10a的风险等级。
133.分析服务68c可基于一个或多个模型74b，来确定消息的紧急性等级。例如，分析服务68c可将一个或多个模型74b应用于进入ppe 13的消息和安全问题通知以及应用于由ppe 13生成的消息和安全问题通知。消息规则可考虑音频数据的情况下的音频特性、消息的内容、消息的元数据或它们的组合。存储在模型74b中的不同模型可用于确定何时以及是否显示消息、安全问题通知和设备通知。
134.在一些场景中，分析服务68c至少部分地基于工人10a的风险等级、所接收的消息的紧急性等级、警示或设备通知或两者，来确定是否输出消息的通知或表示。例如，分析服务68c可基于风险等级和/或紧急性等级来确定是否输出消息的视觉表示。又如，分析服务68c基于风险等级和/或紧急性等级，来确定是否输出消息的听觉表示。在一些情况下，分析
服务68c确定是否输出消息的视觉表示、消息的听觉表示、消息的听觉表示和视觉表示两者或者根本不输出。
135.响应于确定输出消息的视觉表示，分析服务68c可输出使ppe 13a的显示装置34a经由gui来输出消息的视觉表示的数据。所述gui可包括生成的文本或可包括指示消息的图像(例如，图标、表情符号、gif等)。类似地，分析服务68c可输出使ppe 13a的扬声器32a输出消息的听觉表示的数据。
136.在一些示例方法中，ppe 13a与分配给ppe 13a或分配给工人10a的任何设备30之间的通信至少部分地由存储在机器控制数据328中的数据限定。在一些此类示例方法中，命令和语法数据74e存储用于控制设备30的命令。在一些示例方法中，分析服务68c可基于存储在机器控制数据74e中的信息，基于存储在模型74b中的一个或多个模型以及基于存储在工人数据74c中的工人数据和存储在任务数据74d中的任务数据中的一者或多者，来确定允许工人10a向分配给工人10a的设备发出命令。在一种方法中，机器控制数据328包括当操作分配给工人10a的设备30时可由工人10a使用的命令的列表。例如，可能认为某些机器控制命令对于缺乏经验的用户来说使用太危险，因此从允许的命令列表中被删除。此外，某些机器控制命令还可限于某些条件。该条件可为从该设备30接收的信息的函数，可为从其他设备30、或从计算装置16或18、或从感测装置21或ppems 6接收的信息的函数，或者可在ppe 13a处基于来自所分配的设备30、传感器308、或诸如麦克风316的输入装置的输入来确定。例如，可基于从所分配的设备30接收的信息，来抑制某些命令。在一些示例方法中，分析服务68c确定为工人10a定制的命令和条件命令的列表，并将命令和条件命令存储在ppe 13a的机器控制数据328中。
137.图8是示出根据本公开的各种技术的连接的ppe的示例操作的流程图。下文在图1的由工人10b佩戴的ppe 13b的计算装置38b的上下文中描述图8。在一个示例方法中，计算装置38b将ppe 13b与工人相关联(502)。计算装置38b在ppe与设备30之间建立通信信道(504)，从设备30接收状态(506)并通知工人所接收的状态(508)。计算装置38b在ppe处接收来自工人的响应(510)，并且基于该响应，向设备30发送导致设备的操作发生变化的命令(512)。
138.图9是示出根据本公开的各种技术的社交安全网络的示例操作的流程图。下文在图1的由工人10b佩戴的ppe 13b的计算装置38b的上下文中描述图9。在一个示例方法中，计算装置38b从网络12接收安全问题通知(550)。计算装置38b向工人显示安全问题通知(552)。计算装置58b然后从连接到ppe的设备件接收安全问题通知(554)，并且将从该设备件接收的所接收的安全问题通知转发给其他ppe(556)。
139.上述社交安全网络46通过鼓励工人在意识到安全问题时共享安全问题来改善工人之间的通信。在一个示例方法中，网络46包括连接以形成ppe制品13的网络的多个个人防护设备(ppe)制品13。每个ppe制品与工人相关联。每个ppe能够从网络接收一个或多个第一安全问题通知，经由ppe制品的输出件，与和ppe制品相关联的工人共享第一安全问题通知，在ppe制品的输入件处接收安全相关信息，基于在ppe制品的输入件处接收的安全相关信息，来创建第二安全问题通知，选择其他ppe制品中的一者或多者以接收所述第二安全问题通知，并且通过所述网络将所述第二安全问题通知发送到所选择的ppe制品。
140.在一些示例方法中，社交安全网络45包括经由该网络，连接到多个ppe制品的社交
安全平台，其中所述社交安全平台观察工作环境中的事故和事件，并且基于例如对工作场所中的安全事故和事件的基于机器学习的分析，基于所述观察，来自动生成安全问题通知。
141.在一些示例方法中，社交安全网络45包括经由该网络，连接到多个ppe制品的社交安全平台，其中社交安全平台观察工作环境中的事故和事件，并且基于观察结果，向工人和安全管理人员自动生成定制的安全问题通知。
142.在一些示例方法中，每个个人防护设备(ppe)制品包括输入件、输出件和网络接口。每个ppe制品被配置为在网络接口上接收一个或多个第一安全问题通知，经由ppe制品的输出件，与和ppe制品相关联的工人共享第一安全问题通知，在ppe制品的输入件处接收安全相关信息，基于在ppe制品的输入件处接收的安全相关信息，来创建第二安全问题通知，选择一个或多个其他ppe制品以接收所述第二安全问题通知，并且经由所述网络接口，将所述第二安全问题通知发送到所选择的ppe制品。在一些示例方法中，安全问题通知包括基本安全消息。
143.在一些示例方法中，输出件为扬声器，并且ppe经由扬声器，与和ppe相关联的工人共享第一安全问题通知。在一些示例方法中，输出件为显示器，并且ppe通过在显示器的用户界面202内显示第一安全问题通知来与和ppe相关联的工人共享第一安全问题通知。
144.在一些示例方法中，每个ppe 13包括具有用户界面的显示器。该用户界面在用户显示器的第一部分中显示关于所接收的第一安全问题通知中的一者或多者的信息，并且在用户界面的第二部分中显示从其他工人接收的通信。在图6中示出此类方法。在一些示例方法中，ppe用户界面在必要时消隐或以其他方式模糊用户界面的第二部分中的信息以避免分散与ppe制品相关联的工人的注意力。在一些示例方法中，从网络接收的每个第一安全问题通知具有重要性等级，并且ppe将所接收的第一安全问题通知排在预定义的重要性等级以下，以避免分散工人的注意力。在其他示例方法中，从网络接收的每个第一安全问题通知具有重要性等级，并且当第一安全问题通知的重要性等级下降到基于由工人正在执行的任务而分配给工人的重要性等级以下时，ppe将第一安全问题通知排队。
145.在一个示例方法中，输入件为一个或多个按钮，并且ppe 13以按钮按压的序列的形式接收安全相关信息。
146.在一个示例方法中，输入件为麦克风，并且ppe 13以由麦克风捕集的声音的形式接收安全相关信息。
147.在一个示例方法中，ppe 13还包括被配置为连接到设备件的通信信道。该通信信道在ppe 13与设备件之间建立双向通信。
148.在一个示例方法中，在由网络连接的ppe 13之间以及在ppe 13与一个或多个管理系统诸如ppems 6之间传送安全问题的方法包括：在第一ppe处并经由网络，接收一个或多个第一安全问题通知，经由第一ppe 13的输出件，与和第一ppe 13相关联的工人共享所述第一安全问题通知，在第一ppe 13的输入件处接收安全相关信息，基于在第一ppe 13的输入件处接收的安全相关信息，来创建第二安全问题通知，选择一个或多个ppe 13以接收所述第二安全问题通知，并且经由所述网络，将所述第二安全问题通知从第一ppe 13发送到所选择的ppe 13。每个安全问题通知是安全警示和安全通知中的一者或多者，其中每个安全警示是安全关键通知，并且每个安全通知限于非安全关键的信息。
149.在一个示例方法中，第一ppe 13通过通信信道连接到设备件30，并且第一ppe 13
经由网络，接收一个或多个配置通知，其中每个配置通知包括用于配置设备件30和第一ppe 13的配置信息。
150.在一个示例方法中，第一ppe 13在第一ppe 13的输入件处接收安全相关信息，该安全相关信息请求第一ppe 13转发所接收的第一安全问题通知中的所选择的一个，并且第一ppe 13将所接收的第一安全问题通知中的所选择的一个作为第二安全问题通知的一部分发送到所选择的ppe 13。在一个此类示例方法中，该请求是将所接收的第一安全问题通知中的所选择的一个转发给社交安全平台23的请求，并且第一ppe 13将所接收的第一安全问题通知中的所选择的一个作为第二安全问题通知的一部分发送到社交安全平台23。
151.在一个示例方法中，使用标签来突出显示从网络接收的特定安全问题通知。例如，在一种方法中，工人可将标签添加到所接收的第一安全问题通知中的所选择的一个。在一种此类方法中，将标签与所接收的第一安全问题通知中的所选择的一个一起发送到所选择的ppe 13或社交安全平台23。
152.在一些示例方法中，该标签提供了与第一ppe 13相关联的工人对以下中的一者或多者的估计：所接收的第一安全问题通知中的所选择的一个的有效性、所接收的第一安全问题通知中的所选择的一个的重要性、以及所接收的第一安全问题通知中的所选择的一个的共享程度。在其他示例方法中，该标签是工人是否喜欢所接收的第一安全问题通知中的所选择的一个的指示。
153.在一些示例方法中，ppe 13通过将一条或多条信息添加到安全相关信息来创建第二安全问题通知。该一条或多条信息可选自识别工人的信息；识别工人的位置的信息、识别与安全相关信息相关联的位置的信息、将安全重要性等级分配给所述安全相关信息的信息、关于工人操作环境的信息、第一ppe的状态信息、以及反映所述工人的生理测量结果的信息。
154.在一个示例方法中，输入件包括一个或多个按钮，并且ppe 13创建第二安全问题通知，该第二安全问题通知包括作为按钮按压的序列的结果从显示在用户界面上的消息代码列表中选择的消息代码。
155.最后，在一些示例方法中，社交安全平台基于诸如观察到的工人之间的交互的事物或基于诸如他们执行的任务的其他因素，来推荐工人的分组，并且基于他们的分组，向工人发送安全问题通知。
156.以下编号实施例可示出本公开的一个或多个方面：
157.实施例1.一种控制工业设备件的方法，所述方法包括将ppe制品与工人相关联；在所述ppe制品与所述工业设备件之间建立通信信道；经由所述通信信道，从所述工业设备件接收状态信息；经由所述ppe，通知所述工人从所述工业设备件接收的所述状态信息；经由所述ppe，接收来自所述工人的响应；以及经由所述通信信道并基于所述响应，向所述工业设备件发送导致所述工业设备件的操作发生变化的命令。
158.实施例2.根据实施例1所述的方法，其中将ppe制品与工人相关联包括在所述ppe处接收工人能够在所述工业设备件上执行的操作的列表。
159.实施例3.根据实施例1所述的方法，其中在所述ppe制品与所述工业设备件之间建立通信信道包括确定所述ppe是否在距所述工业设备件的预定义距离内。
160.实施例4.根据实施例1所述的方法，其中发送导致所述工业设备件的操作发生变
化的命令包括确定所述ppe是否在距所述工业设备件的预定义距离内。
161.虽然已参考具体的示例性实施方案对本公开的方法和系统进行了描述，但本领域的普通技术人员将容易认识到，在不脱离本公开的实质和范围的情况下，可对本公开进行各种修改和变型。
162.在优选实施方案的具体描述中参考了附图，这些附图示出了可实践本发明的具体实施方案。例示的实施方案并非旨在详尽列举根据本发明的所有实施方案。应当理解，在不脱离本发明范围的情况下，可利用其他实施方案，并且可进行结构性或逻辑性的改变。因此，不能认为以下的详细描述具有限制意义，并且本发明的范围由所附权利要求书限定。
163.除非另外指明，否则本说明书和权利要求书中所使用的表达特征尺寸、量和物理特性的所有数在所有情况下均应理解成由术语“约”修饰。因此，除非有相反的说明，否则在上述说明书和所附权利要求书中列出的数值参数均为近似值，这些近似值可根据本领域的技术人员利用本文所公开的教导内容来寻求获得的期望特性而变化。
164.除非内容另外明确指明，否则如本说明书和所附权利要求书中所使用的，单数形式“一个/种”和“所述”涵盖了具有多个指代物的实施方案。除非内容另外明确指明，否则如本说明书和所附权利要求书中使用的，术语“或”一般以其包括“和/或”的意义采用。
165.若在本文使用空间相关的术语，包括但不限于“近侧”、“远侧”、“下部”、“上部”、“下方”、“下面”、“上面”、和“在顶部上”，则用于方便描述一个或多个元件相对于另一个元件的空间关系。除了附图中描绘和本文所述的特定取向外，此类空间相关的术语涵盖装置在使用或操作时的不同取向。例如，如果图中所描绘的对象翻转或倒转，则先前描述为在其他元件下面或下方的部分就应当在这些其他元件上面或在其顶部上。
166.如本文所用，例如当元件、部件或层被描述为与另一元件、部件或层形成“一致界面”，或在“其上”、“连接到其”、“与其耦接”、“堆叠在其上”或“与其接触”，则可为直接在其上、直接连接到其、直接与其耦接、直接堆叠在其上或直接与其接触，或者例如居间的元件、部件或层可在特定元件、部件或层上，或连接到其、耦接到其或与其接触。例如，当元件、部件或层例如被称为“直接在”另一元件“上”、“直接连接到”另一元件、“直接与”另一元件“耦接”或“直接与”另一元件“接触”时，不存在居间的元件、部件或层。可在多种计算机装置中实施本公开的技术，该计算机装置为诸如服务器、膝上型计算机、台式计算机、笔记本电脑、平板计算机、手持式计算机、智能电话等。任何部件、模块或单元均被描述来强调功能方面，并且不一定需要由不同的硬件单元来实现。本文所述的技术还可在硬件、软件、固件、或他们的任何组合中实施。作为模块、单元或部件描述的任何特征可一起实施在集成式逻辑装置中或者可作为分立但彼此协作的逻辑装置来独立实施。在一些情况下，可将各种特征实施为集成电路装置，诸如集成电路芯片或芯片组。另外，尽管本说明书通篇描述了多种不同的模块，其中许多模块执行唯一的功能，但可将所有模块的所有功能组合到单个模块中，或者进一步拆分到其他附加的模块中。本文所述的模块仅是示例性的，并且被如此描述的目的是为了更容易理解。
167.如果在软件中实施，那么该技术可至少部分地通过包括指令的计算机可读介质来实现，这些指令当在处理器中执行时执行上文所述方法中的一种或多种。计算机可读介质可包括有形计算机可读存储介质，并且可形成计算机程序产品的一部分，计算机程序产品可包括包装材料。计算机可读存储介质可包括随机访问存储器(ram)诸如同步动态随机访
问存储器(sdram)、只读存储器(rom)、非易失性随机访问存储器(nvram)、电可擦可编程的只读存储器(eeprom)、闪速(flash)存储器、磁性或光学的数据存储介质等。计算机可读存储介质还可包括非易失性存储设备，诸如硬盘、磁带、光盘(cd)、数字多用光盘(dvd)、蓝光光盘、全息数据存储介质或其他非易失性存储设备。
168.如本文所用的术语“处理器”可指适用于实施本文所述的技术的前述结构中的任一者或任何其他结构。此外，在一些方面，本文所述的功能可提供在被配置成用于执行本公开的技术的专用软件模块或硬件模块内。即使在软件中实施，该技术也可使用用于执行软件的硬件例如处理器、以及用于存储软件的存储器。在任何此类情况下，本文所述的计算机可定义能够执行本文所述的特定功能的特定机器。另外，该技术可在也可被视为处理器的一个或多个电路或逻辑元件中全面实施。