CN110222918A - 基于云平台的智慧工地管理系统、服务器及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于云平台的智慧工地管理系统、服务器及存储介质，该系统包括：建筑工地模块，采集建筑工地上关于施工设备与工作人员的工作信息；数据存储模块，将工作信息按照工作人员、施工设备及安全分类进行分布式存储；数据分析模块，调用工作信息并对其进行实时数据分析产生关于施工设备与其关联的工作人员的分析结果；监控系统模块，用于获取关于工作人员、施工设备及安全相应的视频信息；云平台，根据分析结果与监控的视频信息判断建筑工地上工作人员、施工设备及安全是否产生预警信息；预警终端，根据来预警信息做出预警响应以提醒建筑工地上工作人员与施工设备。本发明通过实时监控，及时分析预警反馈，提高了工地管理的安全系数。
Description
技术领域
本发明涉及数据应用技术领域，特别是涉及一种基于云平台的智慧工地管理系统、服务器及存储介质。
背景技术
智慧工地，就是将计算机技术与物联网应用相结合，通过各类传感器采集数据、ZigBee无线网络技术以及视频监控等手段，实现对现场施工人员、设备、物资的实时定位，有效获取人员、机械设备、物资位置信息、时间信息、轨迹信息等，及时发现遗漏异常行为，实现自动化监管设施联合动作，提高应急响应速度和事件的处置速度，变被动式管理为主动式智能化管理，有效提高施工现场的管理水平和管理效率。
然而，现有工地在人员管理、安全管理中存在反馈不及时，无法实时分析各个数据流形成及时反馈，造成工地管理上存在监控不到位、各种违规操作和不文明施工等安全隐患的现象，影响了安全生产与工程质量管理。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于云平台的智慧工地管理系统、服务器及存储介质，用于解决现有技术中建筑工地管理无法及时反馈数据处理结果导致安全管理不到位的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面，本发明提供一种基于云平台的智慧工地管理系统，包括：
建筑工地模块，用于采集建筑工地上关于施工设备与工作人员的工作信息，并将所述工作信息按工作人员、施工设备及安全进行分类管理；
数据存储模块，用于将所述工作信息按照工作人员、施工设备及安全分类进行分布式存储；
数据分析模块，调用所述数据存储模块保存的所述工作信息并对其进行实时数据分析产生关于施工设备与其关联的工作人员的分析结果；
监控系统模块，用于获取关于工作人员、施工设备及安全相应的视频信息；
云平台，其用于接收所述工作信息并发送到所述数据存储模块，还用于根据所述分析结果与监控的视频信息判断建筑工地上工作人员、施工设备及安全是否产生预警信息；
预警终端，用于根据来自所述云平台的所述预警信息做出预警响应以提醒建筑工地上工作人员与施工设备。
本申请的第二方面，提供一种基于云平台的智慧工地管理服务器，所述服务器包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行指令，所述一个或多个处理器执行所述执行指令如下步骤：
采集建筑工地上关于施工设备与工作人员的工作信息，并将所述工作信息按工作人员、施工设备及安全进行分类管理；
将所述工作信息按照工作人员、施工设备及安全分类进行分布式存储；
调用所述数据存储模块保存的所述工作信息并对其进行实时数据分析产生关于施工设备与其关联的工作人员的分析结果；
获取关于工作人员、施工设备及安全相应的视频信息；
接收所述工作信息并发送到所述数据存储模块，还根据所述分析结果与监控的视频信息判断建筑工地上工作人员、施工设备及安全是否产生预警信息；
根据来自所述云平台的所述预警信息做出预警响应以提醒建筑工地上工作人员与施工设备。
本申请的第三方面，提供一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有关于工地上所述工作信息按照人员、设备及安全分类的工作信息以及用于管理工地的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：
采集建筑工地上关于施工设备与工作人员的工作信息，并将所述工作信息按工作人员、施工设备及安全进行分类管理；
将所述工作信息按照工作人员、施工设备及安全分类进行分布式存储；
调用所述数据存储模块保存的所述工作信息并对其进行实时数据分析产生关于施工设备与其关联的工作人员的分析结果；
获取关于工作人员、施工设备及安全相应的视频信息；
接收所述工作信息并发送到所述数据存储模块，还根据所述分析结果与监控的视频信息判断建筑工地上工作人员、施工设备及安全是否产生预警信息；
根据来自所述云平台的所述预警信息做出预警响应以提醒建筑工地上工作人员与施工设备。
如上所述，本发明的基于云平台的智慧工地管理系统、服务器及存储介质，具有以下有益效果：
本发明充分利用云计算、大数据、物联网技术，通过云平台将分散、独立的工地进行整合，实现同一管理、资源共享，使用云平台架构充分利用大数据分析算法的优势，将数据及时分析生成分析结果，同时及时反馈，确保了建筑工地的安全管理，提高了建筑工地的安全系数。
附图说明
图1显示为本发明一种基于云平台的智慧工地管理系统结构框图；
图2显示为本发明一种基于云平台的智慧工地管理系统架构图；
图3显示为本发明一种基于云平台的智慧工地管理服务器结构框图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本申请的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点及功效。
在下述描述中，参考附图，附图描述了本申请的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本公开的精神和范围的情况下进行机械组成、结构、电气以及操作上的改变.下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本申请的实施例的范围仅由公布的专利的权利要求书所限定.这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本申请。空间相关的术语，例如“上”、“下”、“左”、“右”、“下面”、“下方”、“下部”、“上方”、“上部”等，可在文中使用以便于说明图中所示的一个元件或特征与另一元件或特征的关系。
虽然在一些实例中术语第一、第二等在本文中用来描述各种元件，但是这些元件不应当被这些术语限制。这些术语仅用来将一个元件与另一个元件进行区分。例如，第一预设阈值可以被称作第二预设阈值，并且类似地，第二预设阈值可以被称作第一预设阈值，而不脱离各种所描述的实施例的范围。第一预设阈值和预设阈值均是在描述一个阈值，但是除非上下文以其他方式明确指出，否则它们不是同一个预设阈值。相似的情况还包括第一音量与第二音量。
再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示.应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加.此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合.因此，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
为实现上述目的及其他相关目的，请参阅图1，本发明提供一种基于云平台的智慧工地管理系统，包括：
建筑工地模块1，用于采集建筑工地上关于施工设备与工作人员的工作信息，并将所述工作信息按工作人员、施工设备及安全进行分类管理；
具体地，施工采集单元，用于采集建筑工地施工设备的位置信息、视频信息以及施工中的参数信息；还用于采集建筑工地上工作人员的考勤信息；以及还用于采集所述施工人员在工作或操作施工设备所产生的预警信息与违章信息；
数据收集单元，其包括人员管理子单元、设备管理子单元与安全管理子单元；
所述人员管理子单元，用于收集所述建筑工地上工作人员的考勤信息；
所述设备管理子单元，用于收集所述施工设备中位置信息、视频信息以及施工中的各类参数信息；
在本实施例中，基于施工设备中的塔吊设备与升降机设备按照位置信息、视频信息以及施工中的各类参数信息进行归类收集；其中，塔吊数据包括塔吊的使用时间、吊重、吊钩高度、力矩百分比、回转角度、小车滑动幅度与载重比；升降机数据包括开始使用时间、结束使用时间、开始运行高度、结束运行时间、最大载重、运行方向、工作状态。
所述安全管理子单元，用于收集所述施工人员在工作或操作施工设备所产生的预警信息与违章信息。
在本实施例中，所述违章操作和不熟悉操作皆可生成预警信息，且所述违章操作还生成违章信息，其中，违章信息是违反法律法规条例的信息数据，而预警信息是采用数据分析模块在工作经验中总结出将会危害工地工作人员、设备与安全的信息。
数据存储模块2，用于将所述工作信息按照工作人员、施工设备及安全分类进行分布式存储；
数据分析模块3，调用所述数据存储模块保存的所述工作信息并对其进行实时数据分析产生关于施工设备与其关联的工作人员的分析结果；
监控系统模块4，用于获取关于工作人员、施工设备及安全相应的视频信息；
云平台5，其用于接收所述工作信息并发送到所述数据存储模块，还用于根据所述分析结果与监控的视频信息判断建筑工地上工作人员、施工设备及安全是否产生预警信息；
预警终端6，用于根据来自所述云平台的所述预警信息做出预警响应以提醒建筑工地上工作人员与施工设备。
在本实施例中，所述设备管理子单元与人员管理子单元各自采集的数据按照人员工种以及值班时间进行关联存储，例如，能够操作吊塔对应工种的工作人员，其在值班时间(上、下班时间)内产生的关于塔吊设备的塔吊数据进行关联存储，一方面，通过分析塔吊数据与人员数据能够获取到该工作人员的工作量，通过这种方式便于后续统计整个工程的进度，利于提高效率；另一方面，通过分析塔吊数据中的各个参数，判断操作人员是否在操作塔吊设备中是否存在违规操作或不熟练操作，通过预警终端的提醒，一则能够起到督促警告作用，提高工作人员的操作水平；二则能够确保建筑工地上施工的安全，实时监控、及时分析及时反馈，通过产生预警信息及时发现及时反馈处理，提高了施工的安全系数。
在另一个实施例中，所述数据处理模块进一步包括：
利用决策树算法对所述工作信息内的工作人员的考勤数据进行数据分析得到关于提高施工进度与效率的决策；
利用统计分析法分析吊塔数据各个参数是否超过各自阈值范围得到吊塔操作的工作人员是否存在违章操作或/和不熟练操作；
利用统计分析法分析升降机数据各个参数是否超过各自阈值范围得到升降机操作的工作人员是否存在违章操作；
利用聚类分析法分析安全管理子单元中违章信息或预警信息各自对应事件流特征，用于纠正施工人员的工作状况。
例如，在建筑工地模块中，通过定位终端、各类传感器、考勤设备与摄像头等设备(如、人脸识别设备)，获取到考勤数据(工作人员的工种、考勤日期、上班时间、下班时间以及(出勤、病假、事假、旷工))、升降机数据、塔吊数据。其中，人员考勤数据可以采用二维表形成进行存储，包括人员类型、考勤日期、上班时间、下班时间以及状态(出勤、病假、事假、旷工)，将其字段转换为数值类型，如，人员类型(安全员、技术负责人、项目经理、监理、监理负责人等)，采用字符表示其类型，上班时间采用0-23表示。
具体地，采用C4.5决策树算法对考勤数据进行分析，得到关于施工进度的分析结果(如，出勤率是否达标)，有利于后续调度安排，为施工进度与效率提供决策。其中，决策树为一种树状数据结构，由节点和有向边组成，节点分为分支节点和叶子节点，分支节点表示数据的一个特征，叶子节点表示一个分类或者分类的结果，分支节点则表示对一个数据特征的测试，每一个分支代表数据特征在某个值域上的输出，利用决策树进行决策的过程，选择测试样本中的特征值按照决策树分支节点的顺序依次进行测试，每次测试根据结果选择相应的分支，直到叶子节点结束，叶子节点存放的值就是决策结果。
塔吊数据包括塔吊的使用时间、吊重、吊钩高度、力矩百分比、回转角度、小车滑动幅度与载重比等实时数据，例如，数据分析模块对塔吊数据按各参数种类进行统计分析，分析当前操作塔吊的工作人员是否出现违章信息与不熟练操作，其中，不熟练操作可通过塔吊是否超载、打回车、急启急刹和不规范卸货等参数进行判断，即，分析塔吊司机在工作时间段内的违章次数与违规次数与其工作时长的关系。采用上述方式可规范工作人员的操作，一方面可了解工作人员使用塔吊的能力，另一方面，可及时检测到工作人员违规操作，做到及时提醒，避免持续发生违规操作引发安全事故，同时，还能够通过预警终端的及时反馈以提高工作人员的工作水平。
塔吊的操作流程具体如下：从起吊物品开始到正常停歇在内是一个完整过程，其中，载重由零变为非零视为开始阶段，经历吊钩提升至一定高度、小车滑动幅度、大臂回转角度三类运行参数变化后载重再次归零，反复多次上述过程操作结束。由于将塔吊的按类型编号，工作人员每次操作塔吊的时间与地点皆与塔吊数据关联存储，即，工作人员值班表与塔吊记录关联记录于同一表单以确定工作人员的操作记录。
例如，急启急刹——工作人员(塔司)在操作塔吊的提升机构、变幅机构与回转机构在启动或制动时，由于操作不规范，导致较大的加速度，造成的机械磨损。其中，启动与制动可通过“速度为零，加速度不为零”的判断条件进行甄别。另外，超载——工作人员在操作塔吊吊运重物过程中超过了吊运的额定重量。打回车、提前刹车与不规范卸货——塔司操作不熟练的体现，容易引发安全事故，例如，不规范卸货具体体现在卸货点所处的回转角度值非本次循环内的最大值、最小值，且相邻操作记录的速度值正、负相反。
不规范卸货——主要指货物在落地接触卸货点后，固定过程中，塔司突然操作使得货物起升，即，货物降地由高变低过程中，接近卸货点时突然起升的现象。
在本实施例中，对于升降机设备来讲，采用统计分析法处理获取的升降机开始使用时间、结束使用时间、开始运行高度、结束运行时间、最大载重、运行方向、工作状态等实时数据，而数据分析模块统计分析上述参数数据，例如通过各个参数的阈值范围进行检测，检测出其中的违章信息与预警信息，采用上述方式可规范工作人员的操作，一方面可了解工作人员使用升降机的能力，另一方面，可及时检测到工作人员违规操作，做到及时提醒，避免持续发生违规操作引发安全事故，同时，还能够通过预警终端的及时反馈以提高工作人员的工作水平。
对于升降机而言存在的安全隐患包括重量超载、速度超载、超行程运行(上下限位、极限限位)，由于传感器采集工作人员操作升降机的参数信息，通过检测工作人员在其对应的工作时间段内的违章次数即可判断出工作人员的技术水平，通过统计其工作时长，升降机升降次数以及搭载货物可了解到该工作人员的每天的工作成果，如果统计各个工作人员每天的工作量反向推导出工程施工进度。
针对于安全管理模块采用KNN聚类分析算法将上述塔吊、升降机工作时各自产生的参数信息得到违章信息、预警信息各自对应事件流特征，用于纠正操作的工作人员的不当操作。
具体地，聚类分析法的思想：采用N个样本，开始时各自作为一类，即N类，并规定样本与样本之间的距离和类与类之间的距离，将距离最近的合并成一个新类，计算新类与其他类的距离；重复进行两个最近类的合并，每次减少一类，直至所有样本合并成一大类。通过运用聚类分析的最短距离法、最长距离法、中间距离法、类平均法、重心法、离差平方和法等6种系统聚类法对于违章信息和预警信息进行聚类评估分析，
请参阅图2，为本发明一种基于云平台的智慧工地管理系统架构图，按图中所示框架结构构建该系统，具体如下：
该管理系统设计时采用框架+体系+编程方法的思想开发系统，通过面向服务技术架构分析与设计方法，将业务应用分解为各类服务，同时，将服务封装在各个组件，遵循开发涉及原则提供一个灵活扩展的管理系统。
在本实施例中，该系统采用java技术，采用分布式计算环境面向对象编程语言；开发架构上利用微服务体系结构，现有系统应用随时间推移，应用程序会逐渐增大，系统扩展变得更加困难，臃肿。利用微处理结构模式良好的克服了上述问题，其开发是并不是一个巨大单体式应用，将应用分解为小的、相互连接的微服务；其中，微服务是松散耦合的，一个微服务一般单独完成某个特定的功能，例如，下单管理、客户管理等。
整个管理的基础框架采用SpringBoot，相对于传统Spring去做Java EE开发中，大量的XML文件存在于项目之中，导致JavaEE项目变得慢慢笨重起来，繁琐的配置和整合第三方框架的配置，会降低开发和部署效率，而采用Spring Boot集成了大量常用的第三方库配置，大部分的Spring Boot应用都只需要非常少量的配置代码，开发者能够更加专注于业务逻辑。并且springboot提供微服务开发架构，使得开发效率更加高效。
数据存储采用读写分离分布式集群存储的思想，其中读数据采用Redis非关系数据库，是目前速度最快的内存数据库，存储数据采用开源数据库mysql；大数据分析框架，大数据离线计算框架方面采用hadoop进行计算，实时计算采用spark框架进行实时流计算，数据查询框架采用Elasticsearch数据库。
例如，所述建筑工地模块使用了基于框架的数据采集技术，支持基于TCP/IP的任意数据传输模式，通过微服务封装数据适配器插件，使插件能够以任何编程语言进行开发，同时通过标准接口，设备能够获得每个插件的状态，并对它们进行控制
例如，还可以在设备的底层使用超融合技术实现了去存储化，通过使用分布式的文件系统，通过专用的万兆以太交换网络通道，将数据按照备份因子将数据冗余保存在不同的硬件平台上，并在读取时进行校验，以保证数据的可靠性和高可用性；在设备中采用了微服务体系架构技术用以实现功能组件的统一标准和解耦，系统中存在着多种功能模块，所述的多种功能模块都被封装在微服务容器中，微服务容器分为全虚拟化容器和环境隔离容器两种类型，全虚拟化容器是将组件和承载的OS一起进行封装，而环境隔离容器是在同一个OS上面利用多层共享文件系统，封装多个不同的组件；每个组件对外都使用网络界面使用专用高速二进制协议进行交互，组件和组件之间的通信使用基于AMQP的MQ消息机制进行传输，这就保证了通过MQ的海量数据不丢失、不重复和不乱序，同时由于MQ的信道独立性，还保证了数据不混淆。
请参阅图3，为本发明提供一种基于云平台的智慧工地管理服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行指令，所述一个或多个处理器执行所述执行指令如下步骤：
采集建筑工地上关于施工设备与工作人员的工作信息，并将所述工作信息按工作人员、施工设备及安全进行分类管理；
将所述工作信息按照工作人员、施工设备及安全分类进行分布式存储；
调用所述数据存储模块保存的所述工作信息并对其进行实时数据分析产生关于施工设备与其关联的工作人员的分析结果；
获取关于工作人员、施工设备及安全相应的视频信息；
接收所述工作信息并发送到所述数据存储模块，还根据所述分析结果与监控的视频信息判断建筑工地上工作人员、施工设备及安全是否产生预警信息；
根据来自所述云平台的所述预警信息做出预警响应以提醒建筑工地上工作人员与施工设备。
所述处理器可操作地与存储器和/或非易失性存储设备耦接。更具体地，处理器可执行在存储器和/或非易失性存储设备中存储的指令以在计算设备中执行操作，诸如生成图像数据和/或将图像数据传输到电子显示器。如此，处理器可包括一个或多个通用微处理器、一个或多个专用处理器(ASIC)、一个或多个现场可编程逻辑阵列(FPGA)、或它们的任何组合。
本申请提供一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有关于工地上所述工作信息按照人员、设备及安全分类的工作信息以及用于管理工地的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：
采集建筑工地上关于施工设备与工作人员的工作信息，并将所述工作信息按工作人员、施工设备及安全进行分类管理；
将所述工作信息按照工作人员、施工设备及安全分类进行分布式存储；
调用所述数据存储模块保存的所述工作信息并对其进行实时数据分析产生关于施工设备与其关联的工作人员的分析结果；
获取关于工作人员、施工设备及安全相应的视频信息；
接收所述工作信息并发送到所述数据存储模块，还根据所述分析结果与监控的视频信息判断建筑工地上工作人员、施工设备及安全是否产生预警信息；
根据来自所述云平台的所述预警信息做出预警响应以提醒建筑工地上工作人员与施工设备。
其中，由于基于云平台的智慧工地管理服务器与计算机存储介质均和上述系统相同，在此不一一列举说明。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
于本申请提供的实施例中，所述计算机可读写存储介质可以包括只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储装置、磁盘存储装置或其它磁存储设备、闪存、U盘、移动硬盘、或者能够用于存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机进行存取的任何其它介质。另外，任何连接都可以适当地称为计算机可读介质。例如，如果指令是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字订户线(DSL)或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术，从网站、服务器或其它远程源发送的，则所述同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术包括在所述介质的定义中。
综上所述，本发明充分利用云计算、大数据、物联网技术，通过云平台将分散、独立的工地进行整合，实现同一管理、资源共享，使用云平台架构充分利用大数据分析算法的优势，将数据及时分析生成分析结果，同时及时反馈，确保了建筑工地的安全管理，提高了建筑工地的安全系数。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (10)
1.一种基于云平台的智慧工地管理系统，其特征在于，所述系统包括：
建筑工地模块，用于采集建筑工地上关于施工设备与工作人员的工作信息，并将所述工作信息按工作人员、施工设备及安全进行分类管理；
数据存储模块，用于将所述工作信息按照工作人员、施工设备及安全分类进行分布式存储；
数据分析模块，调用所述数据存储模块保存的所述工作信息并对其进行实时数据分析产生关于施工设备与其关联的工作人员的分析结果；
监控系统模块，用于获取关于工作人员、施工设备及安全相应的视频信息；
云平台，其用于接收所述工作信息并发送到所述数据存储模块，还用于根据所述分析结果与监控的视频信息判断建筑工地上工作人员、施工设备及安全是否产生预警信息；
预警终端，用于根据来自所述云平台的所述预警信息做出预警响应以提醒建筑工地上工作人员与施工设备。
2.根据权利要求1所述的基于云平台的智慧工地管理系统，其特征在于，所述建筑工地模块包括：
施工采集单元，用于采集建筑工地施工设备的位置信息、视频信息以及施工中的参数信息；还用于采集建筑工地上工作人员的考勤信息；以及还用于采集所述施工人员在工作或操作施工设备所产生的预警信息与违章信息；
数据收集单元，其包括人员管理子单元、设备管理子单元与安全管理子单元；
所述人员管理子单元，用于收集所述建筑工地上工作人员的考勤信息；
所述设备管理子单元，用于收集所述施工设备中位置信息、视频信息以及施工中的各类参数信息；
所述安全管理子单元，用于收集所述施工人员在工作或操作施工设备所产生的预警信息与违章信息。
3.根据权利要求2所述的基于云平台的智慧工地管理系统，其特征在于，所述设备管理子单元进一步包括：
基于施工设备中的塔吊设备与升降机设备按照位置信息、视频信息以及施工中的各类参数信息进行归类收集；其中，塔吊数据包括塔吊的使用时间、吊重、吊钩高度、力矩百分比、回转角度、小车滑动幅度与载重比；升降机数据包括开始使用时间、结束使用时间、开始运行高度、结束运行时间、最大载重、运行方向、工作状态。
4.根据权利要求2所述的基于云平台的智慧工地管理系统，其特征在于，所述设备管理子单元与人员管理子单元各自采集的数据按照人员工种以及值班时间进行关联存储。
5.根据权利要求2所述的基于云平台的智慧工地管理系统，其特征在于，所述数据处理模块进一步包括：
利用决策树算法对所述工作信息内的工作人员的考勤数据进行数据分析得到关于提高施工进度与效率的决策；
利用统计分析法分析吊塔数据各个参数是否超过各自阈值范围得到吊塔操作的工作人员是否存在违章操作或/和不熟练操作；
利用统计分析法分析升降机数据各个参数是否超过各自阈值范围得到升降机操作的工作人员是否存在违章操作；
利用聚类分析法分析安全管理子单元中违章信息或预警信息各自对应事件流特征，用于纠正施工人员的工作状况。
6.根据权利要求5所述的基于云平台的智慧工地管理系统，其特征在于，所述违章操作和不熟悉操作皆可生成预警信息，且所述违章操作还生成违章信息。
7.根据权利要求1所述的基于云平台的智慧工地管理系统，其特征在于，所述系统采用微服务体系架构，所述系统在数据分析时，采用hadoop框架进行离线计算，采用spark框架进行实时流计算，同时，采用Elasticsearch数据库进行数据查询。
8.根据权利要求1所述的基于云平台的智慧工地管理系统，其特征在于，所述建筑工地模块使用了基于框架的数据采集技术，支持基于TCP/IP的任意数据传输模式，通过微服务封装数据适配器插件，使插件能够以任何编程语言进行开发，同时通过标准接口，设备能够获得每个插件的状态，并对它们进行控制。
9.一种基于云平台的智慧工地管理服务器，其特征在于，所述服务器包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行指令，所述一个或多个处理器执行所述执行指令如下步骤：
采集建筑工地上关于施工设备与工作人员的工作信息，并将所述工作信息按工作人员、施工设备及安全进行分类管理；
将所述工作信息按照工作人员、施工设备及安全分类进行分布式存储；
调用所述数据存储模块保存的所述工作信息并对其进行实时数据分析产生关于施工设备与其关联的工作人员的分析结果；
获取关于工作人员、施工设备及安全相应的视频信息；
接收所述工作信息并发送到所述数据存储模块，还根据所述分析结果与监控的视频信息判断建筑工地上工作人员、施工设备及安全是否产生预警信息；
根据来自所述云平台的所述预警信息做出预警响应以提醒建筑工地上工作人员与施工设备。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有关于工地上所述工作信息按照人员、设备及安全分类的工作信息以及用于管理工地的计算机程序，
所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：
采集建筑工地上关于施工设备与工作人员的工作信息，并将所述工作信息按工作人员、施工设备及安全进行分类管理；
将所述工作信息按照工作人员、施工设备及安全分类进行分布式存储；
调用所述数据存储模块保存的所述工作信息并对其进行实时数据分析产生关于施工设备与其关联的工作人员的分析结果；
获取关于工作人员、施工设备及安全相应的视频信息；
接收所述工作信息并发送到所述数据存储模块，还根据所述分析结果与监控的视频信息判断建筑工地上工作人员、施工设备及安全是否产生预警信息；
根据来自所述云平台的所述预警信息做出预警响应以提醒建筑工地上工作人员与施工设备。
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