【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种基于室内外定位系统的户外作业安全监测方法。
技术介绍
1、随着现代工程和建筑业的快速发展，户外作业的安全问题日益受到重视。尤其在建筑工地、桥梁维修、大型设备安装等环境中，工作人员可能面临多种潜在风险，如设备碰撞、物体掉落和人员伤害。为了提高工作效率并确保工作安全，必须对这些风险因素进行实时监测和预警。过去，户外作业的安全主要依赖人工巡查和定期培训。但随着技术的进步，数字化和自动化技术在户外作业安全中的应用变得越来越普及。传统的安全监测方法如cctv摄像头系统，虽然能够提供实时视频监控，但往往在预测和预警方面存在局限性。它们通常无法准确地预测工作人员的下一步行动，更不用说对即将发生的危险进行预警。近年来，室内外定位技术的发展为户外作业安全监测带来了新的机会。通过精确地追踪工作人员和设备的位置，可以实时了解工地上的活动情况。然而，仅仅依靠定位数据仍然无法实现对动态盲区的预测，这些盲区是工作人员在某些情况下可能无法看到或预测的区域，如由移动设备或临时建筑物形成的视线遮挡。此外，传统的工作分配方式往往基于工作人员的经验和职责，而不是其实际的技能或当前的工作需求。这可能导致工作内容与工人技能的不匹配，从而影响工作效率和安全性。因此，结合最新的技术发展，为户外作业打造一个全面、智能的安全监测系统已经成为行业的首要任务。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于室内外定位系统的户外作业安全监测方法，主要包括：
2、根据工作区域的实时监测数据，结合室内
3、进一步地，所述根据工作区域的实时监测数据，结合室内外定位技术，精确判断工作人员的位置分布，包括：
4、通过高分辨率摄像头，获取实时监测数据；利用yolov3算法，标识视频中的人形轮廓，过滤出工作人员的特征，并与背景进行区分；采用室内外定位技术，获取人员的位置信息，将物体检测结果与人员定位数据相匹配；通过卡尔曼滤波器对位置信息进行修正；结合人形识别结果和修正后的定位数据，确认每位工作人员的精确坐标；根据区域、楼层或工作组的标签，对每位工作人员的位置进行归类，存储分类数据；使用核密度估计方法计算各区域的人员密度，对密度高于预设阈值的区域进行标记；针对高密度区域，应用lucas-kanade光流法，获取工作人员的移动路径，判断各工作人员的相互距离和潜在冲突点；获取每位工作人员在工作区域内的移动轨迹、停留点、互动点；使用apriori算法，确定在相似环境和任务下，工作人员的常见行为模式；根据关联规则学习的结果，预测工作人员的未来位置和潜在行为；通过matplotlib生成最终的工作人员位置分布图，展现工作人员的实时和历史分布。
5、进一步地，所述利用室内外定位技术的输出数据，结合时间序列分析，动态分析工作人员的移动轨迹，预测其短时间内的活动范围，包括：
6、利用室内外定位技术，获取工作人员的室内移动数据和室外移动数据；将室内和室外的移动数据合并，获得完整的移动轨迹；对数据进行清洗，移除异常值或重复数据，进行时间标准化处理；使用指数平滑方法，确定工作人员的长期移动趋势，识别指定时间段内的重复移动模式；根据提取的活动模式和趋势，使用k-means算法进行模型训练，识别主要的活动区域；根据各活动区域的停留时间和访问频率，确定工作人员在指定时间段的主要活动点；根据工作人员的长期移动趋势，利用arima算法，预测工作人员在短时间内的移动趋势；结合预测结果和已知的移动轨迹，确定工作人员的短期活动范围。
7、进一步地，所述根据工作人员的预测活动范围和室内外定位数据，构建工作区域风险评估模型，分析是否存在物体掉落风险，包括：
8、通过室内定位数据和室外定位数据，得到工作人员完整的定位数据；根据工作人员定位数据，应用长短期记忆网络算法，对工作人员在接下来时间的行动路线进行预测；对预测的行动路线进行与高风险区域的交集分析，确定可能进入的高风险区域，其中高风险区域包括楼梯口、窗户边、边缘、高空区域；利用传感器或视频监控，实时追踪工作人员在高风险区域的活动状态；当工作人员进入高风险区域时，实时评估物体掉落的概率；获取建筑工地的三维模型数据，识别其中的危险点，包括障碍物、悬空区域；结合工人的移动轨迹与危险点，评估物体掉落或其他风险；根据危险点的空间结构数据、工人活动和历史事故数据，使用支持向量机，构建工作区域风险评估模型，进行风险评估，包括高风险、中风险、低风险；若预测出高风险，实时警报并记录事件；定期根据实际发生的事件，调整和优化风险评估的标准和参数。
9、进一步地，所述使用物体掉落风险的分析结果，结合室内外定位数据，判断工作人员之间是否有上下作业关系，并实时监测物体掉落的可能性，包括：
10、使用工作区域风险评估模型，得到每个工作区域的风险评级；通过室内外定位数据，获取工作人员的实时位置；根据风险评级和工作人员的位置，构建输入数据集，将工作区域划分为上下两层，根据实时位置数据，为每个工作人员标记其所在的层级；使用knn算法判断上层和下层之间的工作人员是否存在上下作业关系；采用实时监测机制，对工作区域进行持续的物体移动情况监测，采用光流法，实时识别物体的移动，并通过物体的当前位置、速度、加速度预测其落点；根据预测落点和工作人员位置，判断是否存在物体掉落的可能性和可能影响的工作人员；若物体的预测落点与工作人员的位置距离小于预设阈值，标记为高风险；根据预测落点和工作人员位置数据，结合风险评级，更新工作人员的安全状态；若检测到高风险状态，根据所有与检测到的高风险状态有关的信息，使用nlp的自动摘要技术生成完整的风险评估报告；还包括：预测即将形成的动态盲区，并对工作人员发出警告。
11、所述预测即将形成的动态盲区，并对工作人员发出警告，具体包括：
12、获取工作环境中的实时数据流，包括设备和人员的位置、速度和轨迹。使用sort跟踪算法，实时检测可能产生动态盲区的活动或对象，得到动态盲区生成因素的实时记录。根据动态盲区生成因素的实时记录本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于室内外定位系统的户外作业安全监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据工作区域的实时监测数据，结合室内外定位技术，精确判断工作人员的位置分布，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用室内外定位技术的输出数据，结合时间序列分析，动态分析工作人员的移动轨迹，预测其短时间内的活动范围，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据工作人员的预测活动范围和室内外定位数据，构建工作区域风险评估模型，分析是否存在物体掉落风险，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用物体掉落风险的分析结果，结合室内外定位数据，判断工作人员之间是否有上下作业关系，并实时监测物体掉落的可能性，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述当物体掉落风险被检测出，立即向相关工作人员发送安全警告信息，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述采用时间序列分析，利用室内外定位技术的数据和前述的工作人员活动范围预测，预测每个工作人员未来的工作内容，并判断其对其他
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据工作人员的未来工作内容、安全影响和室内外定位数据，对工作区域进行资源分配和人员调度，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于资源分配、人员调度的输出和室内外定位技术，对每个工作人员的工作区域进行障碍物检测，避免工作干扰和物体碰撞风险，包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述结合障碍物检测结果、工作人员的活动范围和室内外定位数据，调整工作区域的资源分配，优化工作流程，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于室内外定位系统的户外作业安全监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据工作区域的实时监测数据，结合室内外定位技术，精确判断工作人员的位置分布，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用室内外定位技术的输出数据，结合时间序列分析，动态分析工作人员的移动轨迹，预测其短时间内的活动范围，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据工作人员的预测活动范围和室内外定位数据，构建工作区域风险评估模型，分析是否存在物体掉落风险，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用物体掉落风险的分析结果，结合室内外定位数据，判断工作人员之间是否有上下作业关系，并实时监测物体掉落的可能性，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王中华，陈枝灿，
申请(专利权)人：广州准捷电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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