基于大数据的智慧建筑工地施工安全监测预警平台制造技术

本发明专利技术涉及施工安全监测技术领域，具体公开基于大数据的智慧建筑工地施工安全监测预警平台，包括：建筑工地区域划分模块、升降机启动前检测模块、升降机上升过程检测模块、升降机下降启动前检测分析模块、升降机下降过程检测分析模块、升降机综合安全分析模块、升降机安全管理中心和云数据库，本发明专利技术对升降机的人员、外观以及装载货物进行分析，反映了升降机对应的启动质量，确保了升降机的启动安全，本发明专利技术对装载货物的分布和乘载人员的行为进行分析，反映了升降机对应的运行安全，避免出现由于装载货物摆放不均匀的现象，本发明专利技术确保了人员的准备工作是充足的，降低人员的安全隐患。患。患。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的智慧建筑工地施工安全监测预警平台


[0001]本专利技术涉及施工安全监测
，具体而言，涉及基于大数据的智慧建筑工地施工安全监测预警平台。

技术介绍

[0002]随着社会和科技的发展，房地产行业的发展也越来越迅速，在房地产的建造过程中，其对应的建筑工地大多是十几层的，因而在施工过程中大多会使用升降机来进行物料和人员的输送，以此来减轻建筑工人的施工负担，升降机实现了升降平台载物行驶的功能，更加具有稳定性，而在升降机的运行过程中，如若乘载人员的动作和所处位置存在危险，极易威胁到乘载人员的身体健康，无法保障乘载人员的生命安全，如若乘载货物的摆放位置不均匀则会影响升降机的受力平衡，在一定程度上增加升降机的运行风险，因此，需要对升降机的运行安全进行检测分析。
[0003]现有升降机的运行安全检测分析可以满足当前需求，但是还存在一定的缺陷，其具体体现在：(1)现有升降机的运行安全检测对建筑工人的行为的关注度不高，建筑工人在升降机中的行为可能导致其对应的身体重心不符合要求，进而建筑工人可能存在倾斜的风险，如不及时进行预警或者制动，无法保障建筑工人的生命安全，从而在一定程度上增大了升降机运行过程中的风险。
[0004](2)现有升降机的运行安全检测大多是判断乘载重量是否合格，对乘载货物的分布位置的关注度不高，可能出现乘载货物分布不均匀的现象，进而导致升降机的受力不均，一方面长期以往降低升降机的使用寿命，进而增加了建筑工地的资金负担，另一方面当升降机受力不均的影响程度很大时，可能会出现升降机倾斜的现象，从而威胁建筑工人的生命安全，不利于建筑工人在建筑工地的持续作业。

技术实现思路

[0005]为了克服
技术介绍
中的缺点，本专利技术实施例提供了基于大数据的智慧建筑工地施工安全监测预警平台,能够有效解决上述
技术介绍
中涉及的问题。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：基于大数据的智慧建筑工地施工安全监测预警平台，其特征在于，包括：建筑工地区域划分模块用于将建筑工地区域按照楼栋所在区域划分为各楼栋子区域，并获取各楼栋子区域对应的各升降机。
[0007]升降机启动前检测模块用于在各楼栋子区域对应的各升降机启动之前进行视频检测，进而获取各楼栋子区域所属各升降机对应的外观图像、装载货物图像和各实际工作人员的人脸图像，据此分析各楼栋子区域所属各升降机对应的启动质量系数，并据此执行上升指令。
[0008]升降机上升过程检测模块分析用于获取各楼栋子区域所属各升降机在上升过程中对应各设定时间点的图像，并据此分析各楼栋子区域所属各升降机对应的工作人员危险系数和装载货物摆放危险系数，并据此执行预警和制动机制。
[0009]升降机下降启动前检测分析模块用于在各楼栋子区域所属各升降机接收下降指令后获取各楼栋子区域所属各升降机在各检测时间点的图像，进而分析各楼栋子区域所属各升降机对应的下降人员安全系数，并据此执行下降指令。
[0010]升降机下降过程检测分析模块用于获取各楼栋子区域所属各升降机在下降过程中对应各目标时间点的图像，进而分析各楼栋子区域所属各升降机对应的综合工作人员动作安全系数和装载货物布设危险系数，并据此执行预警和制动指令。
[0011]升降机综合安全分析模块用于分析各楼栋子区域所属各升降机对应的工作人员安全意识系数。
[0012]升降机安全管理中心用于基于各楼栋子区域所属各升降机对应的工作人员安全意识系数进行相应管理。
[0013]云数据库用于存储各腐蚀程度系数对应的升降机特征图像、螺栓允许连接误差距离、各身高范围对应身体重心与升降机底面之间的适宜高度、单位平均距离对应的风险因子、工作人员对应的允许探出面积。
[0014]进一步地，所述各楼栋子区域所属各升降机对应的启动质量系数，其具体分析方法为：A1：从建筑工地云平台获取各楼栋子区域对应所有工作人员的人脸图像，并将其与各楼栋子区域所属各升降机对应各实际工作人员的人脸图像进行匹配，进而统计各楼栋子区域所属各升降机所属各实际工作人员的人脸图像与对应所有工作人员的人脸图像匹配成功的数量，将其标记为α
im
，其中i表示为各楼栋子区域的编号，i＝1,2,...,n，m表示为各升降机的编号，m＝1,2,...,l。
[0015]A2：统计各楼栋子区域所属各升降机对应各实际工作人员的数量，并将其标记为α
′
im
。
[0016]A3：分析各楼栋子区域所属各升降机对应的工作人员身份符合系数，其计算公式为：其中ε
im
表示为第i个楼栋子区域所属第m个升降机对应的工作人员身份符合系数，e表示为自然常数。
[0017]A4：基于各楼栋子区域所属各升降机对应的外观图像识别各楼栋子区域所属各升降机对应各螺栓与其对应升降机连接处的距离，并将其标记为J
imp
，p表示为各螺栓的编号，p＝1,2,...,q。
[0018]A5：分析各楼栋子区域所属各升降机对应的腐蚀程度系数，并将其标记为G
im
。
[0019]A6：分析各楼栋子区域所属各升降机对应的风险评估指数，将其标记为η
im
。
[0020]A7：分析各楼栋子区域所属各升降机对应的装载货物适宜指数，将其标记为μ
im
。
[0021]A8：获取各楼栋子区域所属各升降机对应各测试点对应的乘载重量，并据此统计各楼栋子区域所属各升降机对应的平均乘载重量，并据此分析各楼栋子区域所属各升降机对应的启动质量系数，其计算公式为：其中表示为第i个楼栋子区域所属第m个升降机对应的启动质量系数，K
im
表示为第i个楼栋子区域所属第m个升降机对应的平均乘载重量，K
′
表示为预设的升降机对应的允许乘载重量，γ1、γ2、γ3分别表示为风险评估、装载货物适宜、乘载重量适宜所属的占比因子。
[0022]进一步地，所述各楼栋子区域所属各升降机对应的工作人员危险系数，其具体分析方法为：B1：基于各楼栋子区域所属各升降机在上升过程中对应各设定时间点的图像获取各楼栋子区域所属各升降机在各设定时间点对应各实际工作人员的身体轮廓和身高，并获取各楼栋子区域所属各升降机在各设定时间点对应各实际工作人员的身体轮廓面积，将其标记为S
imjf
，其中j表示为各设定时间点的编号，j＝1,2,...,k，f表示为各实际工作人员的编号，f＝1,2,...,g。
[0023]B2：以各楼栋子区域所属各升降机的底面中心点为原点建立三维坐标系，进而基于各楼栋子区域所属各升降机在各设定时间点对应的各实际工作人员的身体轮廓获取各楼栋子区域所属各升降机在各设定时间点对应各实际工作人员的身体重心，并获取其对应的坐标，将其对应的坐标标记为(x
imjf
,y
imjf
,z
imjf
)。
[0024]B3：从云数据库中提取各身高范围对应身体重心与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的智慧建筑工地施工安全监测预警平台，其特征在于，包括：建筑工地区域划分模块用于将建筑工地区域按照楼栋所在区域划分为各楼栋子区域，并获取各楼栋子区域对应的各升降机；升降机启动前检测模块用于在各楼栋子区域对应的各升降机启动之前进行视频检测，进而获取各楼栋子区域所属各升降机对应的外观图像、装载货物图像和各实际工作人员的人脸图像，据此分析各楼栋子区域所属各升降机对应的启动质量系数，并据此执行上升指令；升降机上升过程检测模块分析用于获取各楼栋子区域所属各升降机在上升过程中对应各设定时间点的图像，并据此分析各楼栋子区域所属各升降机对应的工作人员危险系数和装载货物摆放危险系数，并据此执行预警和制动机制；升降机下降启动前检测分析模块用于在各楼栋子区域所属各升降机接收下降指令后获取各楼栋子区域所属各升降机在各检测时间点的图像，进而分析各楼栋子区域所属各升降机对应的下降人员安全系数，并据此执行下降指令；升降机下降过程检测分析模块用于获取各楼栋子区域所属各升降机在下降过程中对应各目标时间点的图像，进而分析各楼栋子区域所属各升降机对应的综合工作人员动作安全系数和装载货物布设危险系数，并据此执行预警和制动指令；升降机综合安全分析模块用于分析各楼栋子区域所属各升降机对应的工作人员安全意识系数；升降机安全管理中心用于基于各楼栋子区域所属各升降机对应的工作人员安全意识系数进行相应管理；云数据库用于存储各腐蚀程度系数对应的升降机特征图像、螺栓允许连接误差距离、各身高范围对应身体重心与升降机底面之间的适宜高度、单位平均距离对应的风险因子、工作人员对应的允许探出面积。2.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧建筑工地施工安全监测预警平台，其特征在于：所述各楼栋子区域所属各升降机对应的启动质量系数，其具体分析方法为：A1：从建筑工地云平台获取各楼栋子区域对应所有工作人员的人脸图像，并将其与各楼栋子区域所属各升降机对应各实际工作人员的人脸图像进行匹配，进而统计各楼栋子区域所属各升降机所属各实际工作人员的人脸图像与对应所有工作人员的人脸图像匹配成功的数量，将其标记为α
im
，其中i表示为各楼栋子区域的编号，i＝1,2,...,n，m表示为各升降机的编号，m＝1,2,...,l；A2：统计各楼栋子区域所属各升降机对应各实际工作人员的数量，并将其标记为α
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im
；A3：分析各楼栋子区域所属各升降机对应的工作人员身份符合系数，其计算公式为：其中ε
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表示为第i个楼栋子区域所属第m个升降机对应的工作人员身份符合系数，e表示为自然常数；A4：基于各楼栋子区域所属各升降机对应的外观图像识别各楼栋子区域所属各升降机对应各螺栓与其对应升降机连接处的距离，并将其标记为J
imp
，p表示为各螺栓的编号，p＝1,2,...,q；
A5：分析各楼栋子区域所属各升降机对应的腐蚀程度系数，并将其标记为G
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；A6：分析各楼栋子区域所属各升降机对应的风险评估指数，将其标记为η
im
；A7：分析各楼栋子区域所属各升降机对应的装载货物适宜指数，将其标记为μ
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；A8：获取各楼栋子区域所属各升降机对应各测试点对应的乘载重量，并据此统计各楼栋子区域所属各升降机对应的平均乘载重量，并据此分析各楼栋子区域所属各升降机对应的启动质量系数，其计算公式为：其中表示为第i个楼栋子区域所属第m个升降机对应的启动质量系数，K
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表示为第i个楼栋子区域所属第m个升降机对应的平均乘载重量，K
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表示为预设的升降机对应的允许乘载重量，γ1、γ2、γ3分别表示为风险评估、装载货物适宜、乘载重量适宜所属的占比因子。3.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧建筑工地施工安全监测预警平台，其特征在于：所述各楼栋子区域所属各升降机对应的工作人员危险系数，其具体分析方法为：B1：基于各楼栋子区域所属各升降机在上升过程中对应各设定时间点的图像获取各楼栋子区域所属各升降机在各设定时间点对应各实际工作人员的身体轮廓和身高，并获取各楼栋子区域所属各升降机在各设定时间点对应各实际工作人员的身体轮廓面积，将其标记为S
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，其中j表示为各设定时间点的编号，j＝1,2,...,k，f表示为各实际工作人员的编号，f＝1,2,...,g；B2：以各楼栋子区域所属各升降机的底面中心点为原点建立三维坐标系，进而基于各楼栋子区域所属各升降机在各设定时间点对应的各实际工作人员的身体轮廓获取各楼栋子区域所属各升降机在各设定时间点对应各实际工作人员的身体重心，并获取其对应的坐标，将其对应的坐标标记为(x
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,y
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,z
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)；B3：从云数据库中提取各身高范围对应身体重心与升降机底面之间的适宜高度，并将其与各楼栋子区域所属各升降机在各设定时间点对应各实际工作人员的身高进行对比，筛选各楼栋子...

【专利技术属性】
技术研发人员：李圣兰，
申请(专利权)人：湖北晟湖丰建筑工程有限公司，
类型：发明
国别省市：