基于人工智能的高支模监控方法技术

本发明专利技术公开了基于人工智能的高支模监控方法，涉及高支模安全监控技术领域。本发明专利技术提供的基于人工智能的高支模监控方法包括获取所述高支模的参数信息，其中，所述参数信息包括角度信息、位移信息和重量信息；将所述参数信息与预设数据对比，并根据对比结果得出所述高支模是否处于安全状态；当所述高支模不处于安全状态时，开启报警。本发明专利技术提供的基于人工智能的高支模监控方法能够对高支模的安全状态进行实时监控，提前预报可能发生的灾害以及进行分级报警和定位，有利于生命财产安全。

A High Support Module Monitoring Method Based on Artificial Intelligence

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的高支模监控方法
本专利技术涉及高支模安全监控
，具体而言，涉及基于人工智能的高支模监控方法。
技术介绍
高支模是指支模高度大于或等于8m时的支模作业。随着社会经济的发展，建筑工程的规模越来越大，越来越多的工程建设需要采用高支模。高支模的高度从几米到十几米，有的甚至高达几十米。一方面，高支模施工作业，比较容易发生高处坠落事故，造成人员的伤亡，更为严重的是在施工过程中，如果支模系统发生坍塌，会造成在上面作业人员的群死群伤，酿成较大、甚至重大的施工安全事故。因此，高支模的安全监控具有重大的安全意义和价值。现有的高支模相关的安全监控方法不能准确地监测高支模的安全状态，可能会造成经济和人员的重大损失。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的高支模监控方法，其能够对高支模的安全状态进行实时监控，提前预报可能发生的灾害，有利于生命财产安全。本专利技术提供一种关于基于人工智能的高支模监控方法的技术方案：一种基于人工智能的高支模监控方法，用于高支模的安全监测，所述基于人工智能的高支模监控方法包括：获取各监测点的所述高支模的参数信息，并发送到高速运算平台进行数据的即时初步处理后，并发送到AI超算处理平台；AI超算处理平台将所述参数信息与预设数据计算和预测，并根据对比结果得出所述高支模是否处于安全状态；根据上述数据对比结果对高支模的安全状态进行判断，并分等级报警。进一步地，所述获取所述高支模的参数信息的步骤之前，所述基于人工智能的高支模监控方法还包括传感器设置步骤，所述传感器设置步骤包括以下内容：根据高支模的高度对高支模进行区域划分，并在每个划分区域内设置多个传感节点；每个划分区域内的多个传感节点组成该划分区域的传感节点层。进一步地，所述AI超算处理平台将所述参数信息与预设数据计算和预测，并根据对比结果得出所述高支模是否处于安全状态的步骤包括：将每个划分区域内的每个传感节点的参数信息与预设的传感节点数据进行对比；将每个划分区域的传感节点层之间的参数信息变化趋势与预设的传感节点层趋势数据进行对比。进一步地，所述根据上述数据对比结果对高支模的安全状态进行判断并报警的内容如下：当传感节点的参数信息不在预设的传感节点数据范围内时，AI超算处理平台授权进行一级报警；当传感节点层之间的参数信息变化趋势不在预设的传感节点层趋势数据范围内时，AI超算处理平台授权进行二级报警；当传感节点的参数信息和传感节点层之间的参数信息变化趋势皆不在预设的数据范围内时，AI超算处理平台授权进行三级报警。进一步地，所述参数信息包括高支模角度信息、重量信息、位移信息和定位报警的定位报警信息。进一步地，所述当传感节点的参数信息不在预设的传感节点数据范围内时，AI超算处理平台授权进行一级报警包括以下内容：将所述角度信息与所述预设角度数据进行对比，当所述角度信息不在预设角度数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该传感节点的角度信息，如果角度信息一直不在预设角度数据范围内，则AI超算处理平台授权进行一级报警，且该传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；和/或者，将所述重量信息与所述预设重量数据进行对比，当所述重量信息不在预设重量数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该传感节点的重量信息，如果重量信息一直不在预设重量数据范围内，则AI超算处理平台授权进行一级报警，且该传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；和/或者，将所述位移信息与所述预设位移数据进行对比，当所述位移信息不在预设位移数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该传感节点的位移信息，如果角度信息一直不在预设位移数据范围内，则AI超算处理平台授权进行一级报警，且该传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态。进一步地，所述当传感节点层之间的参数信息变化趋势不在预设的传感节点层趋势数据范围内时，AI超算处理平台授权进行二级报警包括以下内容：将两层传感节点层中各传感节点之间的角度信息变化趋势与所述预设的角度信息变化趋势数据进行对比，当所述角度信息变化趋势不在预设角度数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该两层传感节点层中各传感节点之间的角度信息变化趋势，如果角度信息变化趋势一直不在预设角度数据范围内，则AI超算处理平台授权进行二级报警，且通过角度信息变化趋势不在预设范围内的传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；和/或者，将两层传感节点层中各传感节点之间的重量信息变化趋势与所述预设的重量信息变化趋势数据进行对比，当所述重量信息变化趋势不在预设重量数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该两层传感节点层中各传感节点之间的重量信息变化趋势，如果重量信息变化趋势一直不在预设重量数据范围内，则AI超算处理平台授权进行二级报警，且通过重量信息变化趋势不在预设范围内的传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；和/或者，将两层传感节点层中各传感节点之间的位移信息变化趋势与所述预设的位移信息变化趋势数据进行对比，当所述位移信息变化趋势不在预设位移数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该两层传感节点层中各传感节点之间的位移信息变化趋势，如果位移信息变化趋势一直不在预设位移数据范围内，则AI超算处理平台授权进行二级报警，且通过位移信息变化趋势不在预设范围内的传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态。进一步地，传感节点内包括获取高支模角度信息的倾角传感器、获取高支模重量信息的压力传感器、获取高支模位移信息的位移传感器和用于定位报警的报警器。进一步地，所述传感节点层在所述高支模上等间隔区域分布，所述传感节点设置在每个传感节点层内所有高支模支架连接处或者部分高支模支架连接处；或者，所述高支模每层支架连接层为所述传感节点层，所述传感节点设置在每个传感节点层内所有高支模支架连接处或者部分高支模支架连接处。进一步地，所述报警器为指示灯或蜂鸣器。相比现有技术，本专利技术提供的基于人工智能的高支模监控方法的有益效果是：通过高支模的角度信息、位移信息和重量信息对高支模的安全状态进行监控，在监控到高支模处于不安全状态时及时有效地报警，并通过每个传感节点处的报警器对高支模具体发生安全状态的具体点实现定位报警，能够提前预报可能发生的灾害，有利于生命财产安全。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本专利技术的实施例提供的基于人工智能的高支模监控方法的流程框图；图2为本专利技术的实施例提供的传感器设置的流程图；图3为本专利技术的实施例提供的“对高支模的安全状态进行判断并报警”步骤的流程框图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的高支模监控方法，用于高支模的安全监测，其特征在于，所述基于人工智能的高支模监控方法包括：获取各监测点的所述高支模的参数信息，并发送到高速运算平台进行数据的即时初步处理后，并发送到AI超算处理平台；AI超算处理平台将所述参数信息与预设数据计算和预测，并根据对比结果得出所述高支模是否处于安全状态；根据上述数据对比结果对高支模的安全状态进行判断，并分等级报警。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的高支模监控方法，用于高支模的安全监测，其特征在于，所述基于人工智能的高支模监控方法包括：获取各监测点的所述高支模的参数信息，并发送到高速运算平台进行数据的即时初步处理后，并发送到AI超算处理平台；AI超算处理平台将所述参数信息与预设数据计算和预测，并根据对比结果得出所述高支模是否处于安全状态；根据上述数据对比结果对高支模的安全状态进行判断，并分等级报警。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的高支模监控方法，其特征在于，所述获取所述高支模的参数信息的步骤之前，所述基于人工智能的高支模监控方法还包括传感器设置步骤，所述传感器设置步骤包括以下内容：根据高支模的高度对高支模进行区域划分，并在每个划分区域内设置多个传感节点；每个划分区域内的多个传感节点组成该划分区域的传感节点层。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的高支模监控方法，其特征在于，所述AI超算处理平台将所述参数信息与预设数据计算和预测，并根据对比结果得出所述高支模是否处于安全状态的步骤包括：将每个划分区域内的每个传感节点的参数信息与预设的传感节点数据进行对比；将每个划分区域的传感节点层之间的参数信息变化趋势与预设的传感节点层趋势数据进行对比。4.根据权利要求3所述的基于人工智能的高支模监控方法，其特征在于，所述根据上述数据对比结果对高支模的安全状态进行判断，并分等级报警的内容如下：当传感节点的参数信息不在预设的传感节点数据范围内时，AI超算处理平台授权进行一级报警；当传感节点层之间的参数信息变化趋势不在预设的传感节点层趋势数据范围内时，AI超算处理平台授权进行二级报警；当传感节点的参数信息和传感节点层之间的参数信息变化趋势皆不在预设的数据范围内时，AI超算处理平台授权进行三级报警。5.根据权利要求1-4中任意一项所述的基于人工智能的高支模监控方法，其特征在于，所述参数信息包括高支模角度信息、重量信息、位移信息和定位报警的定位报警信息。6.根据权利要求5所述的基于人工智能的高支模监控方法，其特征在于，所述当传感节点的参数信息不在预设的传感节点数据范围内时，AI超算处理平台授权进行一级报警包括以下内容：将所述角度信息与所述预设角度数据进行对比，当所述角度信息不在预设角度数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该传感节点的角度信息，如果角度信息一直不在预设角度数据范围内，则AI超算处理平台授权一级报警，且该传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；和/或者，将所述重量信息与所述预设重量数据进行对比，当所述重量信息不在预设重量数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该传感节点的重量信息，如果重量信息一直不在预设重量数据范围内，则AI超算处理平台授权一级报警，且该传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处...

【专利技术属性】
技术研发人员：周兵，
申请(专利权)人：上海荷福人工智能科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31