【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑施工安全监控，更具体地说，涉及一种基建筑工程现场安全监控预警系统。
技术介绍
1、在建筑工程领域，施工现场的安全问题一直是备受关注的焦点。随着建筑工程项目的规模不断扩大、施工技术日益复杂以及施工环境的多变性，传统的安全监控手段已难以满足现代建筑施工对安全管理的高要求。
2、过去，建筑工程现场的安全监控主要依赖人工巡查和简单的设备监测。人工巡查存在效率低下、覆盖面有限、容易出现疏漏等问题，而且无法实现实时连续的监控。而传统的设备监测，如单一类型的传感器，往往只能获取局部和特定类型的数据，难以全面反映施工现场的真实状况。
3、同时，对于施工人员的行为监控也缺乏有效的手段，安全帽佩戴不规范、安全带使用不当、违规操作等行为难以被及时发现和纠正。在施工设备的管理方面，对于设备的故障预测和维护往往依赖定期检查，无法做到提前预警和及时处理，增加了设备故障引发安全事故的风险。
4、此外，在数据处理和分析方面，传统方法缺乏深度和综合性。无法对多源异构的数据，如传感器数据、视频数据、施工计划和工程图纸等进行有效的融合与关联分析，难以挖掘出潜在的安全风险规律和模式。
5、在预警机制方面，传统的预警方式单一、不及时，无法根据不同的风险情况提供精准和个性化的预警信息，导致应急响应效率低下。而且，数据的安全性和可信度也存在隐患，数据在采集、传输和存储过程中容易被篡改或丢失，影响安全评估的准确性和可靠性。
6、综上所述，为了有效应对建筑工程施工现场日益复杂的安全挑战，迫切需要一种创
技术实现思路
1、1.要解决的技术问题
2、本专利技术的目的在于提供一种基建筑工程现场安全监控预警系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
3、2.技术方案
4、一种建筑工程现场安全监控预警系统，包括高精度传感器网络、智能视频监控系统、数据处理与分析中心、预警与决策支持平台、预警与决策支持平台、移动终端应用、卫星定位与地理信息系统gis集成和物联网网关与边缘计算设备：
5、高精度传感器网络，由部署在建筑结构关键部位、施工设备、临时支撑体系等位置的多种传感器组成，用于实时监测结构体的受力状态、变形情况以及设备的运行参数和环境信息，并通过低功耗、长距离的无线通信技术将数据传输至数据处理中心；
6、智能视频监控系统，由高清全景摄像头与高清变焦摄像头结合，具备基于深度学习的智能视频分析模块和热成像摄像头，实现对施工现场的无死角覆盖、重点区域细节捕捉、人员行为和物体识别以及电气设备过热和火灾隐患监测；
7、数据处理与分析中心，基于云计算架构，运用大数据分析技术和机器学习算法对传感器数据和视频数据进行深度融合与挖掘，建立多种安全风险评估模型；
8、预警与决策支持平台，当监测数据超过预设阈值或风险评估模型判断存在较高安全风险时，通过多种方式及时发出预警信息，并提供基于虚拟现实vr和增强现实ar技术的应急决策支持；
9、移动终端应用，方便相关人员随时随地通过移动设备访问系统，查看实时监控数据、预警信息、安全报告等；
10、卫星定位与地理信息系统gis集成，为施工人员和施工设备配备卫星定位装置，将定位信息与施工现场的gis地图相结合；
11、物联网网关与边缘计算设备，负责传感器网络与数据处理中心之间的数据传输与协议转换，并在靠近数据源的一侧进行初步的数据处理和分析。
12、优选的，所述高精度传感器网络中的传感器包括压力传感器、应变传感器、位移传感器、加速度传感器、倾角传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器和粉尘浓度传感器。
13、优选的，所述智能视频监控系统中的智能视频分析模块能够实时识别施工人员的安全帽佩戴情况、安全带使用情况、违规操作行为、人员聚集密度和危险区域入侵。
14、优选的，所述数据处理与分析中心建立的安全风险评估模型包括结构稳定性分析模型、施工设备故障预测模型和人员行为风险评估模型。
15、优选的，所述预警与决策支持平台的预警方式包括声光报警、短信通知、手机应用推送和现场广播。
16、优选的，所述移动终端应用支持语音交互和手势操作。
17、优选的，还包括多模态数据融合与关联分析技术，综合利用传感器数据、视频数据、定位数据以及施工进度计划、工程图纸等多源异构数据，挖掘潜在的安全风险规律和模式。
18、优选的，还包括基于人工智能的实时预测与预警技术，运用深度学习和强化学习算法，构建实时的安全风险预测模型，根据当前监测数据和施工状态提前预测可能出现的安全事故并及时发出预警。
19、优选的，还包括个性化的安全风险画像与定制化预警技术，为每个施工人员、施工设备和施工区域建立个性化的安全风险画像，制定定制化的安全阈值和预警策略。
20、优选的，还包括区块链技术，对传感器数据、视频数据的采集、传输、存储和分析过程进行加密和分布式记账，确保数据的完整性、不可篡改和可追溯性。
21、有益效果
22、相比于现有技术，本专利技术的优点在于：
23、本专利技术通过构建高精度传感器网络，实现了对建筑结构关键部位、施工设备和环境等多方面信息的实时精准监测，全面且准确地掌握施工现场的状况，有效避免了监控死角和信息遗漏。
24、本专利技术通过配备智能视频监控系统，结合深度学习技术，能够实时识别施工人员的各类安全行为和设备的异常情况，大幅提高了安全监控的效率和准确性。
25、本专利技术通过基于云计算架构的数据处理与分析中心，运用大数据分析和机器学习算法，深度融合与挖掘传感器数据和视频数据，建立多种精准的安全风险评估模型，为准确判断安全风险提供了有力支持。
26、本专利技术通过预警与决策支持平台，在监测数据超过预设阈值或存在高风险时，以多种方式及时发出预警信息，并提供基于虚拟现实(vr)和增强现实(ar)技术的应急决策支持，确保相关人员能够迅速做出响应和科学决策。
27、本专利技术通过移动终端应用，方便相关人员随时随地访问系统，及时获取实时监控数据、预警信息和安全报告等，极大地提高了安全管理的便捷性和灵活性。
28、本专利技术通过卫星定位与地理信息系统(gis)集成，为施工人员和设备配备定位装置并与施工现场的gis地图相结合，实现了对人员和设备的精准跟踪与管理，优化了资源调配。
29、本专利技术通过物联网网关与边缘计算设备，保障了传感器网络与数据处理中心之间的数据传输稳定与高效，同时在数据源附近进行初步处理和分析，减轻了中心处理负担，提高了系统的实时性。
30、本专利技术通过多模态数据融合与关联分析技术，综合利用多源异构数据，挖掘潜在的安全风险规律和模式，提升了安全风险的预测和防控能力。
31、本专利技术通过基本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，包括高精度传感器网络、智能视频监控系统、数据处理与分析中心、预警与决策支持平台、预警与决策支持平台、移动终端应用、卫星定位与地理信息系统GIS集成和物联网网关与边缘计算设备，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，所述高精度传感器网络中的传感器包括压力传感器、应变传感器、位移传感器、加速度传感器、倾角传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器和粉尘浓度传感器。
3.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，所述智能视频监控系统中的智能视频分析模块能够实时识别施工人员的安全帽佩戴情况、安全带使用情况、违规操作行为、人员聚集密度和危险区域入侵。
4.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，所述数据处理与分析中心建立的安全风险评估模型包括结构稳定性分析模型、施工设备故障预测模型和人员行为风险评估模型。
5.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，所述预警与决策支持平台的预警方式包括声光报
6.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，所述移动终端应用支持语音交互和手势操作。
7.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，还包括多模态数据融合与关联分析技术，综合利用传感器数据、视频数据、定位数据以及施工进度计划、工程图纸等多源异构数据，挖掘潜在的安全风险规律和模式。
8.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，还包括基于人工智能的实时预测与预警技术，运用深度学习和强化学习算法，构建实时的安全风险预测模型，根据当前监测数据和施工状态提前预测可能出现的安全事故并及时发出预警。
9.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，还包括个性化的安全风险画像与定制化预警技术，为每个施工人员、施工设备和施工区域建立个性化的安全风险画像，制定定制化的安全阈值和预警策略。
10.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，还包括区块链技术，对传感器数据、视频数据的采集、传输、存储和分析过程进行加密和分布式记账，确保数据的完整性、不可篡改和可追溯性。
...【技术特征摘要】
1.一种建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，包括高精度传感器网络、智能视频监控系统、数据处理与分析中心、预警与决策支持平台、预警与决策支持平台、移动终端应用、卫星定位与地理信息系统gis集成和物联网网关与边缘计算设备，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，所述高精度传感器网络中的传感器包括压力传感器、应变传感器、位移传感器、加速度传感器、倾角传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器和粉尘浓度传感器。
3.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，所述智能视频监控系统中的智能视频分析模块能够实时识别施工人员的安全帽佩戴情况、安全带使用情况、违规操作行为、人员聚集密度和危险区域入侵。
4.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，所述数据处理与分析中心建立的安全风险评估模型包括结构稳定性分析模型、施工设备故障预测模型和人员行为风险评估模型。
5.根据权利要求1所述的建筑工程现场安全监控预警系统，其特征在于，所述预警与决策支持平台的预警方式包括声光报警、短信通知、手机应用推送和现...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹建辉，蔡哲域，谢忠玉，石继连，符启燊，
申请(专利权)人：深圳市群安达建筑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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