基于安全帽佩戴状态的监测方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了安全帽佩戴状态的监测方法和系统，监测方法包括：施工人员进入施工区域时，获取施工人员身份信息和无线采集装置的设备信息；施工人员进入施工区域后，无线采集装置采集施工人员的压力数据和皮肤接触数据并进行监测；当压力数据或皮肤接触数据达到触发条件时报警；对报警后设定时段内的压力数据和皮肤接触数据监测获取越限数据；根据越限数据判断所述施工人员是否违章；当施工人员离开施工区域时，获取施工人员身份信息、压力数据和皮肤接触数据；通过行为分析识别模型获取行为分析数据；通过聚类分析模型获取聚类分析数据；可视化展示聚类分析数据。本发明专利技术解决了现有技术中存在的施工人员安全帽佩戴状态不方便监测管理的技术问题。便监测管理的技术问题。便监测管理的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于安全帽佩戴状态的监测方法和系统


[0001]本专利技术涉及施工区域安全监督
，尤其涉及基于安全帽佩戴状态的监测方法和系统。

技术介绍

[0002]建筑工地中物体打击伤亡事故占所有伤亡事故的比例较高。其中部分原因是作业人员安全意识薄弱，未按规范佩戴安全帽。企业为了让员工佩戴安全帽，除了加强宣传、强制要求外，采用智能化技术实现作业人员安全帽佩戴的精确自动化监管，也是降低此类事故发生率的有效手段之一。
[0003]现有技术中，通过位于施工区域的现场摄像头获取施工区域的图像；识别现场图像中施工人员的安全帽佩戴状态；但现场摄像头存在监控盲区、障碍物遮挡等现象，导致无法及时获取施工人员所有的安全帽佩戴状态并进行监测；以及对施工区域管理人员进行监测。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中所存在的不足，本专利技术提供了基于安全帽佩戴状态的监测方法，其解决了现有技术中存在的施工人员安全帽佩戴状态不方便监测管理的技术问题。
[0005]根据本专利技术的实施例，基于安全帽佩戴状态的监测方法，安全帽下颏带上可拆卸固定有无线采集装置，监测方法包括：
[0006]步骤S101，施工人员进入施工区域时，获取施工人员身份信息和无线采集装置的设备信息；
[0007]步骤S102，施工人员进入施工区域后，无线采集装置采集施工人员佩戴安全帽时的压力数据和皮肤接触数据并进行监测；当压力数据或皮肤接触数据达到触发条件时，无线采集装置报警并上传报警信息；
[0008]步骤S103，根据报警信息，对报警后的设定时段内所述施工人员的压力数据和皮肤接触数据进行监测获取越限数据；根据越限数据判断所述施工人员是否违章；若是，获取施工人员的位置信息和身份信息发送对应工作面的管理人员的智能终端处；
[0009]步骤S104，当施工人员离开施工区域时，获取施工人员身份信息和施工人员在施工区域内压力数据和皮肤接触数据；
[0010]步骤S105，根据施工人员的压力数据和皮肤接触数据，通过行为分析识别模型获取行为分析数据；
[0011]步骤S106，根据施工人员的行为分析数据，通过聚类分析模型获取聚类分析数据；对聚类分析数据进行可视化展示。
[0012]进一步地，根据越限数据判断所述施工人员是否违章，包括：
[0013]所述越限数据包括设定时段内压力数据的越限次数、最大越限时长以及越限总时长；当越限次数、最大越限时长以及越限总时长其中任一项大于等于对应设定阈值时，判断
所述施工人员违章；
[0014]越限数据还包括设定时段内皮肤接触数据的最小越限时长，当最小越限时长大于对应的设定阈值时，判断所述施工人员违章。
[0015]进一步地，管理人员至违章的施工人员处后，监督施工人员佩戴好安全帽；管理人员还判断施工人员违章行为，并将违章行为与对应的越限数据进行打标上传。
[0016]进一步地，所述行为分析识别模型，构建过程包括：
[0017]根据打标后的越限数据和获取对应的源佩戴数据，并对所述源数据进行打标；所述源佩戴数据包括设定时段内的皮肤接触数据和压力数据；
[0018]若干个打标后的源佩戴数据构成源数据集，将源数据集中的一部分作为训练集，源数据集中的另一部分作为验证集；
[0019]构建卷积神经网络模型，利用训练集中的源佩戴数据，对所述卷积神经网络模型进行训练；并且利用验证集进行验证获取准确率；
[0020]当准确率大于等于设定准确率时，所述卷积神经网络模型构建完成；
[0021]当准确率小于设定准确率时，利用训练集继续训练卷积神经网络模型，直至准确率大于等于设定准确率。
[0022]进一步地，获取聚类分析数据：
[0023]根据施工人员所在工作面的环境数据、所述施工人员的违章行为记录、工作面其他人员的行为数据以及所在工作面管理人员的管理数据；通过聚类分析模型综合分析，获取所述行为分析数据中每一违章行为对应的原因。
[0024]进一步地，获取施工人员的位置信息，包括：
[0025]通过北斗定位技术获取所述施工人员的初始位置；
[0026]根据施工人员的初始位置信息，判断初始位置是否存在建筑物；若否，则初始位置即为施工人员的位置信息；若是，获取所述建筑物的室内地图；
[0027]获取设置在建筑物上所有的无线通信设备；控制每一无线通信设备与无线采集装置通信获取通信数据；
[0028]根据通信数据获取无线采集装置的室内坐标，在室内地图标记坐标获取施工人员位置信息。
[0029]另一方面，根据本专利技术实施例，还提供了基于安全帽佩戴状态的监测系统，包括无线采集装置，所述无线采集装置可拆卸固定在下颏带上；还包括：
[0030]门禁单元、无线通信设备、告警单元、后台服务器以及可视化单元；
[0031]门禁单元设置在施工区域的出入口处，门禁单元用于获取通过所述门禁单元的无线采集装置的设备信息、对应施工人员的身份信息、压力数据以及皮肤接触数据；
[0032]无线通信设备，所述无线通信设备有多个且分布在施工区域各处；多个无线通信设备均与告警单元相连；无线采集装置与附近一无线通信设备相连，通过所述无线通信设备将报警信息上传至告警单元；
[0033]告警单元用于获取报警后设定时段内压力数据以及皮肤接触数据的越限数据，告警单元还根据越限数据判断施工人员是否违章，并获取违章人员的身份信息和位置信息发送至对应管理员的智能终端；告警单元还接收智能终端上传的打标后的越限数据；
[0034]后台服务器与所述门禁单元相连，施工人员通过所述门禁单元离开施工区域时，
所述门禁单元获取所述施工人员对应的无线采集装置的设备信息、压力数据以及皮肤接触数据发送至后台服务器；
[0035]后台服务器还与告警单元相连来获取打标后的越限数据；后台服务器中设置有行为分析识别模型和聚类分析模型，用于获取聚类分析数据；
[0036]可视化单元与后台服务器相连，可视化单元用于展示聚类分析数据。
[0037]进一步地，所述无线采集装置包括：
[0038]皮肤传感器、压力传感器、边缘处理器、报警器、收发机、北斗定位芯片以及存储器；
[0039]皮肤传感器与边缘处理器相连，皮肤传感器用于采集下颏带与皮肤接触时产生的皮肤接触数据；
[0040]压力传感器与边缘处理器相连，压力传感器用于采集下颏带与皮肤之间的压力数据；
[0041]边缘处理器用于监测皮肤接触数据和压力数据，当皮肤接触数据或压力数据达到触发条件时生成报警信号；边缘处理器将报警信号发送至报警器，报警器接收到报警信号后进行报警；
[0042]北斗定位芯片与边缘处理器相连，用于获取施工人员的初始位置；
[0043]存储器与边缘处理器相连，用于存储施工人员在施工区域内的皮肤接触数据和压力数据，
[0044]收发机与所述边缘处理器相连，用于与无线通信设备通信相连；边缘处理器生成唤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于安全帽佩戴状态的监测方法，其特征在于：安全帽下颏带上可拆卸固定有无线采集装置，监测方法包括：步骤S101，施工人员进入施工区域时，获取施工人员身份信息和无线采集装置的设备信息；步骤S102，施工人员进入施工区域后，无线采集装置采集施工人员佩戴安全帽时的压力数据和皮肤接触数据并进行监测；当压力数据或皮肤接触数据达到触发条件时，无线采集装置报警并上传报警信息；步骤S103，根据报警信息，对报警后的设定时段内所述施工人员的压力数据和皮肤接触数据进行监测获取越限数据；根据越限数据判断所述施工人员是否违章；若是，获取施工人员的位置信息和身份信息发送对应工作面的管理人员的智能终端处；步骤S104，当施工人员离开施工区域时，获取施工人员身份信息和施工人员在施工区域内压力数据和皮肤接触数据；步骤S105，根据施工人员的压力数据和皮肤接触数据，通过行为分析识别模型获取行为分析数据；步骤S106，根据施工人员的行为分析数据，通过聚类分析模型获取聚类分析数据；对聚类分析数据进行可视化展示。2.如权利要求1所述的基于安全帽佩戴状态的监测方法，其特征在于：根据越限数据判断所述施工人员是否违章，包括：所述越限数据包括设定时段内压力数据的越限次数、最大越限时长以及越限总时长；当越限次数、最大越限时长以及越限总时长其中任一项大于等于对应设定阈值时，判断所述施工人员违章；越限数据还包括设定时段内皮肤接触数据的最小越限时长，当最小越限时长大于对应的设定阈值时，判断所述施工人员违章。3.如权利要求1所述的基于安全帽佩戴状态的监测方法，其特征在于：管理人员至违章的施工人员处后，监督施工人员佩戴好安全帽；管理人员还判断施工人员违章行为，并将违章行为与对应的越限数据进行打标上传。4.如权利要求3所述的基于安全帽佩戴状态的监测方法，其特征在于：所述行为分析识别模型，构建过程包括：根据打标后的越限数据和获取对应的源佩戴数据，并对所述源数据进行打标；所述源佩戴数据包括设定时段内的皮肤接触数据和压力数据；若干个打标后的源佩戴数据构成源数据集，将源数据集中的一部分作为训练集，源数据集中的另一部分作为验证集；构建卷积神经网络模型，利用训练集中的源佩戴数据，对所述卷积神经网络模型进行训练；并且利用验证集进行验证获取准确率；当准确率大于等于设定准确率时，所述卷积神经网络模型构建完成；当准确率小于设定准确率时，利用训练集继续训练卷积神经网络模型，直至准确率大于等于设定准确率。5.如权利要求1所述的基于安全帽佩戴状态的监测方法，其特征在于：获取聚类分析数据：
根据施工人员所在工作面的环境数据、所述施工人员的违章行为记录、工作面其他人员的行为数据以及所在工作面管理人员的管理数据；通过聚类分析模型综合分析，获取所述行为分析数据中每一违章行为对应的原因。6.如权利要求1所述的基于安全帽佩戴状态的监测方法，其特征在于：获取施工人员的位置信息，包括：通过北斗定位技术获取所述施工人员的初始位置；根据施工人员的初始位置信息，判断初始位置是否存在建筑物；若否，则初始位置即为施工人员的位置信息；若是，获...

【专利技术属性】
技术研发人员：程蜀晋，陈茜，刘卫民，
申请(专利权)人：重庆市信息通信咨询设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：