本书首先介绍研究背景与意义，接着对电力行业职业健康现状和相关的风险识别与评估进行分析，进一步介绍数字化职业健康态势感知所涉及的相关关键技术和原理，包括数据采集设备研发所需的物联网技术、体检报告识别的OCR技术、健康数据分析的多模态数据分析技术、云计算与大数据技术、数据保护与隐私保护技术等，然后介绍具体的系统设计、开发流程、实施案例，最后对应用前景和行业未来技术发展趋势进行展望。

1 引言
1.1 研究背景与意义
1.2 研究目标与内容概述
2 电力行业职业健康风险评估概述
2.1 电力行业职业健康风险评估现状
2.2 职业健康风险识别与评估方法
3 关键技术与原理
3.1 员工生理数据动态采集
3.1.1 柔性传感技术
3.1.2 物联网(IoT)技术
3.2 体检报告识别与数据提取
3.2.1 OCR技术的定义和意义
3.2.2 OCR的预处理
3.2.3 表格数据的OCR算法
3.2.4 OCR效果与体检数据结构化
3.3 健康数据分析与风险预警
3.3.1 心电数据分析
3.3.2 脑电数据分析
3.3.3 禁忌作业预警算法研究
3.3.4 作业风险综合预警
3.4 云计算技术
3.4.1 私有云服务器
3.4.2 流式计算
4 实践应用与案例研究
4.1 系统设计与开发
4.1.1 系统方案概述
4.1.2 数据平台基础模块
4.1.3 物联网(IoT)模块
4.1.4 实施效果展示
4.2 智能脑电安全帽设计与开发
4.2.1 数据采集电路模块设计
4.2.2 主控及通信模块设计
4.2.3 脑电安全帽系统集成
4.2.4 采集效果分析
5 总结、展望与建议
5.1 总结
5.2 展望与建议
参考文献