结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法及系统，涉及施工监测技术领域，该方法包括：获得施工现场督察规章信息，提取违规评价特征；构建违规特征映射表；根据所述违规评价特征进行施工现场特征匹配，获得现场采集范围、采集时间周期；生成采集执行指令，将所述采集执行指令发送至执行图像采集设备；获得现场施工图像信息；获得监测图像特征；确定匹配施工违规风险等级、匹配督查政策，发送相应等级提醒信息，解决了现有技术中存在由于对施工现场的特征监测准确性不足，进而导致违规预警准确性和精度不足的技术问题，达到提升施工现场违规预警准确性和预警精度，保证施工现场安全的效果。现场安全的效果。现场安全的效果。

【技术实现步骤摘要】
结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及施工监测
，具体涉及结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法及系统。

技术介绍

[0002]随着社会经济的高速发展，工程项目数量、规模逐步增加，安全风险随之提高。施工现场的作业人员的安全意识、作业流程章程的执行严重影响着施工安全，一旦发生违章作业行为就会造成比较严重的后果，威胁工作人员的人身安全和工程的质量，为了预防事故的发生、消除安全隐患，对施工现场进行违章预警很有必要。
[0003]目前，现有技术中存在由于对施工现场的特征监测准确性不足，进而导致违规预警准确性和精度不足的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法及系统，用以解决现有技术中存在由于对施工现场的特征监测准确性不足，进而导致违规预警准确性和精度不足的技术问题。
[0005]根据本专利技术的第一方面，提供了结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法，包括：获得施工现场督察规章信息，基于所述施工现场督察规章信息，提取违规评价特征；基于所述违规评价特征、所述施工现场督查规章信息，构建违规特征映射表，其中，所述违规特征映射表包括违规评价特征、施工违规风险等级、督查规章政策及其映射关系；根据所述违规评价特征进行施工现场特征匹配，获得现场采集范围、采集时间周期；根据所述现场采集范围、采集时间周期，生成采集执行指令，基于所述现场采集范围确定执行图像采集设备，将所述采集执行指令发送至所述执行图像采集设备；通过所述执行图像采集设备获得现场施工图像信息；利用AI视觉技术对所述现场施工图像信息进行图像特征
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数字信号转换，基于图像数字信号进行特征识别，获得监测图像特征；利用所述监测图像特征与所述违规特征映射表中违规评级特征进行遍历比对，确定匹配施工违规风险等级、匹配督查政策，发送相应等级提醒信息。
[0006]根据本专利技术的第二方面，提供了结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警系统，包括：违规评价特征提取模块，所述违规评价特征提取模块用于获得施工现场督察规章信息，基于所述施工现场督察规章信息，提取违规评价特征；违规特征映射表构建模块，所述违规特征映射表构建模块用于基于所述违规评价特征、所述施工现场督查规章信息，构建违规特征映射表，其中，所述违规特征映射表包括违规评价特征、施工违规风险等级、督查规章政策及其映射关系；现场特征匹配模块，所述现场特征匹配模块用于根据所述违规评价特征进行施工现场特征匹配，获得现场采集范围、采集时间周期；采集执行指令生成模块，所述采集执行指令生成模块用于根据所述现场采集范围、采集时间周期，生成采集执行指令，基于所述现场采集范围确定执行图像采集设备，将所述采集执行指令发送至所述执
行图像采集设备；施工图像信息获取模块，所述施工图像信息获取模块用于通过所述执行图像采集设备获得现场施工图像信息；图像特征识别模块，所述图像特征识别模块用于利用AI视觉技术对所述现场施工图像信息进行图像特征
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数字信号转换，基于图像数字信号进行特征识别，获得监测图像特征；提醒信息发送模块，所述提醒信息发送模块用于利用所述监测图像特征与所述违规特征映射表中违规评价特征进行遍历比对，确定匹配施工违规风险等级、匹配督查政策，发送相应等级提醒信息。
[0007]根据本专利技术采用的结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法，获得施工现场督察规章信息，基于所述施工现场督察规章信息，提取违规评价特征；基于所述违规评价特征、所述施工现场督查规章信息，构建违规特征映射表，其中，所述违规特征映射表包括违规评价特征、施工违规风险等级、督查规章政策及其映射关系；根据所述违规评价特征进行施工现场特征匹配，获得现场采集范围、采集时间周期；根据所述现场采集范围、采集时间周期，生成采集执行指令，基于所述现场采集范围确定执行图像采集设备，将所述采集执行指令发送至所述执行图像采集设备；通过所述执行图像采集设备获得现场施工图像信息；利用AI视觉技术对所述现场施工图像信息进行图像特征
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数字信号转换，基于图像数字信号进行特征识别，获得监测图像特征；利用所述监测图像特征与所述违规特征映射表中违规评级特征进行遍历比对，确定匹配施工违规风险等级、匹配督查政策，发送相应等级提醒信息，达到提升施工现场违规预警准确性和预警精度，保证施工现场安全的效果。
[0008]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0010]图1为本专利技术实施例提供的结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例中生成采集执行指令的流程示意图；图3为本专利技术实施例中获得监测图像特征的流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警系统的结构示意图。
[0011]附图标记说明：违规评价特征提取模块11，违规特征映射表构建模块12，现场特征匹配模块13，采集执行指令生成模块14，施工图像信息获取模块15，图像特征识别模块16，提醒信息发送模块17。
实施方式
[0012]以下结合附图对本专利技术的示范性实施例作出说明，其中包括本专利技术实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本专利技术的范围和精神。同
样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0013]为了解决现有技术中存在由于对施工现场的特征监测准确性不足，进而导致违规预警准确性和精度不足的技术问题，本专利技术的专利技术人经过创造性的劳动，得到了本专利技术的结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法及系统。
[0014]在一个实施例中，图1为本专利技术实施例提供的结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法图，所述方法包括：步骤S100：获得施工现场督察规章信息，基于所述施工现场督察规章信息，提取违规评价特征；其中，本专利技术实施例步骤S100还包括：步骤S110：将所述施工现场督察规章信息输入语义分析识别模型，其中，所述语义分析识别模型为通过训练收敛的神经网络模型，通过语义分析识别模型中语义标注层，对所述施工现场督察规章进行语义识别，并对违规描述特征进行标注；步骤S120：将语义标注层的输出结果输入特征提取层，对违规描述特征进行特征识别提取，获得所述违规评价特征。
[0015]具体而言，所述施工现场督察规章信息是指为保障施工现场安全设定的用于检查施工现场作业情况的规则条例，是工作人员预先设定的，可直接获取并通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法，其特征在于，包括：获得施工现场督察规章信息，基于所述施工现场督察规章信息，提取违规评价特征；基于所述违规评价特征、所述施工现场督查规章信息，构建违规特征映射表，其中，所述违规特征映射表包括违规评价特征、施工违规风险等级、督查规章政策及其映射关系；根据所述违规评价特征进行施工现场特征匹配，获得现场采集范围、采集时间周期；根据所述现场采集范围、采集时间周期，生成采集执行指令，基于所述现场采集范围确定执行图像采集设备，将所述采集执行指令发送至所述执行图像采集设备；通过所述执行图像采集设备获得现场施工图像信息；利用AI视觉技术对所述现场施工图像信息进行图像特征
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数字信号转换，基于图像数字信号进行特征识别，获得监测图像特征；利用所述监测图像特征与所述违规特征映射表中违规评价特征进行遍历比对，确定匹配施工违规风险等级、匹配督查政策，发送相应等级提醒信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述施工现场督察规章信息，提取违规评价特征，包括：将所述施工现场督察规章信息输入语义分析识别模型，其中，所述语义分析识别模型为通过训练收敛的神经网络模型，通过语义分析识别模型中语义标注层，对所述施工现场督察规章进行语义识别，并对违规描述特征进行标注；将语义标注层的输出结果输入特征提取层，对违规描述特征进行特征识别提取，获得所述违规评价特征。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述违规评价特征进行施工现场特征匹配，获得现场采集范围、采集时间周期，包括：根据所述违规评价特征进行评价主体、评价特征组成分析，确定评价关联主体、评价特征组成；根据所述评价特征组成进行特征属性、特征数量、特征持续时间分析，构建违规评价特征的描述标签，其中，所述特征属性包括静态特征、动态特征；利用所述评价关联主体与施工现场的施工主体进行匹配，确定所述现场采集范围；根据所述特征属性、特征数量、特征持续时间的描述标签，确定所述采集时间周期。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述现场采集范围、采集时间周期，生成采集执行指令，包括：根据所述现场采集范围，确定采集主体信息及主体施工信息；根据所述采集主体信息、主体施工信息，获得采集角度信息、采集覆盖范围；对所述采集时间周期进行分解，确定同型特征时间周期、异型特征时间周期，其中，同型特征时间周期为针对相同评价特征的连续采集频率要求，异型特征时间周期为针对不同评价特征的采集时间要求；基于所述采集角度信息、采集覆盖范围与所述同型特征时间周期、异型特征时间周期进行采集方案优化，确定所述采集执行指令，所述采集执行指令包括采集角度信息、采集覆盖范围及对应的采集时间周期。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于图像数字信号进行特征识别，获得监测图像特征，包括：
根据所述现场施工图像信息，确定采集时间周期，当所述采集时间周期为同型特征时间周期时，确定图像采集频率；基于所述图像采...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟源建，盛智文，刘添荣，黄聪，梁少勇，刘伟明，李卓亮，刘福，胡利平，
申请(专利权)人：广州电力工程监理有限公司，
类型：发明
国别省市：