CN110288268A - 一种施工安全风险与隐患一体化监测系统以及监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统，其特征在于：该系统包括施工现场模块、监测数据采集模块、数据处理模块和监测模块；数据处理模块包括第一存储器、第二存储器和数据运算模块；其中，第一存储器用于存储施工工程的标准数据，上述标准数据为上述工程现场图片上圈定安全/危险或者正确/错误区域而形成；第二存储器用于接受监测数据采集模块采集的数据；数据运算模块用于处理第二存储器接受的监测数据，并于第一存储器中的标准数据进行比较来判断风险信息。

Description

一种施工安全风险与隐患一体化监测系统以及监测方法
技术领域
本发明涉及工程施工安全监测领域，具体涉及一种交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统以及监测方法。
背景技术
交通工程是国民经济发展的重要组成部分，交通工程的安全对于工程的顺利进行和相关人员和财产的保证具有非常重要的意义，因此交通建设工程的安全问题受到了业界的关注。
随着交通运输工程建设行业双控体系的建设，目前的交通运输工程建设安全监测一方面风险评估由于理论性偏强，施工安全管理人员在评估对象选择，评估指标的选取赋值等方面，主观性比较大，导致对安全管理的系统性较差，而外委第三方评估机构对工程实际情况和工程经验不足，成果针对性不强，造成风险评估与实际工作两张皮；另一方面，因为风险源包括隐患，风险辨识包含隐患排查治理，如果人为把它们割裂开来，设置两本台账、建立两套体系，不仅浪费人财物力，而且对同一类事物不当区分，将影响对它们的查找、辨识与管理，不仅会事倍功半、徒劳无益，而且也可能会因处理不当而得不偿失。适时调整、整合双重预防机制，从理论和方法角度支撑双重预防机制为一体化预防管理，对于有效进行事故防控，减轻管理负担将具有重要的现实意义。
综上所述，需要提出一种实时性与监测精度好，误报率低、监测效率高的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统以及监测方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：解决交通建设工程施工风险管控的管控点数量多，距离远，人工监测精度差，效率低的问题。
本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：
一种交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统，该系统包括施工现场模块、监测数据采集模块、数据处理模块和监测模块；数据处理模块包括第一存储器、第二存储器和数据运算模块；其中，第一存储器用于存储施工工程的标准数据，上述标准数据为上述工程现场图片上圈定安全/危险或者正确/错误区域而形成；第二存储器用于接受监测数据采集模块采集的数据；数据运算模块用于处理第二存储器接受的监测数据，并于第一存储器中的标准数据进行比较来判断风险信息。
具体地，施工现场模块包括临建工程站点、路基工程站点、桥梁工程站点和斜拉桥索工程站点四个站点。
具体地，监测数据采集模块包括GPS定位模块和图像采集模块。
具体地，GPS定位模块用于定位施工人员以便及时发现以及预警人员安全问题，施工人员随身携带GPS定位设备，通过监测数据采集模块的GPS定位模块实时监测人员所处位置。
具体地，图像采集模块通过实时地对各个施工现场站点的监控拍摄获得实时的施工图像数据；上述图像采集模块为航拍摄像机，无人机载摄像机、勘测摄像机、卫星遥感拍摄以及其他架设在较高位置能够拍摄施工站点的摄像机。
具体地，监测数据采集模块采集的数据通过通讯网络传送到数据处理模块，该通讯网路可以为有线网、无线网、Wifi或者以太网。
具体地，数据运算模块通过将GPS定位模块获得的人员定位以及上述轨迹路线与第一存储器中的预存规划图片比较，当GPS定位模块获得的人员定位以及上述轨迹路线所处的位置，超出规划图片中的安全或正确区域，进入危险或错误区域时，将上述状态确定为隐患状态。
具体地，数据运算模块将上述隐患状态信息发送给监测模块。
具体地，上述监测模块根据上述危险信息，计算该施工站点的事故可能性概率f(Ri)，当事故可能性概率超过阈值时，监测模块向施工站点反馈预警信息。
基于上述交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测方法，该方法包括：
S1.预存现场规划图片；
S2.获取GPS定位信号和施工现场图像；
S3.解析人员、设备和施工定位或者区域图像；
S4.比较解析人员、设备和施工定位或者区域图像与预存现场规划图片；
S5.计算事故可能性概率；
S6.当事故可能性概率超出阈值时报警。
本发明提供的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统以及监测方法具有实时性与监测精度好，误报率低、监测效率高的技术效果。
附图说明
图1为本发明提供的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统的结构示意图。
具体实施方式
以下将对本发明的一种交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统以及监测方法作进一步的详细描述。
下面将参照附图对本发明进行更详细的描述，其中表示了本发明的优选实施例，应该理解本领域技术人员可以修改在此描述的本发明而仍然实现本发明的有益效果。因此，下列描述应当被理解为对于本领域技术人员的广泛知道，而并不作为对本发明的限制。
为了清楚，不描述实际实施例的全部特征。在下列描述中，不详细描述公知的功能和结构，因为它们会使本发明由于不必要的细节而混乱。应当认为在任何实际实施例的开发中，必须作出大量实施细节以实现开发者的特定目标。
为使本发明的目的、特征更明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。需要说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比率，仅用一方便、清晰地辅助说明本发明实施例的目的。
图1所示是本发明提供的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统的结构示意图，
该交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统包括施工现场模块、监测数据采集模块、数据处理模块和监测模块。
其中，施工现场模块包括临建工程站点、路基工程站点、桥梁工程站点和斜拉桥索工程站点四个站点。其中，临建工程站点涉及混凝土拌合作业、钢筋工程作业、便道施工、栈桥作业、水上钻孔平台和栈桥安装与拆除龙门吊的安装与拆除、脚手架作业等作业。路基工程站点涉及土方边坡开挖、石方边坡开挖、排水隧洞(以预制构件拼装为例)、地表排水系统、注浆微型桩、预应力锚固工程、锚索工程、锚杆工程、土钉墙、坡面骨架防护、格构框架施工、坡面圬工防护、挂网施工、抗滑桩、挡土板施工、抗滑挡墙、预应力锚索抗滑桩等作业；桥梁工程站点涉及扩大基础施工、台身施工、侧墙工程施工、机械钻孔灌注桩施工(冲击钻)、水上群桩施工、水上机械钻孔灌注桩施工、人工挖孔桩作业、系梁施工、钢吊箱围堰系梁施工、耳背墙工程施工(桩柱式桥台)、墩身施工(定型钢模板施工)、肋板工程施工(肋板式桥台)、液压爬模(空心薄壁墩)、模板的安装与拆除、墩身翻模施工、台帽、支座垫石及挡块施工(桩柱式桥台)等作业；斜拉桥索工程站点涉及主塔承台、上塔柱主要施工、中塔柱主要施工、下塔柱施工、索塔上横梁施工、下拉索安装等作业。
监测数据采集模块包括GPS定位模块和图像采集模块。GPS定位模块用于定位施工人员以便及时发现以及预警人员安全问题。具体地，施工人员随身携带GPS定位设备，通过监测数据采集模块的GPS定位模块实时监测人员所处位置。图像采集模块通过实时地对各个施工现场站点的监控拍摄获得实时的施工图像数据。上述图像采集模块可以为航拍摄像机，无人机载摄像机、勘测摄像机、卫星遥感拍摄以及任何架设在较高位置能够拍摄施工站点的摄像机。
监测数据采集模块采集的数据通过通讯网络传送到数据处理模块，该通讯网路可以为有线网、无线网、Wifi或者以太网。
数据处理模块包括第一存储器、第二存储器和数据运算模块。其中，第一存储器用于存储施工工程的标准数据，例如工程规划标准图像、危险区域标注图片、通用设备陈列规范区域等。上述标准数据可以为在施工现场进行通过图像采集模块或者其他拍摄设备拍摄的工程现场图片并通过人工在上述工程现场图片上圈定安全/危险或者正确/错误区域而形成。第二存储器用于接受监测数据采集模块采集的数据。数据运算模块用于处理第二存储器接受的监测数据，并于第一存储器中的标准数据进行比较。
首先，对于图像采集模块采集的信息确定判别的设备、工具或者建筑模块的客体。例如，设备、工具、建筑模块可以包括混凝土搅拌机、重型卡车、桥墩或者其他需要安全监控的施工现场用具或者建筑模块。
第一步，数据运算模块导入图像文件，将图像函数g(x,y)的灰度或者色彩梯度定义为：
其中，为梯度向量，其物理意义是指g在图像中任意点(x,y)处具有最大变化率方向。在图像像素不变区域内梯度幅值为0，在变化越大的区域其梯度值也越大，梯度幅值可表示为：
其中，利用来计算
随后，计算该图片数据边缘有效率：
其中，G(-x)表示图像灰度函数，g(x)表示图像函数g(x,y)，并且ω1和ω2分别表示灰度的最大值和灰度的最小值。当边缘有效率大于阈值(阈值通常取值30％-70％之间)时，这判定该座标点坐标为客体边缘。根据该客体的边缘形状通过机器学习等人工智能方式准确判断客体的具体类型。
第二，确定该客体的轨迹。具体为：
将相机视场范围内的坐标轴定义为正北方为Y轴，正东方向为X轴。按式(1)得到地面坐标(X，Y)到相平面坐标(x，y)的转换矩阵：
其中8个待定元素h11-h32通过式(2)解出：
假设图像采集模块中得到目标矩形框左上角像坐标是(x，y)，目标矩形框宽高分别是w、h，地面点(u，v)近似为轨迹中目标框的下底中心点，有：
u＝x+w/2
v＝y+h那么图像中的某地面点(u，v)通过H-1矩阵：
得到局部地面点Xa＝[X Y 0]T。利用式(3)计算得出的某一时间段内目标设备在工程现场坐标系下的轨迹路线。
数据运算模块通过将GPS定位模块获得的人员定位以及上述轨迹路线与第一存储器中的预存规划图片比较，当GPS定位模块获得的人员定位以及上述轨迹路线所处的位置，超出规划图片中的安全或正确区域，进入危险或错误区域时，将上述状态确定为危险状态。
数据运算模块将上述危险状态信息发送给监测模块，上述检测模块根据上述危险信息，计算该施工站点的事故可能性概率f(Ri)，其中，风险源Ri的潜在隐患数为Xi，作业人的潜在隐患数Xi人，设备机具的潜在隐患数Xi机，场所环境的潜在隐患数Xi环，方案工法管理方面的潜在隐患数Xi法，关于风险源现场发现的隐患分别为：作业人的隐患数Xi人h，设备机具的隐患数Xi机h，场所环境的隐患数Xi环h，方案工法管理方面的隐患数Xi法h。
则风险源Ri的事故可能性概率f(Ri)＝Xi/300×(Xi人h/Xi人+Xi机h/Xi机+Xi环h/Xi环+Xi法h/Xi法)；
当事故可能性概率超过阈值时，监测模块向施工站点反馈预警信息。
基于上述的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测方法，包括：
S1.预存现场规划图片；
S2.获取GPS定位信号和施工现场图像；
S3.解析人员、设备和施工定位或者区域图像；
S4.比较解析人员、设备和施工定位或者区域图像与预存现场规划图片；
S5.计算事故可能性概率；
S6.当事故可能性概率超出阈值时报警。
基于上述的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统以及监测方法解决了交通建设工程施工风险管控的管控点数量多，距离远，人工监测精度差，效率低的问题。具有实时性与监测精度好，误报率低、监测效率高的技术效果。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点，因此以上所述仅为本发明的实施例。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还包括各种等效变化和改进，这些变化和改进都将落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其效物界定。

Claims (10)

1.一种交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统，其特征在于：该系统包括施工现场模块、监测数据采集模块、数据处理模块和监测模块；数据处理模块包括第一存储器、第二存储器和数据运算模块；其中，第一存储器用于存储施工工程的标准数据，上述标准数据为上述工程现场图片上圈定安全/危险或者正确/错误区域而形成；第二存储器用于接受监测数据采集模块采集的数据；数据运算模块用于处理第二存储器接受的监测数据，并于第一存储器中的标准数据进行比较来判断风险信息。
2.根据权利要求1中所述的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统，其特征在于：施工现场模块包括临建工程站点、路基工程站点、桥梁工程站点和斜拉桥索工程站点四个站点。
3.根据权利要求1中所述的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统，其特征在于：监测数据采集模块包括GPS定位模块和图像采集模块。
4.根据权利要求3中所述的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统，其特征在于：GPS定位模块用于定位施工人员以便及时发现以及预警人员安全问题，施工人员随身携带GPS定位设备，通过监测数据采集模块的GPS定位模块实时监测人员所处位置。
5.根据权利要求3中所述的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统，其特征在于：图像采集模块通过实时地对各个施工现场站点的监控拍摄获得实时的施工图像数据；上述图像采集模块为航拍摄像机，无人机载摄像机、勘测摄像机、卫星遥感拍摄以及其他架设在较高位置能够拍摄施工站点的摄像机。
6.根据权利要求1中所述的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统，其特征在于：监测数据采集模块采集的数据通过通讯网络传送到数据处理模块，该通讯网路可以为有线网、无线网、Wifi或者以太网。
7.根据权利要求1中所述的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统，其特征在于：数据运算模块通过将GPS定位模块获得的人员定位以及上述轨迹路线与第一存储器中的预存规划图片比较，当GPS定位模块获得的人员定位以及上述轨迹路线所处的位置，超出规划图片中的安全或正确区域，进入危险或错误区域时，将上述状态确定为隐患状态。
8.根据权利要求7中所述的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统，其特征在于：数据运算模块将上述隐患状态信息发送给监测模块。
9.根据权利要求8中所述的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统，其特征在于：上述监测模块根据上述危险信息，计算该施工站点的事故可能性概率f(Ri)，当事故可能性概率超过阈值时，监测模块向施工站点反馈预警信息。
10.基于上述权利要求1-9之一所述的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测系统的交通建设工程施工安全风险与隐患一体化监测方法，其特征在于：
该方法包括：
S1.预存现场规划图片；
S2.获取GPS定位信号和施工现场图像；
S3.解析人员、设备和施工定位或者区域图像；
S4.比较解析人员、设备和施工定位或者区域图像与预存现场规划图片；
S5.计算事故可能性概率；
S6.当事故可能性概率超出阈值时报警。
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