CN109670795B - 基于大数据的工程管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的工程管理系统，包括网络连接的云服务器、管理人员使用的管理终端和各个工程负责人的移动终端，所述移动终端包括数据采集模块，数据采集模块用于采集施工现场的图像信息；所述云服务器包括：数据库，信息录入模块，信息收集模块，分析判断模块，用于将各个工程的进度报告和图像信息与施工进度计划进行对比分析，并判断施工进度是否落后于施工进度计划；还用于当判断出施工进度落后于施工进度计划时，发送进度落后的信息和该工程的负责人信息给相关管理人员的管理终端。本发明基于大数据的处理能力对采集到的图像数据和各个工程负责人上传的进度报告进行分析，从而实现对施工进度的实时监控。

Description

基于大数据的工程管理系统

技术领域

本发明涉及工程管理技术领域，特别涉及一种基于大数据的工程管理系统。

背景技术

大数据，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面为：第一，数据体量巨大，从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，比如网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。

随着燃气需求的增大，燃气施工量也随之增多，地下管线也变得越来越密集、管道燃气施工显得尤为重要。目前的燃气工程管理一般包括管道安装管理、设备安装管理、管道试压管理和门站建设管理等。

在燃气工程施工的过程中，项目管理人员需要随时跟进项目的施工状态和进程，以便把控施工质量以及调度施工方案，确保项目顺利进行。目前，施工项目的各种相关数据需要通过人员在现场进行统计来获得，然后对获得的数据进行汇总，再上报给项目部，项目部的人员根据汇总的数据来了解施工情况和施工进度，从而进行下一步的工作安排。

目前的监测燃气工程施工情况的方式存在以下两个问题：

一、需要较多的人力参与，通过各级传达需要耗费较多的时间，不利于项目管理人员及时掌握施工进度和及时调度施工方案。

二、人员现场采集数据以及对数据的统计分析有可能会出错，并且效率低下。

发明内容

本发明意在提供一种基于大数据的工程管理系统，基于大数据的处理能力对采集到的图像数据和各个工程负责人上传的进度报告进行分析，从而实现对施工进度的实时监控。

基于大数据的工程管理系统，包括网络连接的云服务器、管理人员使用的管理终端和各个工程负责人的移动终端，所述移动终端包括数据采集模块，数据采集模块用于采集施工现场的图像信息；所述云服务器包括：

数据库，预先存储有各个工程的负责人信息和各个工人的工人信息，所述工人信息包括所属工程的信息；

信息录入模块，用于获取通过管理终端输入的各个工程的施工进度计划；

信息收集模块，用于收集各个工程负责人通过移动终端输入的进度报告，还用于收集各个工程负责人通过移动终端采集到的图像信息；

分析判断模块，用于将各个工程的进度报告和图像信息与施工进度计划进行对比分析，并判断施工进度是否落后于施工进度计划；还用于当判断出施工进度落后于施工进度计划时，发送进度落后的信息和该工程的负责人信息给相关管理人员的管理终端。

本发明的技术方案，管理人员先通过管理终端输入施工进度计划，施工进度计划包括计划进度、实际进度及日进度、周进度和月进度，发布该施工进度计划后，各个工程的项目负责人按照该计划进行实施，各个工程的项目负责人通过管理终端输入进度报告，进度报告即反应当前工程的进度情况，进度报告可分为日进度报告、周进度报告和月进度报告，系统根据各个工程的进度报告和图像信息与施工进度计划进行对比分析，判断施工进度是否落后于施工进度计划，当发现施工进度落后于施工进度计划时，第一时间通知相关管理人员，通过各个工程的负责人上传进度报告的方式，实现对施工进度进行监控。

进一步，所述云服务器还网络连接有可供工人穿戴的监测终端；

所述数据库，预先存储有监测终端信息，所述工人信息与监测终端信息一一对应；还预先存储有工作体征范围，以及工作时间段和工作地址范围；

信息获取模块，用于获取通过监测终端检测到的各个工人的体征信息和位置信息；

工作状态判断模块，用于在工作时间段根据接收的位置信息与预先存储的工作地址范围判断工人是否处于工作状态；

工作状态记录模块，用于当判断出工人处于工作状态时，将处于工作状态的工人的体征信息与工作体征范围进行对比，并记录各个工人的体征信息超出工作体征范围的非工作时长和未超出工作体征范围的工作时长；并将各个工人的非工作时长和工作时长发送给相关管理人员的管理终端。

每个工人都穿戴有一个监测终端，监测终端与各个工人的工人信息一一对应，监测终端能够检测工人的体征信息和位置信息，在工作时间段内，如果工人处于预先设置的工作地址范围内，则说明工人处于工作的状态，建筑工地上的工人一般做得都是体力活，在这种体力活的状态下人体的体征信息应该有正常的工作体征范围，如果工人的体征信息在工作体征范围内，则说明工人是在认真工作，并记录工人认真工作的工作时长；如果工人的体征信息超出了工作的体征范围，说明工人在偷懒没有认真工作，或者工人身体出现问题无法认真工作，并记录工人没有认真工作或者无法认真工作的非工作时长，并将各个工人的非工作时长和工作时长发送给相关管理人员的管理终端，管理人员通过工作时长和非工作时长能够了解到施工情况，根据施工情况能够推测施工进度，以便于管理人员及时掌握工程进度和及时调整施工计划。

采用监测终端实时采集人体体征信息的方式来推测施工进度，改变了传统的需要人工采集施工进度的方式，基于大数据的数据处理能力，能够对收集到的人体数据进行高效处理，提供更加精确化的数据供管理人员推测施工进度，起到对工程进度的实时监控。

进一步，所述云服务器还包括：

时长统计模块，预先设置有非工作时长阈值，用于统计工作时间段内所有工人的非工作时长的总和；还用于判断所有工人的非工作时长的总和是否超过非工作时长阈值；

进度提醒模块，用于当时长统计模块判断出所有工人的非工作时长的总和超过非工作时长阈值时，发送进度提醒信息给相关管理人员的管理终端。

系统预先设置非工作时长阈值，如果所有工人的非工作时长的总和超过了非工作时长阈值，则说明工人们的有效工作时间太少，严重影响了施工的进度，需要引起相关工作人员的重视，提醒管理人员及时采取措施调整施工进度。

进一步，所述工人信息包括工种信息；所述云服务器还包括：

路径生成模块，用于根据处于工作状态的工人的位置信息生成与各个工人对应的时间-路径信息；

工种确认模块，用于根据各个工人的时间-路径信息判断工人所做工作是否与预先存储的工种信息对应，并筛选出不与预先存储的工种信息对应的工人，并将这些工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端。

路径生成模块根据工人的位置信息生成与各个工人对应的时间-路径信息，因为不同工种的工人在工作时候的路径不一样，比如说砌墙的技术工人在工作时间段的位置较为固定，也就是走动的范围不会太大，而干杂活的非技术工人在工作时间段内的位置变化范围较大，根据各个工人的时间-路径信息判断工人所做工作是否与预先存储的工种信息对应，并筛选出不与预先存储的工种信息对应的工人，并将这些工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端，从而管理人员能够及时了解到是否有非技术工人去干技术工人的工作，或者技术工人去干非技术工人的工作，因为如果存在工人所做工作与其工种信息不对应的话，一方面会影响工期的进度，另一方面会影响工程的质量，采取自动将实际所做工作与工种信息不对应的工人信息发送给管理人员，从而管理人员能够实现对施工过程的安全质量和进度进行严格地把控。

进一步，所述工人信息还包括路径波动范围信息，不同工种信息的路径波动范围不同；所述工种确认模块包括：

日期设定子模块，用于供管理人员提前设置时间-路径信息的固定时长；

原始位置确定子模块，用于根据各个工人的时间-路径信息确定各个工人在固定时长内的原始位置；

偏离次数计算子模块，用于根据各个工人的时间-路径信息计算得出各个工人偏离原始位置的偏离次数；

路径波动判断子模块，用于判断各个工人的偏离次数是否超出各个工人所属的工种信息对应的路径波动范围；当判断出某一工人的偏离次数超出所属的工种信息对应的路径波动范围时，将该工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端。

固定时长即时间-路径信息显示的时长，例如固定时长为每日、每周或者每月，假设固定时长为每日，则时间-路径信息每天都会更新，显示的是每天各个工人的路径信息；原始位置即工人在固定时长内停留时间最长的位置，然后再根据各个工人的时间-路径信息计算得出各个工人偏离原始位置的偏离次数；偏离次数越大，则代表工人工作时活动的范围越大，每个工种都有对应的路径波动范围，当路径波动判断子模块判断出某一工人的偏离次数超出该工人所属的工种信息对应的路径波动范围时，说明该工人在做着不属于自己工种的事情，将该工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端，让管理人员及时发现该问题并采取制止措施。

进一步，所述云服务器还包括：

需求信息发布模块，用于供管理人员发布对工人的需求信息；

信息输入模块，用于供工作人员根据需求信息输入满足需求信息的工人信息，以及输入自己的身份信息和与工人信息对应的监测终端信息，并将工人信息、监测终端信息和自己的身份信息存储至数据库；

查询模块，用于当工种确认模块筛选出实际工作不与预先存储的工种信息对应的工人时，从数据库中查询与该工人信息对应的输入者的身份信息，并将该输入者的身份信息发送给管理人员的管理终端。

管理人员可通过需求信息发布模块发布对工人的需求信息，需求信息可包括所需的工种信息和各个工种所需的人数信息，当工程中的工作人员(包工头)找到相应的工人后，通过信息输入模块输入满足需求的工人信息，并将自己的身份信息上传；当工种确认模块筛选出实际工作不与预先存储的工种信息对应的工人时，说明有工人实际所做工作与工种信息不符合，也就是工作人员(包工头)存在着谎报的情况，系统能够从数据库中查询与该工人信息对应的输入者的身份信息，并将该输入者的身份信息发送给管理人员的管理终端，让管理人员及时查清谎报者并及时采取处理措施。

进一步，数据库，还预先存储有正常的体征范围；所述监测终端包括检测模块、提醒模块和回复模块；所述云服务器还包括判断模块和报警模块；

检测模块，用于检测工人的体征信息和位置信息并上传至云服务器；

判断模块，用于判断接收到的体征信息是否超过正常的体征范围；还用于当判断出体征信息超出正常的体征范围时，发送提醒指令给对应工人穿戴的监测终端；

提醒模块，用于在接收到提醒指令时发出提醒信息；

回复模块，用于供工人回复确认安全的反馈信息并发送给云服务器；

报警模块，用于在延时模块结束预设的延时时间还未接收到反馈信息时，将该工人的位置信息和从数据库中调取该工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端。

监测终端能够检测工人的体征信息和位置信息，判断模块通过判断接收到的体征信息是否超出正常的体征范围，来判断工人是否处于危险的状态，当体征信息超出正常的体征范围时，说明工人有可能出现了事故，对应工人的监测终端就会发出提醒信息，提醒工人回复自己是否安全的反馈信息，如果工人回复了反馈信息，说明工人是安全的；如果工人没有回复反馈信息，说明工人遇到了危险，无法回复信息。系统就会将该工人的位置信息和从数据库中调取该工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端，让相关管理人员第一时间明白受困者的位置和身份，及时采取施救措施。

通过对工人体征信息的判断实现对工人是否处于危险处境的初级判断，然后再通过提醒信息和反馈信息的方式实现对工人是否处于危险处境的二次判断，通过两级判断，能够更加精确地得出工人的处境，避免对工人处境的误判断；并且系统能够在得出工人处境危险时，通过监测终端第一时间获取到工人的位置信息，从而及时地施救；并且通过监测终端能够实时监控工人们的身体状况，保障了施工安全的有效运行。

附图说明

图1为本发明基于大数据的工程管理系统实施例二的示意性框图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例一

本发明基于大数据的工程管理系统，包括网络连接的云服务器、可供工人穿戴的监测终端和管理人员使用的管理终端，本实施例中的监测终端为智能手环；

所述云服务器包括：

数据库，预先存储有各个工人的工人信息和监测终端信息，所述工人信息与监测终端信息一一对应；还预先存储有工作体征范围，以及工作时间段和工作地址范围；具体地，工人信息包括工人姓名、工人身份证号、工人性别等信息；各个监测终端都具有自己的编号，各个工人的工人信息与监测终端的编号一一对应；工作时间段为工地正常的上班时间，例如：07:00-12:00和13:00-18:00；工作地址范围为某一工程的施工区域；建筑工地上的工人一般做得都是体力活，在这种体力活的状态下人体的体征信息应该有正常的工作体征范围，该工作体征范围可提前通过对大量的处于施工状态的工人的体征信息进行统计分析而来。

信息获取模块，用于获取通过监测终端检测到的各个工人的体征信息和位置信息；

工作状态判断模块，用于在工作时间段根据接收的位置信息与预先存储的工作地址范围判断工人是否处于工作状态；在工作时间段内，如果工人处于预先设置的工作地址范围内，则说明工人处于工作的状态；如果工人不处于预先设置的工作地址范围内，说明工人可能请假，不处于工作的状态。

工作状态记录模块，用于当判断出工人处于工作状态时，将处于工作状态的工人的体征信息与工作体征范围进行对比，并记录各个工人的体征信息超出工作体征范围的非工作时长和未超出工作体征范围的工作时长；并将各个工人的非工作时长和工作时长发送给相关管理人员的管理终端；如果工人的体征信息在工作体征范围内，则说明工人是在认真工作，并记录工人认真工作的工作时长；如果工人的体征信息超出了工作的体征范围，说明工人在偷懒没有认真工作，或者工人身体出现问题无法认真工作，并记录工人没有认真工作或者无法认真工作的非工作时长，并将各个工人的非工作时长和工作时长发送给相关管理人员的管理终端，管理人员通过工作时长和非工作时长能够了解到施工情况，根据施工情况能够推测施工进度，以便于管理人员及时掌握工程进度和及时调整施工计划，起到对工程进度的把控。

时长统计模块，预先设置有非工作时长阈值，用于统计工作时间段内所有工人的非工作时长的总和；还用于判断所有工人的非工作时长的总和是否超过非工作时长阈值；

进度提醒模块，用于当时长统计模块判断出所有工人的非工作时长的总和超过非工作时长阈值时，发送进度提醒信息给相关管理人员的管理终端。系统预先设置非工作时长阈值，如果所有工人的非工作时长的总和超过了非工作时长阈值，则说明工人们的有效工作时间太少，严重影响了施工的进度，需要引起相关工人人员的重视，提醒管理人员及时采取措施调整施工进度。

采用监测终端实时采集人体体征信息的方式来推测施工进度，改变了传统的需要人工采集施工进度的方式，基于大数据的数据处理能力，能够对收集到的人体数据进行高效处理，提供更加精确化的数据供管理人员推测施工进度，起到对工程进度的实时监控。

在本实施例中，云服务器还网络连接有各个工程负责人使用的移动终端，本实施例的移动终端为手机，所述数据库，还预先存储有各个工程的负责人信息，所述工人信息包括所属工程的信息；

所述云服务器还网络连接有各个工程负责人的移动终端，所述监测终端包括数据采集模块，数据采集模块用于采集施工现场的图像信息；

所述云服务器还包括：

信息录入模块，用于获取通过管理终端输入的各个工程的施工进度计划；

信息收集模块，用于收集各个工程负责人通过移动终端输入的进度报告，还用于收集各个工程的监测终端的图像信息；

分析判断模块，用于将各个工程的进度报告和图像信息与施工进度计划进行对比分析，并判断施工进度是否落后于施工进度计划；还用于当判断出施工进度落后于施工进度计划时，发送进度落后的信息和该工程的负责人信息给相关管理人员的管理终端。

管理人员先通过管理终端输入施工进度计划，施工进度计划包括计划进度、实际进度及日进度、周进度和月进度，发布该施工进度计划后，各个工程的项目负责人按照该计划进行实施，各个工程的项目负责人通过管理终端输入进度报告，进度报告即反应当前工程的进度情况，进度报告可分为日进度报告、周进度报告和月进度报告，系统根据各个工程的进度报告和图像信息与施工进度计划进行对比分析，判断施工进度是否落后于施工进度计划，当发现施工进度落后于施工进度计划时，第一时间通知相关管理人员，在实施例一的基础之上，通过各个工程的负责人上传进度报告的方式，实现多个维度对施工进度进行监控。

实施例二

如图1所示，本实施例与实施例一的区别在于，数据库还预先存储有正常的体征范围；所述监测终端包括检测模块、提醒模块和回复模块；所述云服务器还包括判断模块和报警模块；

检测模块，用于检测工人的体征信息和位置信息并上传至云服务器；具体地，检测模块包括温度传感器、心率传感器、血压传感器等，体征信息包括体温信息、心率信息和血压信息等；

判断模块，用于判断接收到的体征信息是否超过正常的体征范围；还用于当判断出体征信息超出正常的体征范围时，发送提醒指令给对应工人穿戴的监测终端；正常的体征范围包括人体体温、心率和血压等多项体征的范围值，当体征信息超出正常的体征范围时，说明工人有可能出现了事故，身体状况低于正常的体征范围值；

提醒模块，用于在接收到提醒指令时发出提醒信息；对应工人的监测终端在接收到提醒指令后就会发出提醒信息，提醒工人回复自己是否安全的反馈信息；

回复模块，用于供工人回复确认安全的反馈信息并发送给云服务器；

报警模块，用于在延时模块结束预设的延时时间还未接收到反馈信息时，将该工人的位置信息和从数据库中调取该工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端。如果工人回复了反馈信息，说明工人是安全的；如果工人没有回复反馈信息，说明工人遇到了危险，无法回复信息，系统就会将该工人的位置信息和从数据库中调取该工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端，让相关管理人员第一时间明白受困者的位置和身份，及时采取施救措施。

本发明通过对工人体征信息的判断实现对工人是否处于危险处境的初级判断，然后再通过提醒信息和反馈信息的方式实现对工人是否处于危险处境的二次判断，通过两级判断，能够更加精确地得出工人的处境，避免对工人处境的误判断，并且系统能够在得出工人处境危险时，通过监测终端第一时间获取到工人的位置信息，从而及时地施救；并且通过监测终端能够实时监控工人们的身体状况，保障了施工安全的有效运行。

实施例三

本实施例与实施例一的区别在于，所述工人信息包括工种信息和路径波动范围信息，不同工种信息的路径波动范围不同，工种信息与路径波动范围信息一一对应；

云服务器还包括：

路径生成模块，用于根据处于工作状态的工人的位置信息生成与各个工人对应的时间-路径信息；具体地，时间-路径信息为以时间为横坐标，以路径信息为纵坐标的路径地图；因为不同工种的工人在工作时候的路径不一样，以燃气工程中的门站建设为例，比如说砌墙的技术工人在工作时间段的位置较为固定，也就是走动的范围不会太大，而干杂活的非技术工人在工作时间段内的位置变化范围较大，走动得较为频繁；

工种确认模块，用于根据各个工人的时间-路径信息判断工人所做工作是否与预先存储的工种信息对应，并筛选出不与预先存储的工种信息对应的工人，并将这些工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端。从而管理人员能够及时了解到是否有非技术工人去干技术工人的工作，或者技术工人去干非技术工人的工作，因为如果存在工人所做工作与其工种信息不对应的话，一方面会影响工期的进度，另一方面会影响工程的质量，采取自动将实际所做工作与工种信息不对应的工人信息发送给管理人员，从而管理人员能够实现对施工过程的安全质量和进度进行严格地把控。

本实施例中，工种确认模块具体包括：

日期设定子模块，用于供管理人员提前设置时间-路径信息的固定时长；固定时长即时间-路径信息显示的时长，例如固定时长为每日、每周或者每月，假设固定时长为每日，则时间-路径信息每天都会更新，显示的是每天各个工人的路径信息；

原始位置确定子模块，用于根据各个工人的时间-路径信息确定各个工人在固定时长内的原始位置；原始位置即工人在固定时长内停留时间最长的位置，以该位置为原点来判断工人位置的波动变化；

偏离次数计算子模块，用于根据各个工人的时间-路径信息计算得出各个工人偏离原始位置的偏离次数；偏离次数越大，则代表工人工作时活动的范围越大，也就是工人走动得越频繁；

路径波动判断子模块，用于判断各个工人的偏离次数是否超出各个工人所属的工种信息对应的路径波动范围；当判断出某一工人的偏离次数超出所属的工种信息对应的路径波动范围时，将该工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端。每个工种都有对应的路径波动范围，当判断出某一工人的偏离次数超出该工人所属的工种信息对应的路径波动范围时，说明该工人在做着不属于自己工种的事情，将该工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端，以方便管理人员及时发现该问题并采取制止措施。

实施例四

本实施例与实施例三的区别在于，云服务器还包括：

需求信息发布模块，用于供管理人员发布对工人的需求信息；需求信息可包括所需的工种信息和各个工种所需的人数信息；

信息输入模块，用于供工作人员根据需求信息输入满足需求信息的工人信息，以及输入自己的身份信息和与工人信息对应的监测终端信息，并将工人信息、监测终端信息和自己的身份信息存储至数据库；

查询模块，用于当工种确认模块筛选出实际工作不与预先存储的工种信息对应的工人时，从数据库中查询与该工人信息对应的输入者的身份信息，并将该输入者的身份信息发送给管理人员的管理终端。

管理人员可通过需求信息发布模块发布对工人的需求信息，需求信息可包括所需的工种信息和各个工种所需的人数信息，当工程中的工作人员(包工头)找到相应的工人后，通过信息输入模块输入满足需求的工人信息，并将自己的身份信息上传；当工种确认模块筛选出实际工作不与预先存储的工种信息对应的工人时，说明有工人实际所做工作与工种信息不符合，也就是工作人员(包工头)存在着谎报的情况，系统能够从数据库中查询与该工人信息对应的输入者的身份信息，并将该输入者的身份信息发送给管理人员的管理终端，让管理人员及时查清谎报者并及时采取处理措施。

说明：本发明任意实施例之间都能自由组合。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (5)

1.基于大数据的工程管理系统，其特征在于，包括网络连接的云服务器、管理人员使用的管理终端和各个工程负责人的移动终端，所述移动终端包括数据采集模块，数据采集模块用于采集施工现场的图像信息；所述云服务器包括：

数据库，预先存储有各个工程的负责人信息和各个工人的工人信息，所述工人信息包括所属工程的信息；

信息录入模块，用于获取通过管理终端输入的各个工程的施工进度计划；

信息收集模块，用于收集各个工程负责人通过移动终端输入的进度报告，还用于收集各个工程负责人通过移动终端采集到的图像信息；

分析判断模块，用于将各个工程的进度报告和图像信息与施工进度计划进行对比分析，并判断施工进度是否落后于施工进度计划；还用于当判断出施工进度落后于施工进度计划时，发送进度落后的信息和该工程的负责人信息给相关管理人员的管理终端；

所述工人信息包括工种信息；所述云服务器还包括：

路径生成模块，用于根据处于工作状态的工人的位置信息生成与各个工人对应的时间-路径信息；

工种确认模块，用于根据各个工人的时间-路径信息判断工人所做工作是否与预先存储的工种信息对应，并筛选出不与预先存储的工种信息对应的工人，并将这些工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端；所述工人信息还包括路径波动范围信息，不同工种信息的路径波动范围不同；所述工种确认模块包括：

日期设定子模块，用于供管理人员提前设置时间-路径信息的固定时长；

原始位置确定子模块，用于根据各个工人的时间-路径信息确定各个工人在固定时长内的原始位置；

偏离次数计算子模块，用于根据各个工人的时间-路径信息计算得出各个工人偏离原始位置的偏离次数；

路径波动判断子模块，用于判断各个工人的偏离次数是否超出各个工人所属的工种信息对应的路径波动范围；当判断出某一工人的偏离次数超出所属的工种信息对应的路径波动范围时，将该工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的工程管理系统，其特征在于，所述云服务器还网络连接有可供工人穿戴的监测终端；

所述数据库，预先存储有监测终端信息，所述工人信息与监测终端信息一一对应；还预先存储有工作体征范围，以及工作时间段和工作地址范围；

信息获取模块，用于获取通过监测终端检测到的各个工人的体征信息和位置信息；

工作状态判断模块，用于在工作时间段根据接收的位置信息与预先存储的工作地址范围判断工人是否处于工作状态；

工作状态记录模块，用于当判断出工人处于工作状态时，将处于工作状态的工人的体征信息与工作体征范围进行对比，并记录各个工人的体征信息超出工作体征范围的非工作时长和未超出工作体征范围的工作时长；并将各个工人的非工作时长和工作时长发送给相关管理人员的管理终端。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的工程管理系统，其特征在于，所述云服务器还包括：

时长统计模块，预先设置有非工作时长阈值，用于统计工作时间段内所有工人的非工作时长的总和；还用于判断所有工人的非工作时长的总和是否超过非工作时长阈值；

进度提醒模块，用于当时长统计模块判断出所有工人的非工作时长的总和超过非工作时长阈值时，发送进度提醒信息给相关管理人员的管理终端。

4.根据权利要求2所述的基于大数据的工程管理系统，其特征在于，所述云服务器还包括：

需求信息发布模块，用于供管理人员发布对工人的需求信息；

信息输入模块，用于供工作人员根据需求信息输入满足需求信息的工人信息，以及输入自己的身份信息和与工人信息对应的监测终端信息，并将工人信息、监测终端信息和自己的身份信息存储至数据库；

查询模块，用于当工种确认模块筛选出实际工作不与预先存储的工种信息对应的工人时，从数据库中查询与该工人信息对应的输入者的身份信息，并将该输入者的身份信息发送给管理人员的管理终端。

5.根据权利要求2所述的基于大数据的工程管理系统，其特征在于，数据库，还预先存储有正常的体征范围；所述监测终端包括检测模块、提醒模块和回复模块；所述云服务器还包括判断模块和报警模块；

检测模块，用于检测工人的体征信息和位置信息并上传至云服务器；

判断模块，用于判断接收到的体征信息是否超过正常的体征范围；还用于当判断出体征信息超出正常的体征范围时，发送提醒指令给对应工人穿戴的监测终端；

提醒模块，用于在接收到提醒指令时发出提醒信息；

回复模块，用于供工人回复确认安全的反馈信息并发送给云服务器；

报警模块，用于在延时模块结束预设的延时时间还未接收到反馈信息时，将该工人的位置信息和从数据库中调取该工人的工人信息发送给相关管理人员的管理终端。

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