CN110312951B - 使用光学制品进行集成监控、警示和预防性安全事件避免的个人防护设备管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

在一些示例中，一种系统包括：至少一个光捕获装置；个人防护设备(PPE)制品，该个人防护设备(PPE)制品包括以空间限定的布置在PPE制品的表面上实现的多个回射元件，该多个回射元件中的每个回射元件具有至少两种不同的回射特性；计算装置，该计算装置通信地耦接到至少一个光捕获装置，其中计算装置被配置成：从至少一个光捕获装置接收回射光，该回射光指示多个回射元件中的至少一个回射元件的至少两种不同的回射特性；至少部分地基于至少两种不同的回射特性中的每一种来确定安全事件；以及至少部分地基于安全事件来执行至少一个操作。

Description

使用光学制品进行集成监控、警示和预防性安全事件避免的 个人防护设备管理系统及方法

相关申请

本申请要求2017年2月20日提交的美国申请号62/461,041、2017年2月20日提交的美国申请号62/461,177、2017年2月20日提交的美国申请号62/461,173、2017年9月27日提交的PCT申请号PCT/US2017/053632、2017年9月27日提交的美国申请号62/563,746和2017年9月27日提交的美国申请号62/564,101的权益，这些申请中的每一个的全部内容通过引用方式并入本文。

技术领域

本公开涉及个人防护设备的领域。更具体地，本公开涉及个人防护设备和光学制品。

背景技术

个人防护设备(PPE)可用于保护用户(例如，工人)免受由工作环境中各种原因造成的伤害或损伤。例如，坠落防护设备对于在潜在有危害或甚至致命的高度进行操作的工人来说是重要的安全设备。为了帮助确保坠落事件中的安全性，工人通常穿戴安全吊带，这些安全吊带连接到具有坠落防护设备(诸如系索、能量吸收器、自缩救生绳(SRL)、坠落器等)的支撑结构。作为另一个示例，当在已知存在或有可能存在具有潜在危险或有害健康的灰尘、烟雾、气体或其他污染物的区域中工作时，工人通常使用呼吸器或清洁空气供应源。虽然有大量呼吸装置可供使用，但一些常用的装置包括电动空气净化呼吸器(PAPR)和自备式呼吸器(SCBA)。其他PPE包括用于听力保护(耳塞、耳罩)、视力保护(安全眼镜、遮风镜、焊接面罩或其他护面罩)、头部保护(例如，护目镜、安全帽等)和防护服的PPE。

光学制品，诸如回射制品可将入射在制品上的光朝向其光源重新引导。与光学制品交互的系统包括计算机视觉系统或光学系统。这些类型的系统可从图像获取、分析和附加数据。仅举几个例子，这些系统的应用包括机器人、人脸识别、图像搜索、机器视觉、遥感、监控、自动驾驶车辆和物体检测等。

发明内容

本公开的系统和技术涉及基于来自个人防护设备(PPE)制品的回射光来确定或以其他方式检测安全事件，所述个人防护设备(PPE)制品包括具有至少两种不同特性的回射元件。例如，具有至少两种不同特性的回射元件可附接到或以其他方式在PPE制品上实现。计算装置可存储每个特性和值之间的关联。在一个示例中，右圆偏振光的第一特性可与特定类型的PPE相关联，并且左圆偏振光的第二特性可与特定环境相关联。响应于光捕获装置检测到第一特性和第二特性，计算装置可使用与第一特性和第二特性相关联的值(PPE的类型和环境)来确定安全事件。例如，安全事件可指示PPE的类型与环境(例如，其包括一个或多个危险)之间的不兼容性，这可损害工人的健康。本公开的系统和技术不依赖于PPE和部件之间的机械配合或工人对安全要求的注意，而是自动检测回射光，所述回射光指示回射元件的至少两种不同的回射特性以检测安全事件。通过使用这些特性自动检测安全事件，计算装置可先发制人地、更准确和/或更快速地识别可影响工人的安全或安全、PPE的操作或使用，和/或工作环境的状况的安全事件。此外，在一些示例中，安全事件的检测可导致车辆、PPE或计算装置的操作的变化，从而防止或减轻对工人的伤害。

在一些示例中，一种系统包括：至少一个图像捕获装置；个人防护设备(PPE)制品，该个人防护设备(PPE)制品包括以空间限定的布置在PPE制品的表面上实现的多个回射元件，该多个回射元件中的每个回射元件具有至少两种不同的回射特性；计算装置，该计算装置通信地耦接到至少一个光捕获装置的计算装置，其中计算装置被配置成：从至少一个光捕获装置接收回射光，该回射光指示多个回射元件中的至少一个回射元件的至少两种不同的回射特性；至少部分地基于至少两种不同的回射特性中的每一种来确定安全事件；以及至少部分地基于安全事件执行至少一个操作。

在一些示例中，一种方法包括：从至少一个光捕获装置接收回射光，所述回射光指示多个回射元件中的至少一个回射元件的至少两种不同的回射特性，其中个人防护设备(PPE)制品包括以空间限定的布置在PPE制品的表面上实现的多个回射元件，该多个回射元件中的每一个回射元件具有至少两种不同的回射特性；通过计算装置并且至少部分地基于至少两种不同的回射特性中的每一种来确定安全事件；以及至少部分地基于安全事件来执行至少一个操作。

附图和以下描述中阐述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

图1A-1M示出了包括在本发明公开的光学制品中的回射元件的各种图案。

图2A-2B示出了设置在物体上的当前公开的光学制品。

图3示出了根据本公开系统的一些实施方案的环境的渲染图像，该渲染图像包括存在通过从合成生成的图像中自动提取形状的感兴趣区域(ROI)而产生的干扰物的形状。

图4描绘了描述根据当前公开的系统的一些实施方案的用于使用合成生成的数据评估输入形状的显著性的步骤的流程图。

图5描绘了感兴趣的物体(载体图案)的图像。

图6A-6C描绘了对载体图案的示例性修改。

图7描绘了载体图案的不同子类别的实例的图像。

图8A和图8B描绘了在当前公开的系统中的一些实施方案中的用于图像处理的示例性系统。

图9示出了在本公开系统的一些实施方案中对于可能的形状布置的评估过程。

图10示出了在当前公开的系统中的一些实施方案中产生的适配度(或显著性)分数的设计。

图11示出了来自图10的设计，其在当前公开的系统中的一些实施方案中渲染到3D背心模型上。

图12示出了可用于优化当前公开的系统中的设计的示例性功能。

图13描绘了在当前公开的系统的一些实施方案中有用的示例性遗传算法。

图14描绘了用于在当前公开的系统中的一些实施方案中有用的单个图像实例的工作流程的实施方案。

图15描绘了用于在当前公开的系统中的一些实施方案中有用的输入图像的工作流程的实施方案。

图16示出了与实施例2A-2D和比较例2有关的带涂层的膜的透射光谱。

图17示出了实施例2A-2D的回射像素强度。

图18示出了与实施例3A-3C有关的带涂层的膜的透射光谱。

图19是示出根据本公开中描述的技术的示例计算系统的框图，该计算系统包括用于管理个人防护设备的个人防护设备管理系统(PPEMS)。

图20是提供当作为基于云的平台托管时PPEMS的操作透视图的框图，该平台能够支持具有总体工人群的多个不同的工作环境，所述总体工人群具有根据本文描述的技术的各种通信功能的个人防护设备(PPE)。

图21示出了根据本公开的技术的移动计算装置302的部件。

图22A-22B描绘了根据本公开的技术的处于活动和待用位置的PPE的示例，该PPE具有在其上实现的光学图案。

图23-29示出了根据本公开的技术的光学签名回射器和用于使用回射器的相关技术。

具体实施方式

图1A示出了遮挡和图案复制的影响。左上象限示出了回射元件的样本基本图案。在该示例中，如果两个圆都是可见的，则当被捕获在图像中时，所示图案可由计算装置识别。右上象限示出了具有一个复制品的相同的基本图案。在图1A的左下象限中，白色物体遮挡了图案中的元件中的一个。在这种情况下，遮挡导致不能检测图案。在右下象限中，白色物体再次遮挡图案的元件中的一个，但是由于复制，剩余足够的元件用于通过计算装置检测光学制品的图案，此类视觉检测系统可由POEMS 6、PPE 13的制品品或任何其他计算装置中的一个或多个来实现。在本公开中可使用各种图案的回射元件，诸如图1B-1M所示的示例性设计。

在一些示例中，在本公开中描述的计算装置中实现的视觉检测系统可包括分类器。分类器可针对最小所需数量的回射元件检查图案中的多个回射元件，并确定在部分遮挡下可检测到包含比指定最小数量多至少一个元件的图案。

本公开还提供了多个回射元件可具有相同或不同的形状。用于各个回射元件的有用形状包括但不限于圆形、星形、正方形、多边形、弯曲和不规则形状等。这些单独的回射元件可以数学方式的布置形状进行布置，使得可独立于各个部件形状检测该布置，并且各个部件形状可添加附加信息。数学布置是指用于设定所得光学制品的部件的尺寸并且将其间隔开的方案。

回射元件或所得光学制品可以是独立的或者可重复以增加对部分遮挡的稳健性。如果元件或制品较小，则可提供重复以用于稳健检测。如果光学制品很大，则由于子集是可见的，因此其可能对于部分遮挡是稳健的。

可设计任何数量的部件形状以选择性地反射不同波长和/或偏振的光。例如，具有足以满足调节标准(例如，ANSI柔顺材料)的特性的回射元件和光学制品的子集可被配置成使得其具有特殊的光学特性(例如，所反射的波长和/或偏振)。在此类示例中，系统(诸如计算机视觉系统)可区分具有特殊光学特性的光学制品的区段和他安装在其的光学制品或物体的其余部分。这种构造的实用性的一个示例可以是确定回射元件中的符合规范的间隙必须小于X mm，并且计算机视觉系统检测大于X mm的间隙。在一些实例中，回射元件的构造可允许计算机视觉系统仅识别回射元件的子集，但是系统可确定这足以满足标准，因为所得到的光学制品对人类可检测的光谱中的光具有反射性。

在一些实施方案中，光学制品中独特的回射元件的数量对于变形和透视变化可以是稳健的，直到回射元件变得完全被遮挡或他们开始合并在一起相对于亮像素的密度的点。包括光学制品的回射元件(或形状)的间距和特征尺寸将可解释过度发光。在一些示例中，本公开的构造可包括由多于一级反射材料构成的回射元件，其可减少过度发光的影响。例如，与回射元件的内部部分相比，回射元件的外边缘可由较低的R_A材料构成。在一些实施方案中，R_A的最小测量差值诸如至少5％、10％、20％、50％或更大的差值是有用的。

回射元件可通过许多方法制造，包括但不限于：丝网印刷、编织、缝合等。

在一些实施方案中，光学制品是可变形的光学制品。在一些实例中，变形可由收缩、膨胀或两者引起。在一些实例中，变形导致至少两个回射元件之间的间距变化。在一些实例中，变形是可逆的。

在一些实例中，前述回射特性响应于条件的变化而变化。例如，可导致多个回射元件的回射特性中的至少一种发生变化的条件变化可以是热、湿度、机械变形和辐射的变化。例如，热变化可以是环境温度的变化。示例性的湿度变化包括环境湿度的变化或在使用光学制品的环境中存在降水。机械变形可包括例如光学制品安装在其上的服装的褶皱。

在一些实例中，回射元件单独设定尺寸并且彼此分开，使得每个单独的回射元件在距光学制品预定义距离或距离范围处是可分辨的。

在一些实例中，空间限定的布置包括几何布置，在该几何布置中回射元件被定位在与他们相邻的回射元件相距一定距离内，并且其中回射元件在空间限定的布置内具有从一个元件到另一个元件的周期性。在一些实例中，周期性是规则的周期性。在一些实例中，周期性是不规则的周期性。在一些实例中，空间限定的布置是旋转不敏感的。

在一些实例中，根据空间定义的布置指定的许多几何布置可取决于指定的适配质量。在一些实例中，回射元件被定位成与他们最近的相邻回射元件相距特征距离。在一些实例中，回射元件具有尺寸与距相邻回射元件的距离的特征比，该特征比随着视角不变。

在一些实例中，光学制品还包括设置在回射元件的至少一部分的外表面上的印刷层。在一些实例中，可在红外光谱中检测到回射特性。在一些实例中，光学制品设置在选自基础设施、可穿戴设备和车辆中的至少一个的基板上。

在一些示例中，织物包括本公开所述的制品。本公开还包括一种系统，该系统包括前述光学制品、光学系统以及用于解释和分类多个回射元件的推理引擎(例如，以硬件和/或软件的组合实现)，其中光学系统将数据馈送到推理引擎。在一些实例中，制品设置在基础设施、目标物、可穿戴设备和车辆中的至少一个上。

在一些实例中，光学系统是车辆的一部分。在一些示例中，车辆可使用该信息作为自主驾驶模块的输入。在一些实例中，车辆使用该信息以向驾驶员提供人类语言反馈。在一些实例中，车辆使用该信息以向驾驶员提供触觉、听觉或视觉反馈中的至少一个。在一些示例中，该信息使得自主驾驶模块使车辆改变一个或多个操作(例如，制动、转弯、向前移动、向后移动、改变悬架特征或可由车辆执行的任何其他操作)。

在一些实例中，数据编码的多个回射元件对于计算机视觉系统在红外光谱中可见。在一些实例中，与数据编码的多个回射制品有关的信息包括预期的道路工人、预期的行人、预期的建筑工人、预期的学生、预期的紧急事件响应工人中的至少一个。

在一些实例中，推论引擎被本地存储为光学系统的部件，而在其他示例中，推论引擎从光学系统远程分布。在一些实例中，光学系统使用无线通信协议与推断引擎通信。在一些实施方案中，推论引擎和光学系统可基于如本公开中所述的图案来执行一个或多个操作。

当前公开的系统可用于各种应用。例如，当前公开的系统可使用当前公开的光学制品来简化和增强系统的检测能力，诸如计算机视觉行人检测，其允许系统确定穿戴服装、饰品或其上设置光学制品的其他物体的个人的位置、身份和/或姿势。通过基于光学的特性(诸如例如返回的光的强度和/或色谱)对图像进行阈值处理，以及基于服装、饰品或光学制品设置在其上的其他制品的设计以及穿戴者的可能的姿势来评估那些分割区域的有意义的形状(或图案)，多个回射元件中的数据编码的内容的通过减少光学系统需要评估的干扰物的数量可帮助简化行人检测的任务。

当前公开的系统可包括至少一个相机、光源(诸如例如车辆前灯或其他可见光、NIR或FIR光源)以及当前公开的光学制品。当前公开的系统利用从光学制品返回的光的图案来识别光学制品设置在其上的物体、推断姿势、位置、交叉的可能性等。一些示例可包括服装设计，诸如图2A-2B中所示的那些。在这些示例中，服装的前视图具有不同数量和图案的可见光学制品，其具有多个回射元件而不是服装的轮廓图。如果服装上的光学制品具有已知尺寸(例如，如果这种情况下的人字形长度均为6英寸)，则系统可基于投影的尺寸和位置推断穿戴者与相机的相对距离和位置。

在一些示例中，如本公开中描述的计算装置可确定对于应用环境的设计形状的显着性，诸如光学制品和其中包括的多个回射元件，而不必收集这种形状的真实世界数据(图像/视频)。计算装置可执行图3所示的以下操作中的一个或多个。

在一些示例中，计算装置可预配置或预加载有一个或多个感兴趣的形状，诸如光学制品和包括在其中的多个回射元件。对于应用环境，通常在环境中出现的一组干扰物形状或物体(例如，感兴趣的形状)是已知的，例如对于高速公路应用，可由计算装置存储。该组干扰物形状可包括高速公路信息标志、限速标志、圆锥、桶等。

将放置在感兴趣的物体(诸如基础设施、服装、饰品等)和干扰物组上的设计形状(诸如光学制品和其中包括的多个回射元件)可由计算装置使用以生成图像和/或视频的合成数据集。这包括但不限于使用环境的3D模型来产生该环境中的物体的渲染的计算装置。使用此类技术，计算装置可生成可模拟如照明效果、视点变化、环境杂波、物体运动等效果的数据。图3(a)示出了穿戴高可见度服装的公路工人的样本渲染图像，其中本公开的示例性光学制品作为其服装的前部部分中的设计形状。

从图像中提取对应于设计形状(例如，光学制品和其中包括的多个回射元件)和干扰物的感兴趣区域(ROI)。图3(b)示出了从渲染图像中提取的ROI的一个此类示例。该过程可使用关于为渲染环境而提供的3D模型的知识来自动化，计算装置可从渲染图像中提取ROI。对于每个提取的ROI，计算表征其特性(如外观、形状、纹理、几何)的特征，例如形状上下文、取向的梯度的直方图、面积等。

然后将计算出的特征输入到一组操作中，该组操作的示例在图4中示出，图4中示出了基于特征(例如，感兴趣的形状和/或干扰物)生成针对该组干扰物形状的设计形状(例如，光学制品和其中包括的多个回射元件)的显著性分数的示例操作。显著性评估为设计形状在一组干扰物中的独特性产生定量分数。

在一些示例中，本公开的技术可在感兴趣的物体(诸如基础设施、服装、饰品等)上修改回射形状(诸如光学制品和包括在其中的多个回射元件)以提供附加信息。在一些实例中，感兴趣的物体也称为载体图案。示例性的感兴趣物体或载体图案可包括工作区中的工人穿戴的高可见度安全背心，用于标记导航限制的路边施工区域中的桶，以及其他基础设施、服装、饰品等。关于图6A-6C描述了各种操作。

在图5中，可由计算装置收集用于环境的载体图案的注释图像。这些包括来自不同距离、姿势和视点的物体的图像。例如，图5包括个体工人在工作区所穿的回射背心的示例。

在一些示例中，计算装置包括机器学习模型，该机器学习模型被训练用于将图像补丁分类为载体图案或不是载体图案。为了训练该模型，提供了载体图案和背景的图像补丁(不包括载体图案的图像补丁)。通过将训练集应用到模型，可修改模型的概率以将图像图案正确地分类为载体图案或不是载体图案。计算装置可生成或确定表征这些图像补丁的外观的图像特征，如计算的取向的梯度(HOG)的直方图或形状背景。然后使用这些特征来训练分类器模型，例如支持向量机(SVM)或决策树。在一些示例中，所计算的特征被输入到图像补丁的模型，并且输出可以是(但不限于)输入图像补丁中载体图案的存在的是/否答案或不同概率/分数范围。

给定载体图案并基于系统对环境的要求，对载体图案的回射形状进行修改。图6A-6C中提供了示例，其中安全背心中使用的H形被部分修改以产生图案的2个附加子类别。修改不仅限于大小，并且还可包括对图案颜色的改变。

不同子类别的图像可由计算装置在数据收集实验中或通过合成数据生成部件收集和存储，该合成数据生成部件合成地生成不同子类别的图像。在一些示例中，计算装置可单独收集和存储不同子类别的图像，并且可使用本领域的技术人员已知的一种或多种聚类技术来发现载体图案图像已包括子类别的实例的实例。

在一些示例中，子分类分类器可由计算装置使用如图7所示的不同子类别的实例进行训练。在运行时，计算装置可首先识别载体图案的存在。在检测到图像补丁中的载体图案之后，计算装置可处理图像补丁以识别图像中存在的子类别。在图8A-8B中提供示例。

在一些示例中，计算装置可实现技术，其用于1)初始化放置在感兴趣的物体(诸如服装)上的光学制品的形状的边界，以及2)定义衡量边界配置有用性或适配度的目标函数。这些技术中的一个或多个可搜索可能的几何形状的空间并确定优化该目标函数的几何形状。图9示出了用于评估每个可能的几何形状的操作(参数化为一组[x，y]点)。在一些实施方案中，操作作为遗传算法和基于数值梯度的优化算法来执行。这些算法中的每一个都可使用不同的技术来生成样本几何形状，评估他们，并尝试进一步生成具有如本公开所描述的改进的评估分数的新布置。

在一些实施方案中，多个回射元件被定位在产生诸如服装设计的设计的配置中，这些设计对于系统是高度显著的，诸如驾车者使用的系统(参见图10)。由计算装置实现的目标函数通过将该设计作为纹理应用于背心的3D模型(即，建筑工人所穿的背心的类型)来评估设计的显著性。在计算装置中实现的3D建模应用程序(即Blender)用于产生该3D模型的若干不同视图(参见图11)。所得到的视图以及一组“干扰物”形状将被馈送到群集算法中。干扰物形状取决于应用空间。在一些实施方案中，干扰物形状是在当前公开的系统和方法中可被混淆为感兴趣的物体的物体。群集算法将这些输入分组为群集。

在一些实施方案中，聚类技术可精确地将这些设计中的每一个分类为一个群集，并且将干扰物形状中的每一个分类为另一个群集。这导致1.0的适配度。适配度可通过“轮廓分数”来量化，“轮廓分数”基于已知的地面实况标签来测量一组群集的质量。换句话说，轮廓分数用于测量群集算法的执行情况。还有量化一组集群的质量的其他可能有用的方法。

在一些实施方案中，可使用用于Python的SciPy优化工具包来产生设计，其中使用生成圆形形状的目标函数。SciPy函数名为scipy.optimize.minimize()。该功能提供有1)[x，y]点列表，其定义了设计的多边形形状的边界的起始配置(诸如使用多个回射元件的光学制品)，2)目标函数，其量化该设计的特定配置的成本，较低的值更好，3)用于优化的优化方法的规范，以及4)形状或大小约束的列表。

在一些实施方案中，优化方法选自文档中的选项列表(例如，顺序最小二乘编程)。可定义约束以约束图12中列出的任何或所有约束。

根据本公开的技术，可使用遗传算法来优化数据结构。在一些示例中，数据结构可以是数据表示的染色体(类似于生命系统中遗传物质的容器)。遗传算法产生多个染色体(完全随机或通过在种子设计上进行随机变化)。然后确定每条染色体的适配度。缺失适配度的染色体被删除并用高度适配的染色体的拷贝置换。使用变异算子修改新副本。变异算子对染色体中的某些值应用随机变化。副本可使用称为交叉的操作产生，其中每个孩子从多个父母获得遗传物质，但并不总是需要交叉。

在一些实施方案中，染色体是点列表。每个点限定包括具有多个回射元件的光学制品的形状的顶点。遗传算法有利于具有高适配度的几何形状(即，在这种情况下，具有最接近等于1.0的适配度)。具有高适配度的几何形状倾向于留在群体中，并且由于选择操作，具有低适配度的几何形状倾向于被排除在群体之外。图13描述了遗传算法。

染色体群体可随机初始化或使用预先进化的染色体初始化。另选地，可使用来自一组数千个随机生成的染色体的前N个最适合的染色体来初始化群体。与数值优化算法类似，遗传算法可使用显著性目标函数。可修改目标函数以对设计施加硬约束或软约束。硬约束保证了设计的合规性。GA使用软约束来“推动”设计朝向期望的属性，但不完全排除异常值设计。

1)高度和宽度

2)面积(最小和/或最大-以符合ANSI标准)

3)在某些区域存在回射元件(即，为了符合ANSI标准，在肩部上强制存在材料)

4)将面罩应用到设计，以定义背心的区域

计算装置可用具有最高适配度的染色体的拷贝置换具有最低适配度的染色体。参见图13中的操作C和D。这可通过各种方式完成。在一些实施方案中，使用单一锦标赛选择，锦标赛大小为4。这种方法需要将每个染色体随机分配到4组。两个劣等的染色体用该组中两个优良染色体的拷贝置换。这些拷贝可以是两个优良的父母的精确复制品，或者每个孩子可使用来自每个父母的一些遗传材料来创建。后一种方法称为交叉(参见图13中的操作E)。然后对孩子进行突变(参见图13中的操作F)。在我们的概念验证实现的情况下，突变涉及随机扰乱我们染色体中的一个或多个[x，y]顶点。

最后，确定是否已满足终止标准(参见图13中的操作G)。可在预定数量的代之后完成算法的终止。另选地，在具有至少最小适配度阈值的情况下在染色体出现后终止进化。图12示出了示例输入染色体(左)和示例输出染色体(右)。

本公开的技术可使用或利用回射来训练物体部分检测器。具有回射特性的光学制品在光源投射在其上的图像中看起来很亮。因此，当这些光学制品的图像被强度阈值化时，该物体可在所得到的二进制图像中显示为连通分量。在本公开中，该特性可用于分割光学制品的部分(如果有的话)。这里描述了执行该方法的操作的序列，并且图14中描绘了光学制品的单个实例的样本工作流程。

在图14中，计算装置可接收由输入捕获装置生成的输入图像。用整个感兴趣的物体(诸如光学制品)的边界框位置注释图像(如图14中的操作(a)中所示)。在一些示例中，注释不包括任何信息，例如物体部分的计数或位置。

计算装置可对图像执行强度阈值和/或形态学操作，诸如闭合，其中对图像进行扩张和侵蚀。这些技术可提供二进制图像(如果运行多个阈值的图像)，其中连接的部件提供图像补丁。该组图像补丁可分成两组-与边界框注释没有任何重叠并构成背景的所有图像补丁(如图14中的操作(e)中所示)。另一组包括与地面实况注释有一些重叠的补丁(如图14中的操作(d)中所示)。

在一些示例中，计算装置可通过使用尺寸启发法来修剪具有重叠的一组补丁，以消除作为形态伪影留下的噪声补丁。一组构成部分可包括在物体或不同的部分上重复的图案(如图14中的步骤(a)中的示例所示)。这些可通过群集算法发现，该群集算法可确定物体的部分的数量。组成部分的数量也可通过人工监督来提供。

在一些示例中，计算装置针对所发现的物体的组成部分来训练检测器模型(如图14中的操作(f)中所示)。通过计算装置训练该模型以检测场景中感兴趣的物体的特定部分。

在一些实施方案中，表征当前公开的具有多个回射元件的光学制品的方法包括分布函数。例如，光学制品通过计算装置以回射元件或特征(可能以特定强度反射给定波长和/或偏振)来表征，其具有组成元件的一定的尺寸分布和一定的间距分布和相对位置。在一些示例中，可利用这种类型的表征来实现诸如物体分类的附加能力(例如，与一类物体相关联的一个表征和与第二类物体相关联的另一表征)或者实现产品认证。在一些示例中，光学制品还可通过从由星座确定的无量纲比率生成的分布来表征，例如，节点的大小除以到下一个最近节点的距离。

在本公开中，计算装置可仅需要足以精确地对分布进行采样的光学制品的一部分以进行分类。例如，如果光学制品包含作为星座的一部分的许多元件X，则对于统计上显著的群体的样本(即n<<X)，可只需要少量可见元件，n。当制品的视图被部分遮挡或扭曲时，这将改善分类的稳健性。

本公开还提供了使用或利用回射以用于基于部分的检测的系统和方法。该系统可结合光学制品的两个特性，具体地具有回射特性：(1)在光学制品的强度阈值图像上的某些形态操作下，所得的连接部件可能包括整个物体(2)某些光学制品由组成部分组成或者可被修改成重复部分的组合物，并且当光学制品在其姿势中部分可见或被其他物体遮挡时，这些部分中的一些将是可见的。

这两种特性可由执行单片检测器的计算装置使用，该单片检测器搜索感兴趣的完整物体(诸如基础设施、服装、饰品或其上设置有当前公开的光学制品的其他物体)并将其与寻找其组成部分的检测器组合。执行该技术的一组操作在图15中描述并在本文描述。

对系统的输入是场景的图像，其中感兴趣的物体(诸如基础设施、服装、饰品或其上设置有当前公开的光学制品的其他物体)可与检测器模型一起存在，该检测器模型被训练以找到设置在感兴趣的物体上的整个光学制品，并且单独地，其组成部分。由于姿势或遮挡，物体上的光学制品可以是完全可见的或部分可见的。

可包括光学制品的图像补丁以两种方式产生：(1)通过强度阈值处理，其分割组成部分(如图15的操作(b)中所示)或(2)与形态学操作相结合的阈值处理(如图15的操作(c)中所示)。部分检测器操作在第一候选池上运行，因为计算装置被训练以寻找光学制品的较小的组成部分(如图15中的步骤(d)中所示)，同时整个物体检测器在在形态学操作之后提取的图像补丁上运行(如图15中的操作(e)中所示)。

运行两个不同的检测器框架的输出可由计算装置组合。即使单片检测器可检测不到整个光学制品，基于部件的检测器也会发现一些光学制品，从而指示制品在场景中的存在。

虽然本文描述了计算系统的一个特定具体实施，但在阅读本公开之后，与本公开的范围一致并且在本公开的范围内的计算系统的其他配置和实施方案对本领域的技术人员将是显而易见的。在不脱离本公开的技术的范围和精神的情况下，本公开的各种修改和更改对于本领域的技术人员将变得显而易见。

如本文所用，术语“数据编码的”(或“数据丰富的”)可指机器可解释或被配置用于机器解释或识别的信息。

如本文所使用的术语“高度显著”可指从环境中的其他实体或特征突出或可区分(由人和/或机器)的视觉特征或特性。

本文使用的术语“物体部分检测器”可指能够在图像/视频中找到物体的各个部分而不是找到整个物体本身的检测器。

本文使用的术语“过度发光”可指在回射图像中观察到的回射元件的实际边界之外的回射图像中检测到的回射强度的量和位置。

本公开提供了一种光学制品，其包括数据编码的多个回射元件，这些回射元件以空间限定的布置来配置。多个回射元件包括回射元件，其中这些多个回射元件具有至少两种不同的回射特性。

在一些实例中，至少两种不同的回射特性是至少两种不同的回射强度值。在一些实例中，至少两种不同的回射特性是至少两种不同的波长。在一些实例中，至少两种不同的回射特性具有至少两种不同的偏振态。在一些实例中，至少两种不同的回射特性是至少两种不同的相位延迟。

在一些实施方案中，数据编码的多个回射元件以重复的空间限定的布置来配置，使得即使当回射元件的部分被遮挡时，信息也是可解释的。

实施例

测试方法

回射强度

使用可见光或近红外光源拍摄回射图像。用基于CMOSIS的USB 3.0彩色相机(来自德国阿伦斯堡的型号acA2000-165uc)拍摄样本的可见回射照片。回射光源是是结合磨砂玻璃光漫射器(来自纽约哈博的Tiffen Inc的Lowel ID-50H)和分束器(来自西澳大利亚伦顿的Microscan的

-100-LED)的100瓦卤素灯(来自纽约哈博的Tiffen Inc的Lowel Pro Light)。在移除LED模块的情况下操作珠分裂器。将相机定位在分束器的中心上并平行于样本的中心，入射角(定义为回射光源与样本表面法线之间的角度)为5度或30度。观察角(定义为回射光/样本矢量和相机/样本矢量之间的角度)约为0度。在捕获图像之前，使用用空白打印纸拍摄的白平衡校准颜色强度。将相机设置为f/16的光圈设置，并且在1.5米的观看距离处拍摄图像。对于5度和30度入射角，相机曝光时间分别调整为1.3毫秒和1.8毫秒。

使用附接到850nm或940nm带通滤波器(分别来自以色列的Mid Optic、Palatine的BP850-30.5和BN940-30.5滤波器)的8.5mm/f1.3镜头(新泽西的Edmund OpticsBarrington)，用USB 3.0 CCD相机(来自德国阿伦斯堡的Basler AG的模型acA1300-30um)拍摄近红外波长范围内(在850nm和940nm)的回射图像，光圈为f/8在1.5米的距离处。该回射光源是直径83毫米的红外LED环形灯。相机定位在环形灯的中心上并平行于样本的中心，相对于粘附到竖直旋转支架的样本的入口角为5度或30度。观察角为约1.5度。对于所有图像，850nm测量的相机曝光时间调整为10毫秒。对于5度和30度入射角的940nm测量，940nm测量的相机曝光时间分别调整为35毫秒和17毫秒。

使用来自相机图像上的各个区域的像素强度来测量回射强度。使用可商购获得的图像处理软件(可通过https://imagej.nih.gov/ij/获得的来自华盛顿特区国立卫生研究院的ImageJ 1.48V免费软件)来计算像素强度。每个区域使用约60×120像素的面积，并记录最小、最大和平均像素强度。

使用来自相机图像上的各个区域的像素强度来测量回射强度。使用可商购获得的图像处理软件(可通过https://imagej.nih.gov/ij/获得的来自华盛顿特区国立卫生研究院的ImageJ 1.48V免费软件)来计算像素强度。每个区域使用约60×120像素的面积，并记录最小、最大和平均像素强度。从低到高的像素强度范围分别为0到255。

透射率测试

使用光学分光光度计(来自维吉尼亚州Hunter Associates Laboratory Reston的UltrascanPro)测量可见光和近红外波长范围内的光学透射光谱。

回射系数

使用ASTM E810-03(2013)-回射片材系数(RA)的标准测试方法中描述的测试标准，在0.20观察角和50°入射角下(即0.2/50角度下)使用共面几何，测量回射性。回射单位以cd/lux/m2报告。32角度回射率测量遵循ANSI/ISEA 107-2010标准。

实施例1：

使用来自明尼苏达州圣保罗的3M Company的商品名为“SCOTCHLITE 8726”和“SCOTCHLITE 680-10”的可商购获得的回射材料。每种产品获得10cm×2cm的条带。将条带平行放置在水平表面上，条带之间间隔5cm。根据ASTM D810-03标准测试方法测量回射系数R_A，并在下面对于每种材料报告回射系数R_A。

SCOTCHLITE 8726的R_A＝484

SCOTCHLITE 680-10的R_A＝114

机器视觉系统诸如当前公开的光学系统将检测两个样本的R_A的差值。测量值的这种差值以及两个条带的大小、形状和相对放置置可用作算法的输入，其中算法的输出表示特定信息和动作推荐。

比较例1：

获得两个条带：10cm×2cm的SCOTCHLITE 8726。将两个条带平行放置在水平表面上，其中条带之间间隔5cm。根据ASTM D810-03标准测试方法测量回射系数R_A，并在下面对于两个条带报告回射系数R_A。

顶部条带的R_A：514

底部条带的R_A：493

两个测量值之间的差值在统计上太小而不能触发光学系统的检测。

实施例2：

开发涂层配方以在近红外波长范围内提供可见光衰减和光密度(吸收)范围的组合。

涂覆细节

涂覆溶液1

将4克PARALOID B66溶解在玻璃小瓶中的10克DOWANOL DPMA中。将3克ORASOLBLACK X55溶解在另一个玻璃小瓶中的1克MEK和9克RE195中。两者混合在一起以形成涂覆溶液1。

涂覆溶液2

将4克PARALOID B66溶解在玻璃小瓶中的10克DOWANOL DPMA中。下一步加入3克RE195，然后加入3克YMF-02A。使用涡旋混合器混合所有内容物以形成涂覆溶液1。

涂覆工艺

通过在带有Meyer棒#12的PET的涂底漆的侧面上涂覆涂覆溶液1，然后在70℃下的对流烘箱中干燥10分钟来制备样本。在此之后，将涂覆溶液2涂覆在PET膜的背面上。通过使用不同的Meyer棒#16、#5和#3分别获得不同的涂层厚度，以获得IR滤光器3、8和9。IR滤波器1仅涂覆在涂底漆的侧面上。将所有涂层在70℃下干燥另外10分钟。

实施例2A的涂层：涂层1厚度对应于PET顶侧上的Meyer棒12；涂层2厚度对应于Meyer棒#16

实施例2B的涂层：涂层1厚度对应于PET顶侧上的Meyer棒12；涂层2厚度对应于Meyer棒#5

实施例2C的涂层：涂层1厚度对应于PET顶侧上的Meyer棒12；涂层2厚度对应于Meyer棒#5

实施例2D的涂层：涂层1厚度对应于PET顶侧上的Meyer棒12；反面没有涂层。

图16示出了与实施例2A-2D和比较例2有关的带涂层的膜的透射光谱。图17示出了实施例2A-2D的回射像素强度。通过使用相应的带涂层的PET膜作为覆盖膜来制备回射元件的阵列，所述覆盖膜位于可商购获得的微棱镜回射片(3M PRXF2340灰色金属化棱镜反射片)明显标记膜的区段的顶部上。使用对实施例2A至2D的布置的数字回射图像的图像处理测量相对回射强度。表1示出了可见光和近红外回射强度。这些实施例在可见光范围内基本上不提供强度，并且在近红外(940nm)中显示出宽的强度范围。

表1

比较例2：

在测试中还包括包含没有涂层的PET膜的覆盖层。通过使用PET膜作为覆盖膜来制备回射元件的阵列，所述覆盖膜位于可商购获得的微棱镜回射片(3M PRXF2340灰色金属化棱镜反射片)明显标记膜的区段的顶部上。对于阵列中的所有样本，回射强度基本上未示出元素之间的变化。回射像素强度是恒定的，在可见光范围内约为200，并且在940nm处约为190。

实施例3：

开发涂层配方以在近红外波长范围内的不同波长下提供可见光衰减和一系列光密度(吸收)的组合。

实施例3A

将4克PARALOID B66溶解在玻璃小瓶中的10克DOWANOL DPMA中。将3克ORASOLBLACK X55溶解在1克MEK中，然后添加到另一个玻璃小瓶中的9克RE195中。将内容物组合并用手混合。将1.5克该混合物添加到40毫克IR-14中，并用手混合内容物。

然后用Meyer棒#20将悬浮液涂覆到着色的PET膜上。涂覆后，将膜在70℃下干燥10分钟。

实施例3B

将4克PARALOID B66溶解在玻璃小瓶中的10克DOWANOL DPMA中。将3克ORASOLBLACK X55溶解在1克MEK中，然后添加到另一个玻璃小瓶中的9克RE195中。将内容物组合并用手混合。

然后用Meyer棒#20将悬浮液涂覆到着色的PET膜上。涂覆后，将膜在70℃下干燥10分钟。

实施例3C

LUMOGEN BLACK FK4281被研磨并且用聚合物分散体分散在乙酸2-丁氧基乙酯中。将5克该分散体与DOWANOL DPMA中9克33重量％的PARALOID B66的溶液和5克RE195混合。然后用Meyer棒#20将悬浮液涂覆到着色的PET膜上。涂覆后，将膜在70℃下干燥10分钟。

图18示出了带涂层的膜的透射光谱。通过使用相应的带涂层的PET膜作为覆盖膜来制备回射元件的阵列，所述覆盖膜位于可商购获得的微棱镜回射片(3M PRXF2340灰色金属化棱镜反射片)明显标记膜的区段的顶部上。回射阵列的图像在可见光范围内和两个(850和940nm)红外波长处获取。使用对实施例3A至3C的布置的数字回射图像的图像处理测量相对回射强度。表2示出了可见光和近红外回射强度。这些实施例在可见光范围内基本上不提供强度，并且在近红外中显示出具有波长灵敏度的宽强度范围。

表2：可见光和IR波长的回射强度

比较例3：

在测试中还包括包含PET膜的覆盖层。通过使用PET膜作为覆盖膜来制备回射元件的阵列，所述覆盖膜位于可商购获得的微棱镜回射片(3M PRXF2340灰色金属化棱镜反射片)明显标记膜的区段的顶部上。对于阵列中的所有样本，回射强度基本上未示出元素之间的变化。回射像素强度是恒定的，在可见光范围内约为192，在850nm处为181，并且在940nm处为185。

在以下示例中，可使用如图19-图22的示例中描述的计算装置和/或的PPE制品中的任一个来实现关于图1-图18描述的技术、系统和光学代码。

图19是示出根据本公开中描述的技术的示例计算系统2的框图，该计算系统包括用于管理个人防护设备的个人防护设备管理系统(PPEMS)6。一般来讲，PPEMS 6可提供数据获取、监控、活动记录、报告、预测分析、安全条件识别和警示生成。例如，PPEMS 6包括根据本文所述的各种示例的基础分析和安全条件识别引擎和警示系统。一般来讲，安全事件可指个人防护设备(PPE)的用户的活动、PPE的安全条件或危险的环境条件。例如，在听力、视力或头部防护设备的上下文中，安全条件可为此类防护设备处于待用配置。在危险设备的上下文中，安全条件可以是工人接近危险设备。

如下面进一步描述的，PPEMS 6可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可提供集成的端到端系统，用于管理在一个或多个物理环境10内的工人8使用的个人防护设备，例如安全设备，这些物理环境可以是建筑工地、采矿或制造场所或任何物理环境。本公开的技术可在计算环境2的各种部分内实现。

如图19的示例中所示，系统2表示计算环境，其中多个物理环境8A、8B(统称为环境8)内的计算装置经由一个或多个计算机网络4与PPEMS6进行电子通信。物理环境8中的每个表示物理环境诸如工作环境，在该环境中，一个或多个个体诸如工人10在从事相应环境内的任务或活动的同时利用个人防护设备13。

在该示例中，环境8A被大体示出为具有工人10，而环境8B以扩展形式示出以提供更详细的示例。在图19的示例中，多名工人10A-10N被示出为利用PPE 13A-13N。尽管图13的示例中的PPE 19被示为呼吸器，本文所述的技术适用于其他类型的PPE，诸如例如用于听力保护、视力保护和头部保护的PPE，以及防护服、创伤保护、用于辅助/保护性呼吸等的其他PPE。

PPE 13可包括多个部件，对于这些部件，部件之间的物理空间关系确定或以其他方式指示某些类型的PPE的PPE的操作状态。例如，附接到头盔或安全帽的护面罩可处于不向工人10提供保护的向上或打开(即，待用)位置，或处于向工人10提供保护的向下或闭合(即，活动)位置。作为另一个示例，附接到头盔或安全帽的耳罩可定位在向上(即，待用)位置，使得耳罩不定位在工人10耳朵上方，并且不向工人10提供听力保护，或者耳罩可被定位在向下位置(即，活动位置)，使得耳罩定位在工人10耳朵上方并且向工人10提供听力保护。PPE的一对部件(诸如上述那些)在本文中可被称为设备对，即使此类部件通常一起用作PPE的单个制品。一对PPE的操作状态可指示安全状况。

对于某些类型的PPE，两个或更多个PPE 13之间的空间关系可指示PPE中的一个或多个的操作状态。例如，可根据第一取向将安全帽定位在处于活动位置的工人的头部上。根据第二取向(通常垂直于头戴耳罩)，耳罩可被定位成将工人的耳朵包封在活动位置或定位成不将工人的耳朵包封在待用位置。头盔处于活动位置的第一取向与耳罩的取向之间的差异可指示耳罩是否处于活动位置。一对PPE的操作状态可指示安全状况。

制品、机器、标牌或工作环境8的其他物品与工人10的PPE之间的空间关系可指示PPE的操作状态。例如，环境8A的机器在被激活时可产生各种接近危险。定位在工人10上的PPE与机器之间的距离指示工人是否在接近危险的阈值距离内，并且该距离因此指示安全条件。

在一些示例中，PPE 13中的每一个可包括嵌入式传感器或监控装置以及处理电子器件，他们被配置成用于在用户(例如，工人)在穿戴呼吸器时参与活动时实时地捕获数据。PPE 13可包括用于感测或控制此类部件的操作的多个传感器。作为示例，头罩可包括头罩护目镜位置传感器、头罩温度传感器、头罩运动传感器、头罩撞击检测传感器、头罩位置传感器、头罩电池水平传感器、头罩头部检测传感器、环境噪声传感器等。鼓风机可包括例如鼓风机状态传感器、鼓风机压力传感器、鼓风机运行时间传感器、鼓风机温度传感器、鼓风机电池传感器、鼓风机运动传感器、鼓风机冲击检测传感器、鼓风机位置传感器等等。过滤器可包括例如过滤器存在传感器、过滤器类型传感器等等。上述传感器中的每一个可生成使用数据，如本文所述。

此外，PPE 13中的每一个可包括用于输出指示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，PPE13可包括一个或多个装置以生成听觉反馈(例如，一个或多个扬声器)、视觉反馈(例如，一个或多个显示器、发光二极管(LED)等)或触觉反馈(例如，振动或提供其他触觉反馈的装置)。

一般来讲，环境8中的每一个包括计算设施(例如，局域网)，PPE13通过该计算设施能够与PPEMS 6通信。例如，环境8可配置有无线技术，诸如802.11无线网络、802.15ZigBee网络等等。在图19的示例中，环境8B包括本地网络7，该本地网络7提供基于分组的输送介质，用于经由网络4与PPEMS 6通信。环境8B可包括无线接入点19以提供对无线通信的支持。在一些示例中，环境8B包括多个无线接入点19，该多个无线接入点19A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。

PPE 13中的每一个被配置成经由无线通信诸如经由802.11WiFi协议、蓝牙协议等传送数据诸如感测到的运动、事件和条件。PPE 13可例如与无线接入点19直接通信。作为另一个示例，每个工人10可配备有可穿戴通信集线器14A-14N中的相应的一个，其实现并且有利于PPE 13与PPEMS6之间的通信。例如，用于相应工人10的PPE 13可经由蓝牙或其他短程协议与相应的通信集线器14通信，并且通信集线器可经由无线接入点19处理的无线通信与PPEMS 6通信。虽然被示出为可穿戴装置，但是集线器14可被实现为部署在环境8B内的独立式装置。在一些示例中，通信集线器14可以是PPE制品。

一般来讲，集线器14中的每一个用作中继与PPE 13的通信的用于PPE 13的无线装置，并且在PPEMS 6丢失通信的情况下能够缓冲使用数据。此外，集线器14中的每个可经由PPEMS 6编程，使得本地警示规则可在不需要连接到云的情况下安装并执行。因此，集线器14中的每一个对来自PPE 13和/或相应环境内的其他PPE的使用数据流提供中继，并且在与PPEMS 6的通信丢失的事件中基于事件流提供用于本地化警示的本地计算环境。

如图19的示例中所示，环境(例如环境8B)还可包含在工作环境内提供准确的位置信息的一个或多个启用无线的信标诸如信标17A-17B。例如，信标17A-17B可以是GPS启用的，使得相应信标内的控制器可能够精确地确定相应信标的位置。基于与信标17中的一个或多个的无线通信，工人10穿戴的给定PPE 13或通信集线器14被配置成确定工作环境8B内的工人的位置。以该方式，报告给PPEMS 6的事件数据可标记有位置信息以帮助由PPEMS实行的分析、报告和解析。

此外，诸如环境8B的环境还可包括一个或多个支持无线的感测站，诸如感测站21A、21B。每个感测站21包括一个或多个传感器和一个控制器，他们被配置成用于输出指示所感测的环境条件的数据。此外，感测站21可定位在环境8B的相应地理区域内，或以其他方式与信标17进行交互以确定相应位置并且在向PPEMS 6报告环境数据时包括此类位置信息。因此，PPEMS 6可被配置成用于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接收的事件数据时利用所捕获的环境数据。例如，PPEMS 6可利用环境数据来帮助生成PPE 13的警示或其他指令以及用于执行预测分析，诸如确定某些环境条件(例如，热、湿度、可见度)与异常工人行为或增加的安全事件之间的任何相关性。如此，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、风等等。

在示例的具体实施中，环境诸如环境8B还可包括分布在整个环境中的一个或多个安全站15，以提供用于访问PPE 13的观察站。安全站15可允许工人10中的一个检查PPE 13和/或其他安全设备，验证安全设备适合于环境8和/或交换数据中的特定一个。例如，安全站15可将警示规则、软件更新或固件更新传输到PPE 13或其他设备。安全站15还可接收在PPE 13、集线器14和/或其他安全设备上缓存的数据。也就是说，虽然PPE 13(和/或数据集线器14)通常可以实时或接近实时地经由网络4从PPE 13的传感器传输使用数据，但是在一些实例、情况或条件下，PPE 13(和/或数据集线器14)可不具有到网络4的连接。在此类情况下，PPE 13(和/或数据集线器14)可在本地存储使用数据，并且在与安全站15接近时将使用数据传输到安全站15。然后，安全站15可从PPE 13的传感器获得数据并连接到网络4以传输使用数据。

此外，环境8中的每一个可包括为终端用户计算装置16提供操作环境的计算设施，用于经由网络4与PPEMS 6交互。例如，环境8中的每个通常包括负责监督环境内的安全合规性的一个或多个安全管理人员。一般来讲，每个用户20与计算装置16进行交互以访问PPEMS6。环境8中的每一个可包括系统。类似地，远程用户可使用计算装置18来经由网络4与PPEMS进行交互。出于举例的目的，最终用户计算装置16可以是膝上型电脑、台式计算机、诸如平板电脑或所谓的智能电话的移动装置等等。

用户20、24与PPEMS 6交互以控制并且主动管理工人10使用的安全设备的许多方面，诸如访问和查看使用记录、分析和报告。例如，用户20、24可查看由PPEMS 6获取和存储的使用信息，其中使用信息可包括指定持续时间(例如，一天、一周等)内的开始和结束时间的数据、在特定事件(诸如PPE 13护目镜的升降、从工人10移除PPE 13)期间收集的数据、PPE 13的操作参数的改变、PPE 13的部件的状态变化(例如，低电池事件)、工人10的运动、检测到的对PPE 13或集线器14的影响、从用户获取的感测数据、环境数据等。此外，用户20、24可与PPEMS 6交互以执行访问跟踪并且为各个安全设备(例如，PPE 13)安排维护事件，以确保符合任何程序或规定。PPEMS 6可允许用户20、24相对于维护规程创建并完成数字检查表并将这些规程的任何结果从计算装置16、18同步到PPEMS 6。

此外，PPEMS 6集成了事件处理平台，该事件处理平台被配置成处理来自数字启用的PPE诸如PPE13的数千甚至数百万个并发事件流。PPEMS6的基础分析引擎可以将历史数据和模型应用于入站流以计算断言，诸如基于工人10的条件或行为模式的已识别的异常或预测的安全事件的发生。此外，PPEMS 6提供实时警示和报告，以向工人10和/或用户20、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感测的工作数据、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可能在某个地理区域内的哪些特定活动导致或预测导致异常高的安全事件发生。

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20、24可访问PPEMS以查看有关由PPEMS 6对从工人10获取的数据实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，或可为由用户20、24使用的计算装置16、18的装置(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等)部署客户端应用程序。

在一些示例中，POEMS 6可提供数据库查询引擎，用于直接查询POEMS 6以查看所获取的安全信息、合规信息和分析引擎的任何结果，例如，通过仪表板、警示通知、报告等。也就是说，用户20、24或在计算装置16、18上执行的软件可向PPEMS 6提交查询并接收与查询相对应的数据以便以一个或多个报告或仪表板的形式呈现。此类仪表板可提供关于系统2的各种见解，诸如整个工人群体中的基线(“正常”)操作，从事可能使工人暴露于风险的异常活动的任何异常工人的识别，环境8内任何地理区域的识别，对于该环境，已经或预测会发生显著异常(例如，高)安全事件，表现出相对于其他环境的安全事件的异常发生的环境中任一个的识别，等等。

如下文详细地说明，PPEMS 6可简化对于负责监控和确保实体或环境的安全合规的个人的工作流程。也就是说，PPEMS 6可实现主动安全管理并允许组织针对环境8内的某些区域、特定件安全设备或个体工人10采取预防或纠正措施，定义并且可进一步允许实体实现由基础分析引擎进行数据驱动的工作流程程序。

作为一个示例，PPEMS 6的基础分析引擎可被配置成针对整个组织计算和呈现给定环境8内或跨多个环境的工人群体的客户定义的度量。例如，PPEMS 6可被配置成获取数据并且在整个工人群体中(例如，在环境8A,8B中的任一个或两个的工人10中)提供聚合性能度量和预测的行为分析。还有，用户20、24可设定用于任何安全事故发生的基准，并且PPEMS 6可相对于针对个体或定义的工人群体的基准跟踪实际性能度量。

作为另一个示例，如果存在条件的某些组合，PPEMS 6可进一步触发警示，例如以加速检查或维修安全设备诸如PPE 13中的一个。以这种方式，PPEMS 6可识别度量不符合基准的个体PPE 13或工人10，并且提示用户干预和/或执行程序以改进相对于基准的度量，从而确保合规性并且主动管理工人10的安全性。

位于环境8B中的物品26可以是机器、墙壁、标牌、安全装置、站或其他物品。物品26至少在环境8B内的工人操作期间可以是静止的。

根据本文所述的技术，PPE 13通过在PPE 13的表面上可见的至少一个光学图案来实现。在一些示例中，光学图案可以是本公开中所述的回射元件的图案。在图19的示例中，工人10A所穿戴的PPE 13A具有在其中实现的光学图案22A和光学图案23A。光学图案22A和光学图案23A可在PPEMS 6中彼此相关联(“成对”)。工人10N所穿戴的PPE 13N具有在其上实现的光学图案22N。位于环境8B中的物品26具有在其中实现的光学图案23N。光学图案22N和光学图案23N在PPEMS 6中彼此相关联。

光学图案22、23中的每一个可为机器可读代码。机器可读代码可以是由PPEMS 6管理的PPE范围内的唯一标识符。在一些情况下，成对的光学图案22、23可具有相同的光学图案和机器可读代码，以指示光学图案应该被PPEMS 6配对。PPEMS 6可使用机器可读代码来唯一地识别其上实现光学图案的相应PPE 13、其部件或物品26。光学图案可在不同类型的PPE 13上实现，诸如防护眼镜、头盔、护面罩、耳罩、防坠落防护带、工作服或呼吸器。

光学图案22、23在可见的PPE 13的表面上实现，使得当工人10在环境8中工作时，图像捕获装置28可获得光学图案22、23的图像。在其他示例中，可使用捕获从回射元件回射的光并产生与所捕获的光相关联的值的光捕获装置。光捕获装置的示例可包括图像捕获装置28、光谱仪或分光镜，在这里仅举几个例子。光捕获装置可以是基于光的一个或多个特性捕获光并产生对应值的任何合适的装置。在一些示例中，光学图案22、23中的每一个可使用粘合剂、夹具或其他紧固装置在附连到对应PPE 13或物品26的标记或标签上实现，以相对于PPE 13、物品26或其部件基本上不动，当工人10在环境10中工作时，光学图案附连到所述部件。在此类示例中，光学图案22、23可被称为“光学标签”或“光学标标记”。光学标签的一些示例的尺寸为大约4cm×4cm。光学标签可附连到多种类型的PPE 13。

具有在其上实现的光学图案的光学标签可为具有机器可读代码的回射标签。机器可读代码可用红外吸收墨水打印，以使红外相机能够获得易于处理的图像以识别机器可读代码。光学标签可包括粘合剂层和用机器可读代码印刷的回射片材层。在一些示例中，光学标签包括层合在机器可读代码上的附加镜膜层。镜膜是红外透明的，使得机器可读代码在环境光中不可见，但在由红外相机(例如，使用图像捕获装置28的一些实例)获得的图像内可容易地检测到。机器可读代码可以是由PPEMS 6管理的PPE范围内的唯一标识符。PPEMS 6可使用机器可读代码来唯一地识别光学标签22、23以及光学标签22、23附连到其上的对应PPE 13、其部件或物品23。光学标签可粘附到不同类型的PPE 13，诸如防护眼镜、头盔、护面罩、耳罩、防坠落防护带、工作服或呼吸器。

在一些示例中，PPE 13、其部件或物品26制造有其上实现的光学图案22、23。在一些示例中，光学图案22、23可被印刷、压印、雕刻或以其他方式直接在PPE 13、其部件或物品26的表面上实现。在一些示例中，环境中可存在光学图案的各种类型的实施方案的混合。例如，光学图案23N可印刷在物品26上，而光学图案22N印刷在附连到PPE 13N的标签上。光学图案22A、23A均可印刷在附连到PPE 13A的部件的标签上。

光学图案22、23中的每一个具有相对于其对应的PPE 13、PPE 13的部件或项目26的相对取向。在所示的示例中，光学图案22A具有相对于PPE 13A的头盔/安全帽的相对取向，光学图案23A具有相对于PPE 13A的护目镜的相对取向，光学图案22N具有相对于PPE13N的头盔/安全帽的相对取向，并且光学图案23N具有相对于物品26的相对取向。每对光学图案22、23具有彼此的相对取向，并且通过扩展，该相对取向指示所述一对PPE 13、部件或物品的相对取向，来自该对光学图案22、23的相应图案附连到所述物品。光学图案22、23中的每一个可视觉指示光学图案的取向。例如，光学图案可使得光学图案的顶部或其他侧面可容易地在视觉上可识别，而不管光学图案定位的取向如何。以这种方式，PPEMS 6可从光学图案的图像确定光学图案相对于坐标系(例如至少部分地由图像捕获装置28的取向限定的局部坐标系或整体坐标系)的取向。另外，PPEMS 6可从第一光学图案和第二光学图案的图像确定第一光学图案和第二光学图案的取向之间的差异，其是第一光学图案和第二光学图案之间的相对取向。

例如，在例示的示例中，光学图案22A、23A的相对取向指示PPE13A的头盔/安全帽(光学图案22A附连到其上)和PPE 13A的护目镜(光学图案23A附连到其上)的相对取向。光学图案22N、23N的相对取向指示PPE 13N和物品26的相对取向。

如果PPE 13、其部件或物品26中的任一个的取向变化，则对应的一对光学图案22、23的相对取向变化。例如，在待用位置升高的PPE 13A的护目镜导致一对光学图案22A、23A的相对取向，该相对取向不同于当PPE 13A的护目镜处于向下活动位置时的相对取向。因此，光学图案22A、23A的相对取向指示护目镜是处于活动位置还是处于待用位置。

每对光学图案22、23也具有彼此的位置关系。例如，用于一对光学图案22、23的每个光学图案在任何给定时间定位在环境8中的位置处。位置关系限定该对光学图案22、23之间的距离。如果PPE 13、其部件或物品26中的任一个的位置变化，则对应的一对光学图案22、23的位置关系变化。例如，如果穿戴PPE 13N的工人10N移动，则一对光学图案22N、23N之间的位置关系变化。例如，该对光学图案22N、23N可变得更靠近或更远。

一对光学图案22、23之间的相对取向和位置关系是一对光学图案22、23之间的整体空间关系的方面。如上所述，这对光学图案22、23之间的空间关系指示对应的PPE 13、其部件或在其上实现这对光学图案22、23的物品之间的空间关系。

图像捕获装置28至少暂时地获取并存储环境8B的图像27A-27N。POEMS 6例如经由网络4接近实时地从图像捕获装置28获得图像27，用于接近实时处理。图像捕获装置28可在图像捕获装置27A的位置和取向处以一定频率获得多个图像28。例如，图像捕获装置28可每秒获取一次图像27A的实例。

图像捕获装置28可以是光学相机、摄像机、红外或其他非人可见光谱相机或他们的组合。图像捕获装置28相对于环境8B可为静止的或移动的。例如，图像捕获装置28以是为工人或监管者穿戴的头顶相机。图像捕获装置28的取向可沿一个或多个自由度固定或移动。图像捕获装置28包括与PPEMS 6的有线或无线通信链路。例如，图像捕获装置28可经由网络6将图像27传输到PPEMS 6或存储系统(图19中未示出)。另选地，PPEMS6可从用于图像捕获装置28的存储装置读取图像27，或者从存储系统读取图像27(再次，未在图19中示出)。尽管仅描绘了单个图像捕获装置28，但是环境8B可包括围绕环境8B定位并且以不同取向进行取向的多个图像捕获装置28，以便从不同的位置和取向捕获环境8B的图像，这产生可提供更全面的环境视图的图像。如本文所述，由图像捕获装置28生成的图像可涉及由多个图像捕获装置28生成的图像。多个图像捕获装置28可在他们之间具有已知的空间相互关系，以允许确定由各个图像捕获装置28生成的相应图像中的光学标签之间的空间关系。

图像27可为光学图像或红外或其他非人可见光谱图像。图像27包括光学图案22、23的图像。

PPEMS 6处理图像27以识别光学图案22、23。PPEMS 6可处理图像27以识别光学图案22、23的机器可读代码。PPEMS 6可处理图像27以确定成对的光学图案22、23之间的空间关系。为了确定成对的光学图案22、23之间的空间关系，PPEMS 6可从图像中的一个或多个确定每个光学图案的位置和/或每个光学图案相对于坐标系的取向。PPEMS 6也可或另选地从图像确定一对光学图案22、23的相对位置和/或一对光学图案22、23的相对取向。

例如，PPEMS 6可处理图像27A以确定光学图案22A、23A之间的空间关系以识别对应的安全条件。空间关系(更具体地为相对取向)可指示PPE 13A的护目镜处于闭合的活动位置(如图所示)。另选地，空间关系可指示护目镜处于打开、待用位置，使得存在安全条件，并且更具体地，存在护目镜事件。

作为另一个示例，PPEMS 6可处理图像27N以确定光学图案22A、23A之间的空间关系以识别对应的安全条件。空间关系可指示PPE 13N(并且通过扩展工人10N)距物品26的距离，例如3米。空间关系可指示PPE 13N具有与物品26的相对取向，例如90度。光学图案22N、23N之间的相对取向可指示工人10N倾向于并且已经经历坠落、创伤和/或已经晕厥，使得工人10N已经发生了工人下落事件。另选地，相对取向可指示头盔/安全帽PPE 13N未定位在工人10N的头部上，这可为安全条件。

作为另一个示例，PPEMS 6可处理图像27以确定在听力保护设备类型PPE 13的部件上实现的一对光学图案22、23之间的空间关系，以识别对应的安全条件。该对光学图案的相对取向可指示耳罩定位在待用位置，即，未定位在环境8中的工人的耳朵上，因此不能够为穿戴PPE 13的工人衰减声音，指示安全条件，并且更具体地，指示听力保护事件。

作为另一个示例，PPEMS 6可处理图像27以确定在呼吸器或其他呼吸防护设备类型PPE 13的部件上的一对光学图案22、23之间的空间关系，以识别对应的安全条件。该对光学图案的相对取向可指示呼吸器定位在待用位置，即，未定位在环境8中的工人鼻子上方，因此不能够为穿戴PPE13的工人提供安全的可呼吸的空气，指示安全条件，并且更具体地，呼吸器保护事件。

设想了涉及其他类型的PPE 13的其他示例。

在一些示例中，PPEMS 6可使用PPE 13的一对光学图案22、23之间的空间关系和另一对光学图案22、23之间的空间关系来确定对于工人是否存在安全条件。例如，PPEMS 6可处理图像27A、27N(或具有光学图案22A、23A和23N的图像的单个图像27)以确定光学图案22A和23N之间的空间关系。空间关系可指示穿戴PPE 13A的工人10A被定位在与物品26相关联的接近危险的阈值距离内。例如，物品26可以是焊接站，并且如果不受适当的PPE保护，则阈值距离内的工人可经历眼睛损伤。如果PPE13A是焊接面罩，则PPEMS 6可处理光学图案22A、23A的图像以(1)从光学图案22A、23A中的一个的机器可读代码确定PPE 13A是焊接面罩，并且(2)确定光学图案22A、23A之间的空间关系。如果空间关系指示焊接面罩处于打开、待用位置，则这可指示安全条件，并且PPEMS 6可响应于安全条件而输出护目镜事件或执行另一操作。

预期光学图案22、23的其他空间关系组合，诸如与力引起的创伤、撕裂、热、有毒气体、坠落、噪声等相关联的接近危险，以及旨在减轻此类危害的危险的对应类型的PPE 13。

响应于识别是否存在安全条件，PPEMS 6可输出事件以通知工人10或监管者，关闭机器，或者执行另一个操作。通过使用PPE 13的捕获图像27中的光学图案识别安全条件，该技术可比使用绑定到PPE 13的装置(诸如传感器、锁、阻隔件或用于指示或确保PPE 13的操作状态(例如，打开与闭合)或用于指示PPE 13与另一个设备之间的不安全空间关系的其他装置)更通用且广泛适用。作为另一个示例，工人10可不太能够破坏本文所述的安全技术。作为另外的示例，不同于可依赖于从PPE 13接收指示PPE 13的操作状态的通信信号的其他系统，应用本文描述的技术的PPEMS 6可能够确定PPE 13的安全条件，而不需要与PPE 13的通信会话或信道。与依赖显式通信的其他系统相比，这可降低系统2的成本和/或提高系统2的可靠性。此外，在一些实例中，PPEMS 6可能够处理包括多个PPE 13的图像和相应光学图案的捕获图像，这允许PPEMS 6同时处理并识别多个PPE 13的潜在安全，而不必处理来自PPE 13中的每一个的通信信号。

如图19所示，个人防护设备(PPE)(例如，13A)的制品可包括以空间限定的布置在PPE制品的表面上实现的多个回射元件，多个回射元件中的每个回射元件具有至少两种不同的回射特性。计算装置(例如，PPEMS 6、集线器14A和/或装置16)可通信地耦接到至少一个图像捕获装置27A，其中计算装置被配置成：从至少一个图像捕获装置接收指示多个回射元件中的至少一个回射元件的至少两种不同的回射特性的回射光。计算装置可至少部分地基于至少两种不同的回射特性中的每一种来确定安全事件。在一些示例中，计算装置可至少部分地基于安全事件来执行至少一个操作。

在一些示例中，计算装置被配置成存储预定义的特性和值之间的一组关联，其中一组预定义特性中的每个相应预定义特性对应于这些值中的至少一个相应值。计算装置可基于至少一个回射元件的至少两种不同的回射特性来确定值中的一个或多个。在一些示例中，一个或多个值是二进制值、十进制值、十六进制值和字母数字值中的至少一个。

在一些示例中，为了至少部分地基于至少两种不同的回射特性中的每一种来确定安全事件，计算装置被配置成：确定至少两种不同的回射特性中的至少一种指示一种类型的个人防护设备；确定PPE制品的类型对于PPE制品的至少一个特征是不正确的；并且至少部分地基于PPE制品的类型对于PPE制品的至少一个特征是不正确的，生成指示。在一些示例中，至少一个特征为分配到PPE制品的工人的适配度测试和环境中的至少一个。在一些示例中，计算装置可基于与人(例如，工人)、环境、危险、PPE制品和/或事件中的一个或多个相关联的一个或多个回射器的一个或多个回射特性来执行一致性检查。

在一些示例中，为了至少部分地基于至少两种不同的回射特性中的每一种来确定安全事件，计算装置被配置成：确定至少两种不同的回射特性中的至少一种指示存在一种类型的物体。计算装置可确定第一物体和第二物体之间的距离小于阈值距离。在一些示例中，计算装置生成距离小于阈值距离的指示。在一些示例中，第一物体的类型为活体，并且第二物体为车辆。在一些示例中，计算装置可至少部分地基于指示将导致车辆操作改变的消息发送到车辆。在一些示例中，计算装置可至少部分地基于指示将导致车辆操作改变的消息发送到车辆。在一些示例中，回射器上的图案可以是距离调制图案，使得至少部分地基于图像捕获装置和回射器之间的不同距离，图案的回射特性和/或外观呈现为不同于图像捕获装置。在一些示例中，计算装置可配置规则，该规则基于回射器在不同距离处的图案的分辨率来确定至少一个物体的速度和/或距离。在一些示例中，回射器可放置在危险或其他物体的位置以指示危险或物体的存在，并且在一些示例中，一个或多个商业规则可与对应于回射器的回射特性的值相关联。

在一些示例中，计算装置被配置成至少部分地基于多个回射元件中的至少一个回射元件的至少两种不同的回射特性中的至少一种来确定分配到PPE制品的工人的取向。在一些示例中，计算装置可使用工人的取向来确定关于工人的人体工程学信息，其中可进一步处理人体工程学信息以执行一个或多个操作。在一些示例中，回射特性可用于指示关于物体(诸如工人、PPE制品、环境或任何其他物体)的位置信息。在一些示例中，计算装置被配置成至少部分地基于多个回射元件中的至少一个回射元件的至少两种不同的回射特性中的至少一种来确定分配到PPE制品的工人是否面临特定危险。在一些示例中，如果工人在危险的阈值距离内，则工人面临特定危险。在一些示例中，计算装置被配置成至少部分地基于多个回射元件中的至少一个回射元件的至少两种不同的回射特性中的至少一种来确定确定分配到PPE制品的工人是否位于特定环境中。

在一些示例中，安全事件包括以下中的至少一个：工人下落事件，其中工人已经坠落；护目镜事件，其中呼吸器或焊接面罩的护目镜位置不保护穿戴PPE制品的工人的面部；呼吸器保护事件，其中呼吸器未被穿戴在穿戴PPE制品的工人的鼻子上方；和听力保护事件，其中听力保护装置未定位成为穿戴PPE制品的工人减弱声音。在一些示例中，为了至少部分地基于安全事件来执行至少一个操作，计算装置被配置成至少：生成通知；发送消息；或存储安全事件的指示。

图20是提供当作为基于云的平台托管时PPEMS 6的操作透视图的框图，该平台能够支持具有总体工人群10的多个不同的工作环境8，所述总体工人群10具有根据本文描述的技术的各种通信功能的个人防护设备(PPE)13。在图20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。

在图20中，个人防护设备(PPE)13和/或其他设备直接地或通过HUB 14、安全站15以及计算装置60作为客户端63操作，客户端63经由接口层64与PPEMS 6通信。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、18中的任一个。示例的计算装置60可包括但不限于便携式或移动计算装置(例如，智能手机、可穿戴计算装置、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，这里仅举几个例子。

PPE 13的一些类型或实例可与PPEMS 6(直接地或经由集线器14)通信，以提供从嵌入式传感器和其他监控电路获取的数据流，并且从PPEMS6接收警示、配置和其他通信。然而，PPE 13不必能够与PPEMS 6通信以具有在其上实现并可由PPEMS 6使用的一个或多个光学图案来识别与PPE相关联的安全条件。

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信息。例如，客户端应用程序可请求和编辑安全事件信息，该安全事件信息包括存储在PPEMS 6处和/或由PPEMS 6管理的分析数据。在一些示例中，客户端应用程序61可请求和显示聚集的安全事件信息，该安全事件信息汇总或以其他方式聚集安全事件的多个单独实例以及从PPE 13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的行为趋势的分析信息，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接收的显示信息，以使此类信息对客户端63的用户可视化。如下文的进一步说明和描述，PPEMS 6可提供信息至客户端应用程序，客户端应用程序输出该信息用于显示在用户界面中。附加的信息可见于3026年6月23日提交的名称为“在供应的空气呼吸器系统中指示危险的暴露”的美国申请15/109,564，该申请全文以引用方式并入本文。

在计算装置60上执行的客户端应用程序可被实现用于不同平台，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编译成在桌面操作系统上运行的桌面应用程序诸如Microsoft Windows、Apple OS x或Linux，仅举几个例子。作为另一个示例，客户端应用程序可以是编译成在移动操作系统上运行的移动应用程序诸如Google Android、Apple iOS、Microsoft Windows mobile或BlackBerry OS，这里仅举几个例子。作为另一个示例，客户端应用程序可以是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，网页的收集，客户端侧处理的web应用，并且由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。以此方式，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，仅举几个例子，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。

如图20所示，PPEMS 6包括接口层64，该接口层64表示由POEMS 6呈现和支持的一组应用程序编程接口(API)或协议接口。接口层64最初从客户端63中的任一个接收消息，以便在PPEMS 6处进一步处理。因此，接口层64可提供在客户端63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访问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，处理和/或转发从请求到服务68的信息，并且基于从服务68接收的信息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，实现接口层64的一个或多个web服务器可包括运行时环境以部署提供一个或多个接口的程序逻辑。如下文进一步描述的，每个服务可提供可经由接口层64访问的一组一个或多个接口。

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 ObjectNotation(JSON)消息，接口层64将JavaScript Object Notation(JSON)消息发送回提交初始请求的客户应用程序61。在一些示例中，接口层64使用简单对象访问协议(SOAP)提供web服务来处理来自客户端应用程序61的请求。在其他示例中，接口层64可使用远程过程调用(RPC)来处理来自客户端63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向包括服务68的应用层66发送信息。

如图20所示，PPEMS 6也包括应用层66，应用层66表示用于实现PPEMS 6的大部分基础操作的服务的集合。应用层66接收从客户端应用程序61接收的请求中包括的信息，并且根据请求调用的服务68中的一个或多个进一步处理信息。应用层66可被实现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的运行时环境。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。

应用层66可包括一个或多个独立的软件服务68，例如通过逻辑服务总线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中的每一个可基于针对相应服务的标准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中的每一个可彼此传达信息。作为另一个示例，服务68可使用套接字或其他通信机制以点对点的方式进行通信。在描述服务68中的每一个的功能性之前，本文简单地描述层。

PPEMS 6的数据层72表示数据储存库，该数据存储库使用一个或多个数据存储库74为PPEMS 6中的信息提供持久性。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。数据层72可使用管理数据储存库74中的信息的关系数据库管理系统(RDBMS)软件来实现。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)可访问该数据储存库。一个或多个数据库中的信息可使用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。

如图20所示，服务68A-68J(“服务68”)中的每一个在POEMS 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中的每一个可以软件、硬件、或硬件和软件的组合来实现。此外，服务68可被实现为单独的装置，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中的一个或多个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。

根据本公开的技术，服务68可包括事件处理平台，该事件处理平台包括模式服务68J和事件端点前端68A、事件选择器68B、事件处理器68C和高优先级(HP)事件处理器68D。

图案服务68J获得由图像捕获装置28生成的图像27并处理图像27以识别安全条件，并且在一些情况下基于安全条件生成事件。模式服务69J可将所生成的事件添加到事件流29以由其他服务进行处理，如下所述。

事件端点前端68A作为前端接口操作，用于与集线器14交换通信，并且在一些情况下与PPE 13中的一个或多个交换通信。换句话说，事件端点前端68A作为部署在环境8内并由工人10使用的安全设备的前线接口操作。在一些实例中，事件端点前端68A可被实现为产生的多个任务或作业以接收来自PPE 13的事件流69的各个入站通信，PPE 13携带由安全设备感测和捕获的数据。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。例如，每个进入通信可携带表示感测的条件、运动、温度、动作或其他数据(通常称为事件)的最近捕获的数据。事件端点前端68A和PPE 13/集线器14之间交换的通信可以是实时的或伪实时的，这取决于通信延迟和连续性。

事件选择器68B对经由前端68A从PPE 13和/或集线器14接收的事件流69进行操作，并基于规则或分类来确定与传入事件相关联的优先级。基于优先级，事件选择器68B将这些事件入队以便由事件处理器68C或高优先级(HP)事件处理器68D进行后续处理。另外的计算资源和对象可专用于HP事件处理器68D，以便确保对关键事件的响应，这些关键事件诸如未正确使用PPE、使用了基于地理位置和条件不适当的过滤器和/或呼吸器、未能恰当地紧固SRL 11等等。响应于处理高优先级事件，HP事件处理器68D可立即调用通知服务68E以生成警示、指令、警告或其他类似消息，以便输出到SRL 13、集线器14和/或用户20、24使用的装置。未被分类为高优先级的事件由事件处理器68C消耗并处理。

一般来讲，事件处理器68C或高优先级(HP)事件处理器68D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可包括由模式服务68J或PPE 13生成的使用数据的全部或子集。例如，在一些实例中，事件数据74A可包括从PPE 13的电子传感器获得的整个数据样本流。在其他实例中，事件数据74A可包括这种数据的例如与PPE 13的特定时间段或活动相关联的子集。由模式服务74生成的事件数据68J可包括由模式服务识别的安全条件的描述。另选地，此类事件数据可包括描述成对的光学图案之间的空间关系随时间的数据流，以通过事件处理器68C、68D进一步处理，以及在一些实例中的流分析服务68F。

事件处理器68C、68D可创建、读取、更新和删除存储在事件数据74A中的事件信息。事件信息可作为包括信息的名称/值对的结构诸如以行/列格式指定的数据表存储在相应的数据库记录中。例如，名称(例如，列)可以是“工人ID”，并且值可以是员工标识号。事件记录可包括信息诸如但不限于：工人识别、PPE识别、获取时间戳和指示一个或多个感测的参数的数据。

此外，事件选择器68B将引入的事件流引导到流分析服务68F，该流分析服务被配置成执行对引入的事件流的深度处理以执行实时分析。流分析服务68F可例如被配置成在接收到事件数据74A时实时处理和比较具有历史数据和模型74A的事件数据74A的多个流。以该方式，流分析服务68D可被配置成检测异常，变换传入事件数据值，在基于条件或工人行为检测到安全问题时触发警示。历史数据和模型74B可包括例如指定安全规则、业务规则等等。此外，流分析服务68D可通过记录管理和报告服务68D生成用于通过通知服务68F或计算装置60与PPE 13进行通信的输出。

以这种方式，分析服务68F可处理入站的事件流(可能是数百或数千个事件流)，以应用历史数据和模型74B来计算断言，诸如基于工人的条件或行为模式识别的异常或预测的即将发生的安全事件的发生。分析服务可68D发布断言以通知服务68F和/或通过服务总线70记录管理以用于输出至客户端63中的任一个。

以这种方式，分析服务68F可被配置为主动安全管理系统，该主动安全管理系统预测即将发生的安全问题并且提供实时警示和报告。此外，分析服务68F可以是决策支持系统，该决策支持系统提供用于处理事件数据的入站流的技术以生成对于企业、安全官员和其他远程用户的汇总或个性化工人和/或PPE基础上的统计、结论和/或建议形式的断言。例如，分析服务68F可应用历史数据和模型74B，以基于检测到的行为或活动模式、环境条件和地理位置来确定对于特定工人而言安全事件即将到来的可能性。在一些示例中，分析服务68F可确定工人当前是否例如由于疲惫、疾病或酒精/药物使用而受伤，并且可需要进行干预以防止安全事件。作为另一个示例，分析服务68F可在特定环境8中提供工人或安全设备类型的比较评级。

因此，分析服务68F可维护或以其他方式使用提供风险度量来预测安全事件的一个或多个模型。分析服务68F还可生成订单集、建议和质量措施。在一些示例中，分析服务68F可基于由PPEMS 6存储的处理信息生成用户界面，以向客户端63中的任一个提供可操作的信息。例如，分析服务68F可生成仪表板、警示通知、报告等以用于在客户端63中任一个处输出。此类信息可提供对于以下的各种见解：整个工人群体中的基线(“正常”)操作，从事可能使工人暴露于风险的异常活动的任何异常工人的识别，环境内任何地理区域的识别，对于该环境，已经或预测会发生显著异常(例如，高)安全事件，表现出相对于其他环境的安全事件的异常发生的环境中任一个的识别，等等。

虽然可使用其他技术，但是在一个示例具体实施中，分析服务68F在对安全事件流进行操作时利用机器学习以便执行实时分析。也就是说，分析服务68F包括通过将机器学习应用于训练事件流数据和已知安全事件以检测模式而生成的可执行代码。可执行代码可采用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事件流69，用于检测类似的模式并且预测即将发生的事件。

在一些示例中，分析服务68F可生成对于特定的工人的单独的模型、特定的工人群体、特定环境或其组合。分析服务68F可基于从PPE 13接收的使用数据来更新模型。例如，分析服务68F可基于从PPE 13接收的数据来更新对于特定工人、特定工人群体、特定环境或他们的组合的模型。

另选地或除此之外，分析服务68F可将所生成的代码和/或机器学习模型中的全部或部分传送到集线器16(或PPE 13)以在其上执行，以便近乎实时地向PPE提供本地警示。可用于生成模型74B的示例机器学习技术可包括各种学习方式诸如受监督的学习、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)、自我-组织地图(SOM)、局部加权学习(LWL)、岭回归、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)、弹性网络和最小角度回归(LARS)、主成分分析(PCA)和主成分回归(PCR)。

记录管理和报告服务68G处理并且响应经由接口层64从计算装置60接收的消息和查询。例如，记录管理和报告服务68G可接收来自客户端计算装置的请求，该请求针对与个别工人、工人的群体或样本集、环境8的地理区域或整个环境8、或者PPE 13的个体或组/类型相关的事件数据。作为响应，记录管理和报告服务68G基于请求来访问事件信息。在检索事件数据时，记录管理和报告服务68G构建对初始地请求信息的客户端应用程序的输出响应。在一些示例中，数据可包括在文档中，诸如HTML文档，或者数据可以JSON格式进行编码，或由在请求客户端计算装置上执行的仪表板应用程序呈现。例如，如本公开中进一步所描述，附图中描绘了包括事件信息的示例性用户界面。

作为另外的示例，记录管理和报告服务68G可接收查找、分析和关联PPE事件信息的请求。例如，记录管理和报告服务68G可在历史时间帧内从客户端应用程序接收针对事件数据74A的查询请求，诸如用户可在一段时间内查看PPE事件信息并且/或者计算装置可在一段时间内分析PPE事件信息。

在示例具体实施中，服务68还可包括安全服务68H，安全服务68H使用PPEMS 6对用户和请求进行认证和授权。具体地，安全服务68H可接收来自客户端应用程序和/或其他服务68的认证请求，以访问数据层72中的数据并且/或者执行应用层66中的处理。认证请求可包括凭据诸如用户名和密码。安全服务68H可查询安全数据74A以确定用户名和密码组合是否有效。配置数据74D可包括为授权凭证、策略和用于控制对PPEMS 6的访问的任何其他信息的形式的安全数据。如上所述，安全数据74A可包括授权凭据诸如针对PPEMS 6的授权用户的有效用户名和密码的组合。其他凭据可包括允许访问PPEMS 6的装置标识符或装置配置文件。

安全服务68H可针对在PPEMS 6处执行的操作提供审计和日志记录功能性。例如，安全服务68H可记录由服务68执行的操作和/或数据层72中由服务68访问的数据。安全服务68H可将审计信息诸如记录的操作、访问的数据和规则处理结果存储在审计数据74C中。在一些示例中，响应于满足一个或多个规则，安全服务68H可生成事件。安全服务68H可将指示这些事件的数据存储在审计数据74C中。

在图20的示例中，安全管理人员可初始配置一个或多个安全规则。同样地，远程用户24可在计算装置18处提供一个或多个用户输入，该用户输入被配置成用于工作环境8A和8B的一组安全规则。例如，安全管理员的计算装置60可发送限定或指定安全规则的消息。这种消息可包括用于选择或创建安全规则的条件和行动的数据。PPEMS 6可在接口层64处接收消息，该接口层64将消息转发到规则配置部件68I。规则配置部件68I可以是提供规则配置的硬件和/或软件的组合，其包括但不限于：提供用户界面以指定规则的条件和动作，接收、组织、存储和更新安全规则数据存储库74E中包括的规则。

安全规则数据存储区75E可以是包括表示一个或多个安全规则的数据的数据存储区。安全规则数据存储库74E可以是任何适当的数据存储库诸如关系数据库系统、在线分析处理数据库、面向对象的数据库或任何其他类型的数据存储库。当规则配置部件68I从安全管理人员的计算装置60接收定义安全规则的数据时，规则配置组件68I可将安全规则存储在安全规则数据存储库75E中。

在一些示例中，存储安全规则可包括将安全规则与上下文数据相关联，使得规则配置部件68I可执行查找以选择与匹配上下文数据相关联的安全规则。上下文数据可包括描述或表征工人、工人环境、PPE的制品或任何其他实体的特性或操作的任何数据。上下文数据可包括描述光学图案、光学标签或光学标记或者将光学图案与(1)特定PPE、(2)一种PPE、(3)另一种光学图案和/或(4)特定的工人相关联的任何数据。工人的上下文数据可包括但不限于：工人的唯一标识符、工人的类型、工人的角色、工人的生理或生物特征、工人的经验、工人的培训、工人在特定时间间隔内工作的时间、工人的位置或描述或表征工人的任何其他数据。PPE制品的上下文数据可包括但不限于：PPE制品的唯一标识符；PPE制品的PPE的类型；PPE制品在特定时间间隔内的使用时间；PPE的使用寿命；PPE制品内所包括的部件；PPE制品在多名用户之中的使用历史；由PPE检测到的污染物、危险或其他物理状况，PPE制品的有效期限；PPE的制品的操作度量；在PPE制品上实现的一种或多种光学图案。工作环境的上下文数据可包括但不限于：工作环境的位置、工作环境的边界或周边、工作环境的区域、工作环境中的危险、工作环境的物理条件、工作环境的许可、工作环境中的设备、工作环境的所有者、负责工作环境的主管和/或安全管理人员。

以下示出的表1包括可存储到安全规则数据存储区74E的非限制性规则集：

表1

应当理解，提供表1的上述示例仅用于说明的目的，并且可开发其他规则。

根据本公开的方面，规则可用于报告的目的，以生成警示等。在用于说明目的的示例中，工人10A可配备有PPE 13A和数据集线器14A。数据集线器14A可最初被配置成具有并且存储工人10A的唯一标识符。当初始地将PPE 13A和数据集线器分配给工人10A时，由工人10A和/或安全管理员操作的计算装置可使RMRS 68G将映射存储在工作关系数据74F中。工作关系数据74F可包括对应于PPE、工人和工作环境的数据之间的映射。工作关系数据74F可以是用于存储、检索、更新和删除数据的任何合适的数据存储区。RMRS 69G可存储工人10A的唯一标识符与数据集线器14A的唯一装置标识符之间的映射。工作关系数据存储区74F还可将工人映射到环境。

工人10A可在进入环境8A之前最初放置在PPE 13A和数据集线器14A上。在工人10A接近环境8A和/或已进入环境8A时，数据集线器14A可确定工人10A在进入环境8A的阈值距离内或已进入环境8A。数据集线器14A可确定其处于进入环境8A的阈值距离内，或者已经进入环境8A，并且向PPEMS 6发送包括上下文数据的消息，该消息指示数据集线器14A在进入环境8A的阈值距离内。

除此之外或另选地，PPEMS 6可应用分析来预测安全事件的可能性。如上所述，安全事件可指使用PPE 13的工人10的活动、PPE 13的条件或危险的环境条件(例如，安全事件的可能性相对较高，环境危险，PPE 13发生故障，PPE的一个或多个部件需要修理或替换，等等)。例如，PPEMS 6可基于来自PPE 13的使用数据到历史数据和模型74B的应用来确定安全事件的可能性。也就是说，PEMS 6可将历史数据和模型74B应用于来自PPE 13的使用数据以便计算断言，诸如基于环境条件或使用PPE 13的工人的行为模式的异常或预测的即将发生的安全事件的发生。

PPEMS 6可应用分析以识别来自PPE 13的感测数据、PPE 13所位于的环境的环境条件、PPE 13所位于的地理区域和/或其他因素之间的关系或相关性。PPEMS 6可基于整个工人群体10中获得的数据来确定可能在某个环境或地理区域内的哪些特定活动导致或预测导致异常高的安全事件发生。PPEMS 6可基于对使用数据的分析生成警示数据并且将警示数据传输到PPE 13和/或集线器14。因此，根据本公开的方面，PPEMS 6可确定呼吸器13的使用数据，生成状态指示，确定性能分析，并且/或者基于安全事件的可能性执行预期/占先动作。

例如，根据本公开的方面，图案服务68J可使用本文所述的光学图案识别和空间关系技术来生成PPE 13的使用数据。例如，PPEMS 6可基于与PPE 13相关联的一个或多个光学图案的空间关系数据流确定一个或多个部件已被使用的时间长度、工人10的瞬时速度或加速度(例如，基于PPE 13或集线器14中包括的加速度计)、工人10的位置、工人10已经执行PPE13或其他PPE的自检的次数或频率、PPE 13的护目镜或其他部件已被置于活动或备用位置的时间次数和时间长度。

根据本公开的方面，PPEMS 6可使用使用数据来表征工人10的活动。例如，PPEMS 6可建立生产和非生产时间的模式(例如，基于PPE 13的操作和/或工人10的移动)，对工人的移动进行分类，识别关键运动，和/或推断关键事件的发生。也就是说，PPEMS 6可获得使用数据，使用服务68分析使用数据(例如，通过将使用数据与来自已知活动/事件的数据进行比较)，并且基于该分析生成输出。

使用统计还可用于使产品开发人员了解工人10使用PPE 13的方式，以便改进产品设计和性能。在其他示例中，使用统计数据可用于收集人性能元数据以开发产品规格。在其他示例中，使用统计可用作竞争性基准工具。例如，可在PPE 13的顾客之间比较使用数据，以评估配备有PPE 13的整个工人群体之间的度量(例如，生产率、合规性等)。

除此之外或另选地，根据本公开的各方面，空间关系数据可用于评估穿戴PPE 13的工人的表现。例如，基于空间关系数据，PPEMS 6可识别可指示工人10待决坠落的运动(例如，通过确定在PPE 13上实现的光学图案与环境8中的另一个光学图案之间的移动)。在一些实例中，基于空间关系数据，PPEMS 6可推断已经发生坠落或者工人10丧失能力。在已经发生掉落之后，PPEMS 6还可执行掉落数据分析并且/或者确定温度、湿度和其他环境条件，因为他们与安全事件的可能性有关。

作为另一个示例，POEMS 6可基于空间关系数据识别可指示工人10的疲劳或损伤的运动。例如，PPEMS 6可将来自PPE 13的空间关系数据应用于表征工人10的运动的安全模型。在该示例中，PPEMS 6可确定工人10在一段时间内的运动对于使用PPE 13的工人10或工人10的群体是异常的。

除此之外或另选地，根据本公开的方面，来自PPE 13的使用数据可用于确定警示和/或主动控制PPE 13的操作。例如，PPEMS 6可确定存在安全条件。PPEMS 6可向PPE 13发送数据以改变PPE 13的操作条件。在用于说明目的的示例中，PPEMS 6可将使用数据应用于表征PPE 13中的一个的过滤器的消耗的安全学习模型。在该示例中，例如，基于环境中感测的条件，从环境中的其他工人10收集的使用数据等，PPEMS 6可确定所述消耗高于环境的预期消耗。POEMS 6可生成并向工人10发送警示，该警示指示工人10应该离开环境。

在一些示例中，PPEMS 6可在工人10接近环境8中的一个中的危险时(例如，基于空间关系数据)提供警告。

同样，PPEMS 6可基于将空间关系数据应用于表征一种类型的PPE 13的用户的活动的一个或多个安全模型来确定上述性能特征和/或生成警示数据。安全模型可基于历史数据或已知安全事件来进行训练。然而，虽然相对于PPEMS 6描述了这些确定，但是如本文更详细所描述，一个或多个其他计算装置诸如集线器14或PPE 13可被配置成用于执行此类功能性的全部或子集。

在一些实例中，PPEMS 6可针对PPE的组合应用分析。例如，PPEMS6可绘制PPE 13的用户和/或与PPE 13一起使用的其他PPE(诸如坠落防护设备、头部保护设备、听力保护设备等)之间的相关性。也就是说，在一些实例中，POEMS 6不仅可基于来自PPE 13的空间关系和/或使用数据来确定安全事件的可能性，还可基于与PPE 13一起使用的其他PPE的数据来确定安全事件的可能性。在此类实例中，PPEMS 6可包括根据来自除了PPE 13之外的与PPE13一起使用的一个或多个装置的已知安全事件的数据构建的一个或多个安全模型。

一般来讲，虽然本文所述的某些技术或功能由某些部件(例如，PPEMS 6、PPE 13或集线器14)执行，但是应当理解，本公开的技术不受这种方式限制。也就是说，本文所述的某些技术可由所描述系统的部件中的一个或多个来执行。例如，在一些实例中，PPE 13PPE 13可具有有限的传感器组和/或没有传感器组和/或处理能力。在此类实例中，集线器14和/或PPEMS 6中的一个或多个可负责使用数据的大部分或全部处理，从而确定安全事件的可能性等。在其他示例中，PPE 13和/或集线器14可具有另外的传感器、另外的处理能力和/或另外的存储器，从而允许PPE 13和/或集线器14执行另外的技术。有关哪些部件负责执行技术的确定可基于例如处理成本、财务成本、功率消耗等等。

图21示出了根据本公开的技术的移动计算装置302的部件。在图21中，计算装置302包括处理器304、通信单元306、存储装置308、用户界面(UI)装置310、传感器312、使用数据314、安全规则316、规则引擎318、警示数据322、警示引擎324以及管理引擎324。如上所述，移动计算装置302表示图19所示的集线器14的一个示例。移动计算装置302的许多其他示例可在其他实例中使用，并且可包括示例移动计算装置302中包括的部件的子集，或者可包括图21中未示出示例移动计算装置302的附加部件。

在一些示例中，移动计算装置302可以是本质安全的计算装置、智能手机、腕戴式或头戴式计算装置或者可包括移动计算装置302中所示的功能或部件的集合、子集或超集的任何其他计算装置。通信信道可互连移动计算装置302中的部件中的每一个以用于部件间通信(物理地、通信地和/或可操作地)。在一些示例中，通信信道可包括硬件总线、网络连接、一个或多个进程间通信数据结构、或用于在硬件和/或软件之间传送数据的任何其他部件。

移动计算装置302也可包括电源诸如电池，以将功率提供到移动计算装置302中所示的部件。可再充电电池诸如锂离子电池可提供紧凑且长寿命的电源。移动计算装置302可适于具有从集线器的外部暴露或可访问的电触点，以允许对移动计算装置302进行再充电。如上所述，移动计算装置302可以是便携式的，使得他可由用户携带或穿戴。移动计算装置302也可以是个人的，使得他由个人使用并与分配给该个人的个人防护设备(PPE)通信。在图21中，移动计算装置302可通过带固定到用户。然而，如对于阅读本公开时的本领域的技术人员而言将是显而易见的，通信集线器可由用户携带或以其他方式固定到用户，诸如固定到由用户穿戴的PPE，固定到用户穿戴的其他服装，附接到腰带、带子、带扣、夹具或其他附接机构。

一个或多个处理器304可在移动计算装置302内实现功能和/或执行指令。例如，处理器304可接收并执行由存储装置308存储的指令。由处理器304执行的这些指令可使得移动计算装置302在程序执行期间在存储装置308内存储和/或修改信息。处理器304可执行诸如规则引擎318和警示引擎322的部件的指令，以根据本公开的技术来执行一个或多个操作。也就是说，规则引擎318和警示引擎322可能够由处理器304操作来执行本文所述的各种功能。

移动计算装置302的一个或多个通信单元306可通过传输和/或接收数据来与外部装置进行通信。例如，移动计算装置302可使用通信单元306以在无线电网络诸如蜂窝无线电网络上传输和/或接收无线电信号。在一些示例中，通信单元306可在卫星网络诸如全球定位系统(GPS)网络上传输和/或接收卫星信号。通信单元306的示例包括网络接口卡(例如，诸如以太网卡)、光收发器、射频收发器、GPS接收器或可发送和/或接收信息的任何其他类型的装置。通信单元306的其他示例可包括在移动装置中找到的蓝牙、GPS、3G、4G和

无线电以及通用串行总线(USB)控制器等。

移动计算装置302内的一个或多个存储装置308可存储用于在移动计算装置302的操作期间进行处理的信息。在一些示例中，存储装置308是暂时存储器，这意指存储装置308的主要目的不是长期存储。存储装置308可被配置用于将信息短期存储为易失性存储器，因此如果停用则不保留存储的内容。易失性存储器的示例包括随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)以及本领域已知的其他形式的易失性存储器。

在一些示例中，存储装置308还可包括一种或多种计算机可读存储介质。存储装置308可被配置成与易失性存储器相比存储更大量的信息。存储装置308还可被配置成用于长期存储信息作为非易失性存储空间并且在激活/关闭循环之后保留信息。非易失性存储器的示例包括磁性硬盘、光盘、软盘、闪存或电可编程存储器(EPROM)或电可擦可编程(EEPROM)存储器的形式。存储装置308可存储与诸如规则引擎318和警示引擎322的部件相关联的程序指令和/或数据。

UI装置310可被配置成用于接收用户输入和/或向用户输出信息。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。在一个示例中，移动计算装置302的UI装置310包括鼠标、键盘、语音响应系统、摄像机、按钮、控制板、麦克风或用于检测来自人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可为存在敏感输入部件，该存在敏感输入部件可包括存在敏感屏幕、触敏屏幕等。

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216包括存在敏感屏幕、声卡、视频图形适配器、扬声器、阴极射线管(CRT)监控器、液晶显示器(LCD)、或用于向人类或机器生成输出的任何其他类型的装置。输出部件可包括显示部件如阴极射线管(CRT)监控器、液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)或用于生成触觉、音频和/或视觉输出的任何其他类型的装置。在一些示例中，输出部件可与移动计算装置302集成。

UI装置310可包括显示器、灯、按钮、按键(诸如箭头或其他指示符按键)，并且可能够以多种方式诸如通过发出警示声或通过振动来向用户提供警示。用户界面可用于多种功能。例如，用户可能够通过用户界面确认或推迟警示。用户界面也可用于控制不是立即在用户所能及的范围内的头罩和/或涡轮外围设备的设定。例如，涡轮可穿戴在下背部上，在下背部处，穿戴者在非常困难的情况下才能触及控制。

传感器312可包括一个或多个传感器，其生成指示与移动计算装置302相关联的工人10的活动的数据和/或指示移动计算装置302所位于的环境的数据。传感器312可包括例如一个或多个加速度计、检测存在于特定环境中的条件的一个或多个传感器(例如，用于测量温度、湿度、颗粒含量、噪声水平、空气质量或其中可使用PPE 13的环境的任何各种其他特征的传感器)，或各种其他传感器。

移动计算装置302可存储来自空气呼吸器系统100的部件的使用数据314。例如，如本文描述的，空气呼吸器系统100的部件(或PPE 13的任何其他示例)可生成关于系统100的操作的数据，该数据指示工人10的活动并且将数据实时或接近实时地传输到移动计算装置302。

在一些示例中，移动计算装置302可经由通信单元306立即将使用数据314中继到另一个计算装置诸如PPEMS 6。在其他示例中，存储装置308可在将数据上传到另一个装置之前存储使用数据314一段时间。例如，在一些实例中，通信单元306可能够与系统100通信，但是可不具有网络连接性，例如，由于系统100所位于的环境和/或网络中断。在此类实例中，移动计算装置302可将使用数据314存储到存储装置308，这可允许在网络连接变得可用时将使用数据上传到另一个装置。移动计算装置302可存储安全规则316，如本公开中所描述。安全规则316可存储在任何合适的数据存储区中，如本公开中所描述。

根据本公开，系统300可包括头罩326和听力防护器328。如图21所示，头罩326可包括与图1中描述的呼吸器13A和本公开的其他实施方案类似或相同的结构和功能。头罩326(或其他头戴式装置诸如头带)可包括听力保护器328，听力保护器328包括耳罩附件组件330。耳罩附接组件330可包括外壳332、臂组334和耳罩336。听力保护器328可包括两个单独的耳罩杯336，其中一个在图21中可见，另一个在用户头部的相对侧上并且与在图21中可见的耳罩杯类似地配置。臂组334可在一个或多个不同位置之间旋转，使得听力保护器328可被调节和/或切换，例如在“活动”和“待用”位置(或一个或多个附加的中间位置)之间。在活动位置，听力保护器328被配置成至少部分地覆盖用户的耳朵。在待用模式中，听力保护器328处于远离和/或不接触用户头部的升高位置。当进入或离开需要听力保护的区域时，用户能够在活动位置和待用位置之间切换，例如，如用户可期望的。调整到待用位置允许听力保护器328容易地供用户使用以将听力保护器328移动到活动位置，在该活动位置中，提供听力保护，而无需携带或存储耳罩。

耳罩附接组件330可直接或间接地附接到头盔、安全帽、带子、头带或其他头部支撑件诸如头罩326。头罩326可与耳罩附接组件330同时被穿戴并且为耳罩附接组件提供支撑。耳罩附件组件330附接到头罩326的外表面，并且臂组334围绕头罩326的边缘大致向下延伸，使得听力保护器328的耳罩可理想地定位成覆盖用户的耳朵。

在各种示例中，使用各种合适的附接部件诸如卡扣配合部件、铆钉、机械紧固件、粘合剂或本领域已知的其他合适的附接部件可接合头罩326和耳罩附接组件330。听力保护器328的耳罩被配置成用于覆盖用户的耳朵和/或头部的至少一部分。在图21中，耳罩表现出杯子形状并且包括衬垫和消声器(未示出)。衬垫被配置成当耳罩处于活动位置时接触用户的头部和/或耳朵，从而形成适当的密封以防止声波进入。臂组334从头罩326向外延伸并且被配置成用于承载听力保护器328的耳罩。

在图21的示例中，耳罩附接组件330可具有位置或运动传感器，以检测耳罩是处于待用位置还是活动位置。位置传感器或运动传感器可生成指示来自一组一个或多个位置中的特定位置的一个或多个信号。信号可指示一个或多个位置值(例如，离散的“活动”/“待用”值、数字位置表示或任何其他合适的编码或测量值)。例如，如果一个或多个位置或运动传感器检测到待用条件并且如果环境声音检测器检测到不安全的声级，则计算装置可生成输出的指示，诸如通知、日志输入或其他类型的输出。在一些示例中，输出的指示可为听觉、视觉、触觉或任何其他物理感觉输出。

在高噪声环境中，可能要求工人使用呈耳塞或耳罩形式的听力防护装置。耳罩通常包括带有吸声衬垫的杯形壳体，该吸声衬垫相对于用户的耳朵密封。许多工人在戴着耳罩的同时还使用头部和/或面部防护装置。因此，许多耳罩模型被设计成附接到头盔、安全帽或其他头戴装置，诸如图21所示。耳罩可经由附接到头戴装置的臂附连到头戴装置，并且可在位于工人的耳朵之上或远离工人的耳朵的各种位置之间调整。

如上所述，安装头帽的耳罩在两个位置之间旋转：提供听力保护的耳罩覆盖工人的耳朵的活动位置，以及耳罩向上旋转并远离耳朵的待用位置。当处于待命位置时，耳罩不对工人提供听力防护。在一些类型的附接头帽的耳罩中，耳罩可在待用位置向外枢转远离用户的耳朵。在这种情况下，耳罩停在远离用户的头部的短距离处。在活动位置，耳罩朝向头部枢转，其中其密封在提供听力保护的用户的耳朵周围。

返回到移动计算装置301，安全规则316可包括阈值信息，该阈值信息用于在生成警示之前允许护目镜340处于打开位置的时间长度，以及将触发警示的污染物的水平或类型。例如，当移动计算装置302从环境信标140接收到环境中不存在危险的信息时，护目镜340处于打开位置的阈值可以是无限的。如果环境中存在危险，则可基于对用户的威胁的关注度来确定阈值。辐射、危险气体或有毒烟雾都需要将阈值分配为大约一秒或更短的时间。

头罩温度的阈值可用于例如由PPEMS 6预测热相关疾病，并且可向用户推荐更频繁的补水和/或休息时段。阈值可用于预测电池运行时间。当电池接近可选择的剩余运行时间时，可通知/警告用户来完成其当前任务并寻找新电池。当特定环境危害超过阈值时，可以向用户发出紧急警示以撤出该直接区域。阈值可针对护目镜定制成各种水平的开放性。换句话讲，如果护目镜与打开位置相比处于部分打开位置，则护目镜可打开而不触发警报的时间量的阈值可更长。

达到安全规则316中阐述的不同阈值可导致触发不同类型的警示或警报。例如，警报可以是通知性的(不要求用户响应)、急迫的(重复的并要求来自用户的响应或确认)、或紧急的(要求用户立即行动)。警示或警报的类型可针对环境进行定制。不同类型的警示和警报可结合在一起以引起用户注意。在一些情况下，用户可能够“推迟”警示或警报。

规则引擎318可以是执行一个或多个安全规则诸如安全规则316的硬件和软件的组合。例如，规则引擎318可基于上下文数据、安全规则集中包括的信息、从PPEMS 6或其他计算装置接收的其他信息、来自工人的用户输入或指示要执行哪些安全规则的任何其他数据源来确定要执行哪些安全规则。在一些示例中，安全规则316可在工人进入工作环境之前安装，而在其他示例中，安全规则316可由移动计算装置302基于在第一特定时间点生成的上下文数据来动态地检索。

规则引擎318可周期性地、连续地或异步地执行安全规则。例如，规则引擎318可在每次特定时间间隔流逝或到期(例如，每秒、每分钟等)时通过评估此类规则的条件来周期性地执行安全规则。在一些示例中，规则引擎318可通过使用连续评估此类规则的条件的一种或多种调度技术检查此类条件来连续地执行安全规则。在一些示例中，规则引擎318可异步执行安全规则，诸如以响应于检测事件。事件可为任何可检测的发生，诸如移动到新位置，检测工人，到达另一个对象的阈值距离内或任何其他可检测的发生。

在确定已经或尚未满足安全规则的条件时，规则引擎318可通过执行定义动作的一个或多个操作来执行与安全规则相关联的一个或多个动作。例如，规则引擎318可执行确定工人是否正在接近或已经进入工作环境的条件，(a)工人是否正在穿戴PAPR以及(b)PAPR中的过滤器是否为特定类型的过滤器，例如，去除特定类型的污染物的过滤器。如果不满足条件，则该安全规则可指定动作，其使得规则引擎318使用UI装置310在移动计算装置302处生成警示并且使用通信单元306向PPEMS 6发送消息，这可使得PPEMS 6向远程用户(例如，安全管理人员)发送通知。

警示数据320可用于生成警示以供UI装置310输出。例如，移动计算装置302可从PPEMS 6、终端用户计算装置16、使用计算装置18的远程用户、安全站15或如图1所示的其他计算装置接收警示数据。在一些示例中，警示数据320可基于系统300的操作。例如，移动计算装置302可接收警示数据320，其指示系统300的状态，系统300适合于系统300所处的环境，系统300所处的环境是不安全的，等等。

在一些示例中，除此之外或另选地，移动计算装置302可接收与安全事件的可能性相关联的警示数据320。例如，如上所述，在一些示例中，PPEMS 6可将历史数据和模型应用于来自系统300的使用数据以便计算断言，诸如基于环境条件或使用系统300的工人的行为模式的异常或预测的即将发生的安全事件的发生。也就是说，PPEMS 6可应用分析以识别来自系统300的感测数据、系统300所位于的环境的环境条件、系统300所位于的地理区域和/或其他因素之间的关系或相关性。PPEMS 6可基于整个工人群体10中获得的数据来确定可能在某个环境或地理区域内的哪些特定活动导致或预测导致异常高的安全事件发生。移动计算装置302可从PPEMS6接收指示安全事件的相对高的可能性的警示数据320。

警示引擎322可以是硬件和软件的组合，其解释警示数据320并且在UI装置310处生成输出(例如，听觉，视觉或触觉输出)以向工人10通知警示状况(例如，安全事件的可能性相对较高，环境危险，系统300发生故障，系统300的一个或多个部件需要修理或替换，等等)。在一些实例中，警示引擎322还可解释警示数据320并且向系统300发出一个或多个命令，以修改系统300的操作或强制规则，以便使系统300的操作符合期望的/不太危险的行为。例如，警示引擎322可发出控制头罩326或清洁空气供应源的操作的命令。

图22A-图22B描绘了根据本公开的技术的处于活动和待用位置的PPE的示例，该PPE具有在其上实现的光学图案。更具体地讲，图22A-图22B描绘了过滤空气呼吸器系统，其通常也可称为供气系统。该系统表示图1-图2中所示的PPE 13的一个示例。该系统包括具有头盔400和护目镜401的头罩403。头罩403可通过软管连接到清洁空气供应源。清洁空气供应源可以是任何类型的空气供应源，诸如用于动力空气净化呼吸器(PAPR)的鼓风机组件、用于自给式呼吸设备(SCBA)的空气罐或或向头罩403提供空气的任何其他装置。

护目镜401的尺寸设定成适配在至少用户的鼻子和嘴巴上。护目镜401包括在枢转点处可旋转地附接到头盔400的透镜。护目镜401围绕枢转点的旋转位置确定护目镜401是打开的、部分打开的还是闭合的。闭合护目镜401为用户提供针对危险的眼睛和面部保护以及呼吸保护(前提条件是向头罩403提供的空气供应是令人满意的)。部分打开的护目镜401提供针对危险的至少一些眼睛和面部保护以及至少一些量的呼吸保护。“部分地打开”护目镜状态如果保持很短的持续时间，则可辅助用户与其他工人面对面交流。打开的护目镜401提供很少保护或没有保护。

头盔400具有在其上实现的光学图案402。护目镜401具有在其上实现的光学图案404。在一些示例中，护目镜401的每一个侧面具有在其上实现的光学图案，该光学图案可以是相同的光学图案。以这种方式，这些光学图案中的至少一个在穿戴头罩403的工人的更多取向上对于图像捕获装置可为可见的。光学图案402、404可分别印刷在附连到头盔400和护目镜401的相应光学标签上。

图22A示出了处于作为头罩403的活动位置的闭合位置的护目镜401。当被工人在工作环境中穿戴时，图像捕获装置28可获得显示具有处于闭合位置的护目镜401的头罩403的图像。PPEMS 6可获得并处理图像以确定光学图案402、404之间的空间关系。更具体地，在PPE的该示例中，PPEMS 6可确定光学图案402的取向、光学图案404的取向以及光学图案402、404之间的相对取向，所述相对取向对应于其两个取向之间的差异。由PPEMS 6确定的相对取向指示头罩403具有处于闭合位置的护目镜401。闭合位置为头罩403的活动位置，并且可不对应于安全条件。然而，PPEMS 6可存储具有以下项的数据：例如，(1)图像，(2)头罩403或全呼吸器系统的描述，(3)工人的识别，(4)光学图案402、404之间的空间关系的描述，(5)图像的图像捕获时间，和/或(6)不存在安全条件的指示。

图22B描绘了处于作为头罩403的待用位置的打开位置的护目镜401。当被工人在工作环境中穿戴时，护目镜401可通过工人围绕枢轴旋转，并且图像捕获装置28可同时获得显示头罩403的图像，头罩403具有处于打开位置的护目镜401。PPEMS 6可获得并处理图像以确定光学图案402、404之间的空间关系。更具体地，在PPE的该示例中，PPEMS 6可确定光学图案402的取向、光学图案404的取向以及光学图案402、404之间的相对取向，所述相对取向对应于其两个取向之间的差异。由PPEMS 6确定的相对取向指示头罩403具有处于打开位置的护目镜401。然后，相对取向不同于处于图22A中所描绘的闭合位置的相对取向。打开位置是头罩403的待用位置，并且可对应于在工作环境中操作的头罩403的安全条件。因此，PPEMS 6可至少部分地基于安全条件执行操作。PPEMS 6还可存储具有以下项的数据：例如，(1)图像，(2)头罩403或全呼吸器系统的描述，(3)工人的识别，(4)光学图案402、404之间的空间关系的描述，(5)图像的图像捕获时间，和/或(6)发生安全条件的指示。

在一些实例中，计算机视觉系统采用了许多方法来检测诸如行人的感兴趣的物体。一些物体检测方法包括可见光、近红外或热红外相机。由于光学制品和系统可位于其中的环境的复杂性和多样性(例如，白天或夜晚；都市或城市；建筑等)，他们基于尺寸、衣服等可采取的外观的多样性，以及由于潜在的部分遮挡，物体检测的问题可以是复杂的。

一些行人检测方法对整个图像采用穷举扫描，或基于模板的轮廓匹配，身体部位匹配。然而，由于人类可在图像中采用的形式的多样性，这些方法可非常困难、耗时并且具有不太理想的性能。

同样，人类观察员在夜间探测和识别行人的艰巨任务导致对高可见度服装的引入和管制。高可见度服装(即具有回射材料的服装)被设计成通过将更多的入射光返回到光源并且以人类观察者容易识别为其他人类形式的图案来使穿戴者更加可见或显眼。当前的光学系统基于收集大量训练数据，由人类专家对其进行注释，然后训练模型以检测感兴趣的特定物体。数据的这种收集和注释可以是耗时且成本过高的。在一些实例中，需要一种能够检测人类穿戴的各种基板上使用的光学制品(即使此类光学制品变形或被部分遮挡也是如此)的系统。

图23-图29示出了根据本公开的技术的光学签名回射器和用于使用回射器的相关技术。在一些示例中，图23-图29的回射器和相关联的技术可使用本公开中描述的制品、系统和操作来实现。

在一些示例中，光学图案和/或此类图案的回射元件可实现为光学签名膜，其将编码的偏振或波长信息回射到能够检测他的检测器。回射器通常可为能够修改或返回圆偏振光的反相回射器。光学检测系统(例如，如本公开所述的图像捕获装置和计算装置)可被配置成发射和/或接收偏振光。光学检测系统可包括将光学签名与车辆的分类、个人防护设备、环境、危险、工人或人相关联的信息或其他信息。在一些实例中，计算装置可使用将回射特性映射到值的2D或3D查找表(或其他关联阵列)来确定来自回射器的信息，诸如图23所示。

在一些示例中，可使用膜来实现光学图案和/或回射元件。膜可被配置成用于下游光学改性，例如通过印刷来定制光学签名。膜还可包括空间变化的光学元件。空间变化的光学元件可包括延迟器和波长选择元件中的至少一个。空间方差可低于检测器系统的至少一个观察位置的空间分辨率。空间变化的光学元件可采取形成主片材的重复图案的次像素的形式。

在一些示例中，膜的光学签名可由距离一个位置一定距离处的车载汽车传感器系统检测。编码信息可由板载计算机/软件在车辆处于交叉口之前或在用于空间识别图案或形状的距离内使用。这提供额外的计算时间来做出ADAS(高级驾驶员辅助系统)决策，或者一旦车辆接近该位置，就直接指向固态Lidar点云目标。

在一些示例中，光学膜的特征可以是接收或产生圆偏振光。圆偏振在安全上下文中可以是有用的，因为与可用非圆偏振光产生的各种螺旋相比，他更具有角度稳健性。另外，圆偏振光在本质上可为罕见的，因此当检测器系统测量复杂场景时，返回例如左手圆偏振940nm光的物体可更容易被计算装置识别。在雾状环境中，相比于线性偏振光，圆偏振光的特征可保持较长距离。

在一些示例中，系统可使用能够发射和检测偏振光的收发器。在一些示例中，系统还可包括能够修改入射光并将其返回到收发器的回射器。在一些示例中，该系统可不需要偏振器与回射器集成。相反，偏振光可在光源处生成，并且回射器可在将光返回到收发器之前修改光。

图23示出了回射特性和值之间的示例光学签名语言或编码。图23仅指示一个示例编码，并且许多其他示例是可能的。图23中矩阵的左侧表示通过收发器朝向回射器发射的光的特征。表示两种情况：(1)发射器发射一个或两个指定为λ1或λ1和λ2的波长。图表的顶部部分指定回射器将返回到检测器的内容。回射器可回射被发送至其的光。如果收发器仅接收λ1，则其仅具有返回λ1的选项。如果收发器接收λ1和λ2两者，则其具有对这两者采取行动并返回这两者的选项。波长可在可见光或近红外或中间红外中。

在一些示例中，发射器可针对特定发射波长发出特定偏振态。在图23的示例中，发射器λ列出三种类别：L(线性偏振光，假设这是竖直偏振的)，LC(左手圆偏振光)和RC(右手圆偏振光)。

在图23中，通过回射器λ，有代表返回到传感器的光的偏振状态的六个类别：L(线性偏振光，假设这是竖直偏振的)、XL(线性光与竖直方向成90度)、LC(左手圆偏振光)、RC(右旋圆偏振光)、DP(去偏振光)、Abs(波长被吸收并且不会返回到检测器)。

在一些示例中，该语言或编码的有用特性是可通过唯一组合实现的唯一签名。例如，发射器可发射线性偏振的λ1和λ2，并且回射器可返回对应于单元35和76的λ1RC和λ2LC。另一种情形是λ2被吸收并且不返回到检测器，因此采用单元35和67。许多其他组合是可能的。如果要向矩阵添加第三波长λ3，则语言或编码空间变得更大，并且可使用任何数量的光特性(例如，波长、偏振方向等)以将编码空间扩展到超出本公开的示例编码空间的尺寸。每个单元可对应于特定值，该特定值可以是二进制、十进制、十六进制、字母数字或任何其他合适的值。

图24示出了根据本公开的技术的回射特性和值之间的映射的示例。图24示出了发射光(例如“收发器”)，由回射器(例如，“回射器”)返回的光，其指示回射特性，以及与回射特性相关联的值(例如，“指定的含义”)。在图24的示例中，值对应于呼吸器模型(例如，“TR300”、“TR 600”、“TR 800”)和环境类型(例如，“采矿环境”、“制药环境”、“受限空间环境”)。在一些示例中，回射器可具体在每种类型的呼吸器或环境上实现或与其相关联。计算装置可基于回射光来确定该值并执行一个或多个操作，诸如确定安全事件和/或基于安全事件执行一个或多个操作。例如，计算装置可基于一个或多个规则确定检测到受限空间环境和TR-600呼吸器，尽管受限空间需要本质安全的TR-800呼吸器。因此，计算装置可检测安全事件(例如，不兼容的PPE和环境，尽管许多其他安全事件是可能的)并且执行一个或多个操作，诸如生成警示，禁止进入环境或任何其他合适的操作。尽管图24的示例示出了呼吸器类型和环境的示例，但是任何规则可被配置用于任何类型的事件，其中计算装置基于针对规则发生的事件来执行一个或多个操作。在一些示例中，用于语言或编码的查找表或其他关联数据结构(诸如图24中所示)可在PPEMS 6、PPE制品、数据集线器或本公开中描述的任何其他计算装置中实现。

图25示出了根据本公开的技术的用于创建光学签名的主片材方法。可调谐包括重复单元阵列的主片材以向检测器提供各种编码的光学签名，该检测器可以检测信号并与指定含义的库进行比较。可通过印刷或其他合适的方法来改变子像素来实现主片材的调谐。例如，在子像素随波长变化的情况下，像素1、2、3、4分别返回λ1、λ2、λ3、λ4。由检测器检测到的对薄膜输出求和的信号将是4个波长。然而，如果第3子像素印刷有吸收λ3的吸收染料，那么由检测器检测的求和信号将是λ1、λ2、λ3，并且因此是不同的光学签名。

接下来，考虑子像素因延迟而不同(而不是因波长而不同)的情况。当子像素接收例如竖直取向的线性偏振光时，P1返回竖直线性光，P2返回水平线性光，P3返回左手圆偏振光，并且P4返回右手圆偏振光。在该示例中，可见的阻挡染料可印刷在P1、P2、P3上，但不印刷在P4上。在此类示例中，片材返回右手圆偏振光。在其他示例中，将高通吸收器印刷在透射绿色的P3上，并且将透射红色的不同高通吸收器印刷在P4子像素上。P1和P2可用宽频带染料阻挡。该示例因此包括膜，该膜返回绿色左手圆形光，并返回为右手圆形的红光。

在一些示例中，子像素在回射的观察角度上不同，即他们对于不同的空间区域具有不同的角度特性。在一些示例中，可选择性地调谐光的角输出和/或不同波长的光的角输出，以为回射器提供定位功能。

图26示出了根据本公开的技术的光的波长图案化的示例。在图26中，每个像素或子像素被配置成基于发射光来回射不同波长的光。例如，每个子像素S1、S2、S3、S4基于来自光收发器的发射(或发送)光来回射不同波长的光。在一些示例中，光收发器可接收表示不同波长的聚合的光。聚合可表示一个或多个编码值。

图27示出了根据本公开的技术的光的偏振图案化的示例。在图27中，每个像素或子像素被配置成基于发射的光来回射不同的偏振态。例如，来自主片材的每个子像素基于来自光收发器的发射(或发送)光来回射不同偏振态的光。在一些示例中，光收发器可接收表示不同偏振态的聚合的光。聚合可表示一个或多个编码值。

图28A-28C示出了根据本公开的技术的光的偏振图案化的示例。在图28C中，每个像素或子像素被配置成回射不同的偏振态，其中每个状态可包括多个特性。例如，偏振态可指示颜色(例如，红色)和光的方向(例如，右圆形)。

图29示出了根据本公开的技术的基于光的角度特征的图案化的示例。在图29中，每个像素或子像素被配置成基于入射角来回射不同的光强度。因此，在一些示例中，回射器可仅以某些入射角回射光。在一些示例中，回射可以不同的入射角回射不同的光。因此，光收发器可以不同的角度检测不同的编码值。

图26-29的示例示出了在系统中可能的并且可映射到值的不同的回射特性。在此类示例中，这些值可用于执行一个或多个操作，如本公开的各种示例中所述。

用于实现光学图案的回射制品的另外的示例具体实施描述于2013年3月29日提交的美国专利申请14/388,082，该申请全文以引用方式并入本文。附加描述可见于2016年9月28提交的美国临时专利申请62/400,865；2017年4月14日提交的美国临时专利申请62/485,449；2016年9月28提交的美国临时专利申请62/400,874；2017年4月14日提交的美国临时专利申请62/485,426；2016年9月28提交的美国临时专利申请62/400,879；2017年4月14日提交的美国临时专利申请62/485,471；以及2017年2月20日提交的美国临时专利申请62/461,177；这些中的每个全文以引用方式并入本文。

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。因而，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。

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。

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。

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。

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。

如果在软件中实施，那么该技术可至少部分地通过包括下述指令的计算机可读介质来实现，该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等。计算机可读存储介质还可包括非易失性存储装置，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装置。

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何者或任何其他结构。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。

在一个或多个示例中，所述的功能可以硬件、软件、固件或他们的任何组合来实现。如果以软件实现，则所述功能可作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上或经由计算机可读介质传输，且由基于硬件的处理单元执行。计算机可读介质可包括计算机可读存储介质，其对应于如数据存储介质的有形介质，或通信介质，其包括例如根据通信协议促进将计算机程序从一处传送到另一处的任何介质。以该方式，计算机可读介质通常可对应于(1)非暂态的有形计算机可读存储介质或(2)如信号或载波的通信介质。数据存储介质可为可由一个或多个计算机或一个或多个处理器访问以检索用于实现本公开中所描述的技术的指令、代码和/或数据结构的任何可用介质。计算机程序产品可包括计算机可读介质。

作为示例而非限制，此类计算机可读存储介质可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储或其他磁存储装置、闪存或者可用来以指令或数据结构的形式存储所需的程序代码并且可由计算机访问的任何其他介质。而且，任何连接均被适当地称为计算机可读介质。例如，如果使用同轴电缆、光缆、双绞线、数字用户线(DSL)或无线技术如红外线、无线电和微波从网站、服务器或其他远程源传输指令，则同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL或无线技术如红外线、无线电和微波包括在介质的定义中。然而，应当理解，计算机可读存储介质和数据存储介质不包括连接、载波、信号或其他瞬态介质，而是针对非瞬态的有形存储介质。所使用的磁盘和光盘包括压缩盘(CD)、激光光盘、光学盘、数字多功能光盘(DVD)、软盘和蓝光光盘，其中磁盘通常以磁的方式再现数据，而光盘通过激光以光学方式再现数据。上述的组合也应当包括在计算机可读介质的范围内。

指令可由一个或多个处理器如一个或多个数字信号处理器(DSP)、通用微处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程逻辑阵列(FPGA)或其他等效集成或离散逻辑电路执行。因此，所使用的术语“处理器”可指任何前述结构或适用于实现所描述的技术的任何其他结构。此外，在一些方面，所描述的功能性可在专用硬件和/或软件模块内提供。而且，所述技术可完全在一个或多个电路或逻辑单元中实现。

本公开的技术可在包括无线手持机、集成电路(IC)或IC集(例如，芯片集)的各种各样的装置或仪器中实现。各种部件、模块或单元在本公开中进行了描述以强调被配置成实行所公开的技术的装置的功能方面，但是不一定需要通过不同的硬件单元来实现。相反，如上所述，各种单元组合可在硬件单元中组合或者通过包括如上所述的一个或多个处理器的互操作硬件单元的集合，结合合适的软件和/或固件来提供。

应当认识到，根据示例，本文所述方法中的任一个的某些动作或事件可以不同的序列执行，可一起添加、合并或省去(例如，不是所有描述的动作或事件对于方法的实践都是必需的)。此外，在某些示例中，动作或事件可例如通过多线程处理、中断处理或多个处理器同时而不是顺序地执行。

在一些示例中，计算机可读存储介质包括非暂态介质。在一些示例中，术语“非暂态”指示存储介质没有在载波或传播信号中体现。在某些示例中，非暂态存储介质存储可随时间改变的数据(例如，在RAM或高速缓存中)。

已描述了各种示例。这些示例以及其他示例均在如下权利要求书的范围内。

Claims (15)

1.一种个人防护设备管理系统，所述系统包括：

至少一个光捕获装置；

个人防护设备制品，所述个人防护设备制品包括以空间限定的布置在所述个人防护设备制品的表面上实现的多个回射元件，所述多个回射元件中的每个回射元件具有至少两种不同的回射特性；

计算装置，所述计算装置通信地耦接到所述至少一个光捕获装置，其中所述计算装置被配置成：

从所述至少一个光捕获装置接收回射光，所述回射光指示所述多个回射元件中的至少一个回射元件的至少两种不同的回射特性；

至少部分地基于所述至少两种不同的回射特性中的每一种来确定安全事件；以及

至少部分地基于所述安全事件来执行至少一个操作，

其中，所述至少两种不同的回射特性包括与个人防护设备的类型相关联的第一回射特性和与环境相关联的第二回射特性，响应于所述光捕获装置检测所述第一回射特性和所述第二回射特性，所述计算装置使用与所述第一回射特性和所述第二回射特性相关联的值来确定安全事件。

2.根据权利要求1所述的个人防护设备管理系统，其中所述计算装置被配置成：

存储预定义的特性和值之间的一组关联，其中所述预定义的特性中的每个相应预定义的特性对应于所述值中的至少一个相应值；以及

基于所述至少一个回射元件的所述至少两种不同的回射特性来确定所述值中的一个或多个。

3.根据权利要求2所述的个人防护设备管理系统，其中所述一个或多个值为二进制值、十进制值、十六进制值和字母数字值中的至少一个。

4.根据权利要求1所述的个人防护设备管理系统，其中至少部分地基于所述至少两种不同的回射特性中的每一种来确定所述安全事件，所述计算装置还被配置成：

确定所述至少两种不同的回射特性中的至少一种指示一种类型的个人防护设备；

确定所述个人防护设备制品的类型对于所述个人防护设备制品的至少一个特征是不正确的；以及

至少部分地基于所述个人防护设备制品的类型对于所述个人防护设备制品的至少一个特征是不正确的，生成指示。

5.根据权利要求4所述的个人防护设备管理系统，其中所述至少一个特征为分配到所述个人防护设备制品的工人的适配度测试和环境中的至少一个。

6.根据权利要求1所述的个人防护设备管理系统，其中为了至少部分地基于所述至少两种不同的回射特性中的每一种来确定所述安全事件，所述计算装置还被配置成：

确定所述至少两种不同的回射特性中的至少一种指示存在一种类型的第一物体；

确定所述第一物体和第二物体之间的距离小于阈值距离；以及

生成所述距离小于阈值距离的指示。

7.根据权利要求6所述的个人防护设备管理系统，其中所述第一物体的类型为活体，并且所述第二物体为车辆。

8.根据权利要求7所述的个人防护设备管理系统，其中计算装置被配置成：

至少部分地基于所述指示将导致所述车辆的操作改变的消息发送到所述车辆。

9.根据权利要求1所述的个人防护设备管理系统，其中所述计算装置被配置成至少部分地基于所述多个回射元件中的所述至少一个回射元件的所述至少两种不同的回射特性中的至少一种来确定分配到所述个人防护设备制品的工人的取向。

10.根据权利要求1所述的个人防护设备管理系统，其中所述计算装置被配置成至少部分地基于所述多个回射元件中的所述至少一个回射元件的所述至少两种不同的回射特性中的至少一种来确定分配到所述个人防护设备制品的工人是否面临特定危险。

11.根据权利要求1所述的个人防护设备管理系统，其中所述计算装置被配置成至少部分地基于所述多个回射元件中的所述至少一个回射元件的所述至少两种不同的回射特性中的至少一种来确定分配到所述个人防护设备制品的工人是否位于特定环境中。

12.根据权利要求1所述的个人防护设备管理系统，其中所述安全事件包括以下项中的至少一个：

工人下落事件，其中工人已经坠落；

护目镜事件，其中呼吸器或焊接面罩的护目镜位置不保护穿戴所述个人防护设备制品的工人的面部；

呼吸器保护事件，其中呼吸器未被穿戴在穿戴所述个人防护设备制品的工人的鼻子上方；以及

听力保护事件，其中听力保护装置未定位成为穿戴所述个人防护设备制品的所述工人减弱声音。

13.根据权利要求1所述的个人防护设备管理系统，其中为了至少部分地基于所述安全事件来执行至少一个操作，所述计算装置被配置成至少：

生成通知；

发送消息；或

存储所述安全事件的指示。

14.根据权利要求1所述的个人防护设备管理系统，其中所述至少两种不同的回射特性包括至少两种不同的偏振态。

15.一种个人防护设备管理方法，所述方法包括：

从至少一个光捕获装置接收回射光，所述回射光指示多个回射元件中的至少一个回射元件的至少两种不同的回射特性，其中个人防护设备个人防护设备制品包括以空间限定的布置在所述个人防护设备制品的表面上实现的所述多个回射元件，所述多个回射元件中的每一个回射元件具有至少两种不同的回射特性；

通过计算装置并且至少部分地基于所述至少两种不同的回射特性中的每一种来确定安全事件；以及

至少部分地基于所述安全事件来执行至少一个操作，

其中，所述至少两种不同的回射特性包括与个人防护设备的类型相关联的第一回射特性和与环境相关联的第二回射特性，响应于所述光捕获装置检测所述第一回射特性和所述第二回射特性，所述计算装置使用与所述第一回射特性和所述第二回射特性相关联的值来确定安全事件。

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