1.一种基于大数据的工业互联网安全生产管理系统，其特征在于，包括：图像采集单元，分布设置在生产区域内，用于采集工作人员在工作区域内活动的图像信息；

行为识别单元，用于对工作人员的不安全行为进行识别；

控制器，用于计算各工作人员对应不同设备的安全评价值G；

报警单元，用于发出报警信息；

数据存储单元，用于对图像采集单元所采集的图像信息进行存储，还存储有不安全行为列表；

上述安全生产管理系统进行安全生产管理的方法包括：S1、获取各设备的工作区域；

S2、建立不安全行为列表；

不安全行为列表包括生产区域内的设备、各设备对应的不安全行为以及各不安全行为的风险等级系数α；

S3、当一个员工进入一个设备的工作区域超过预设时间t1时，则认为该员工为对应设备的执行员工；

获取设备对应的不安全行为以及各不安全行为对应的风险等级系数α，将这些不安全行为标记为目标行为；

通过图像采集单元将设备的执行员工在对应设备的工作区域内的视频传输至数据存储单元与行为识别单元；

行为识别单元检测到执行员工在对应设备的工作区域内存在目标行为时，通过报警单元对对应执行员工发出报警信息，提示对应执行员工存在对应的目标行为；

S4、当一个工作人员在一个设备工作区域内工作时，获取该工作人员在过去的预设时间T2内，在对应设备的工作区域内出现的目标行为、各目标行为出现的次数hi以及各目标行为的风险等级系数αi；

其中1≤i≤n，n为对应工作人员在过去的预设时间T2内，在对应设备的工作区域内出现的目标行为的总数；

根据公式 计算得到对应工作人员在过去的T2时间内针对对应设备的安全评价值G；

S6、在过去的预设时间T3内，每隔预设时间T4获取一个工作人员对应一个设备的安全评价值G，将这些安全评价值G依次标记为Gr1、Gr2、…、Grk，k为在过去的预设时间T3内采集的对应员工对应一个设备的安全评价值的数量；

根据公式 计算得到Gr1至Grk这一组数据的分散值；当F≤F1时，则将Grp作为对应工作人员操作对应设备的平衡安全评价值Pp；当F＞F1时，则将Gr1、Gr2、…、Grk这一组数据的中位数作为对应工作人员操作对应设备的平衡安全评价值Pp；

其中F1为预设值，Grp＝(Gr1+Gr2+、…、+Grk)/k，1≤j≤k；

获取对应工作人员在过去的预设T2时间内操作对应设备的最新的安全评价值Gs；

当Gs＜Pp*β成立时，则认为对应工作人员在过去的T2时间内的工作状态存在异常，报警单元发出报警信息；其中β为预设值。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工业互联网安全生产管理系统，其特征在于，设备的所述工作区域的确定方法为：对于生产区域内的一个设备，将其标记为目标设备；

将以目标设备为中心，周围的预设空间范围标记为潜在空间；

通过图像采集单元获取工作人员位置信息，当工作人员进入目标设备潜在空间时，获取工作人员在对应潜在空间内运动轨迹；

获取过去的预设时间T1内，工作人员在对应潜在空间内运动轨迹的集合，将运动轨迹集合覆盖范围标记为目标设备工作区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工业互联网安全生产管理系统，其特征在于，对于一项不安全行为，若在报警单元对对应工作人员发出报警信息的预设t3时间后，对应工作人员仍存在对应的不安全行为，则对对应不安全行为出现的次数加1。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工业互联网安全生产管理系统，其特征在于，所述控制器还用于标记同一种类设备对应的异常人员，控制器标记同一种类设备对应的异常人员的方法包括如下步骤：获取过去的T2时间内各工作人员对应各设备的安全评价值G；

对同一种类的若干个设备，获取在过去的T2时间内，各设备对应的各指定操作员工的安全评价值G；

所述同一种类设备是指形状、大小、型号均完全相同的设备；

指定操作员工是指在过去T2时间内在对应的设备上的总工作时间大于预设时长t2的工作人员；

将最大的若干个安全评价值对应的工作人员标记为异常人员。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工业互联网安全生产管理系统，其特征在于，β取值为0.8。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的工业互联网安全生产管理系统，其特征在于，所述不安全行为包括未佩戴安全帽、未穿工作服、未佩戴防护手套、打瞌睡、在工作区域内进食。