【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程安全，具体涉及基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法及系统。
技术介绍
1、当前，建筑工程领域面临动态变化和高度不确定性的挑战，传统的工程安全预警方法依赖人工经验判断和静态数据分析，难以满足现代工程项目对实时性和精准性的需求，随着人工智能、大数据和物联网等技术的快速发展，为工程安全预警提供了新的解决方案，虽然知识图谱技术在国际上已广泛应用于金融和医疗领域，但在建筑工程行业的应用仍处于探索阶段。
2、现有技术中，工程安全数据分散在多个工程平台中，缺乏统一标准和实时整合机制，导致风险识别存在一定的滞后性，而且缺乏对风险识别后针对性处置方案的推送，影响相应的资源调配进程，因此，如何整合各平台的工程安全数据，通过预先构建的ai风险识别模型评估所处节点的工程安全风险，并将风险预警结果与知识图谱的处置方案库进行匹配，推荐最优措施，以提升主动防控能力，确保资源调配的效率，是本专利技术要解决的问题，为此，现提出基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法及系统。
技术实现思路
<...【技术保护点】
1.基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法，其特征在于：所述步骤1包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法，其特征在于：所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法，其特征在于：所述步骤3包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法，其特征在于：所述风险等级概率的分析过程为：
6.根据权利要求5所述的基于...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法，其特征在于：所述步骤1包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法，其特征在于：所述步骤2具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法，其特征在于：所述步骤3包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法，其特征在于：所述风险等级概率的分析过程为：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能实时风险识别的工程安全预警方法，其特征在于：所述步骤4包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐国锋，罗小斌，田潋全，黄灿明，文向阳，程培城，蒋晟华，罗宜东，
申请(专利权)人：广东鼎耀工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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