CN111160701A - 工程项目风险监控方法、系统、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种工程项目风险监控方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取工程项目信息和设备状态信息，获取监测设备采集的环境监测信息；获取已训练的工程监控模型，将工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至工程监控模型中，根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值；根据工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，得到环境参数值；根据能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值；当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，利用风险因子生成预警提示信息，将预警提示信息发送至监控终端。采用本方法能够有效提高工程项目的风险监控效率。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种工程项目风险监控方法、系统、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，物联网(IoT，Internet of Things)技术也随之迅速发展。对于建筑施工场景，出现了一些利用BIM(Building Information Modeling，建筑信息模型)技术、WSN(Wireless Sensor Network，无线传感器网络)技术等信息管理平台对建筑工程等施工现场进行监控和管理。
然而，传统的方式中，通常利用BIM和WSN方式智能采集到各个设备的信息和工程项目信息等，操作人员需要一直在监控平台进行监控或持续关注所采集的信息，进行人为监控，工程在施工过程中通常会有多台设备同时工作，仅通过操作人员监视无法有效地监控整个工程现场的情况，无法及时了解到安全隐患信息，导致现场的监控效率较低。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效提高工程项目的风险监控效率的工程项目风险监控方法、系统、计算机设备和存储介质。
一种工程项目风险监控方法，所述方法包括：
获取工程项目信息和设备状态信息，获取监测设备采集的环境监测信息；
获取已训练的工程监控模型，将所述工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至所述工程监控模型中，根据所述工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值；
根据所述工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，得到环境参数值；
根据所述能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值；
当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，利用所述风险因子生成预警提示信息，将所述预警提示信息发送至监控终端。
在其中一个实施例中，所述根据所述工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值包括：根据所述设备状态信息计算多个工程设备的运行参数和协作参数；根据所述运行参数和协作参数计算多个工程设备的防碰撞参数，利用所述运行参数、协作参数和防碰撞参数生成运行状态参数值；获取员工监控信息，根据所述员工监控信息分析员工轨迹信息，根据所述员工轨迹信息和所述工程项目信息计算员工作业参数；对所述工程项目信息和所述设备运行信息进行上下文分析，得到设备能耗参数和项目能耗参数；根据所述设备能耗参数、项目能耗参数和所述员工作业参数生成能耗参数值。
在其中一个实施例中，所述根据所述工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，得到环境参数值包括：获取多个监控设备采集的现场监控信息，识别现场监控信息中的异常监控信息，提取所述异常监控信息中的监控参数；提取所述环境监测信息中的多项环境监测参数，分析所述环境监测参数和项目能耗需求信息之间的影响参数；根据所述多项环境参数值预测所述环境监测信息对所述工程项目的环境影响参数值；根据所述监控参数、环境监测参数和环境影响参数值生成环境参数值。
在其中一个实施例中，所述根据所述能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值，包括：对所述能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值进行关键特征提取，提取多个关键特征参数；对所述多个关键特征参数进行特征提取，得到多个特征向量；根据多个特征向量计算多个关键特征参数对应的风险指数，根据多项风险指数计算风险矩阵；根据风险矩阵计算工程项目的风险因子和对应的风险值。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取所述工程项目的材料资源信息；对历史记录信息和项目能耗需求信息以及资源能耗参数进行上下文决策处理，计算所述材料资源信息对应的材料调度参数；计算所述工程项目的设备调度参数和员工调度参数；根据所述材料调度参数、设备调度参数和员工调度参数生成工程项目的资源调度信息，将所述资源调度信息推送至所述监控终端。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，根据达到预警阈值的风险值决策工程项目的资源调度参数；利用达到预警阈值的风险因子和所述资源调度参数生成预警提示信息，将所述预警提示信息发送至监控终端；若存在风险值达到风险阈值的风险因子时，向所述监控终端和报警设备发送报警提示信息。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：获取预设的建筑信息模型，通过所述建筑信息模型利用所述工程项目信息生成对应的项目模型数据；调用预设的数据集成模型，利用所述数据集成模型对所述能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值进行数据集成处理，得到对应的监控视图数据；将所述项目模型数据和所述监控视图数据发送至所述监控终端。
一种工程项目风险监控系统，所述系统包括：
工程设备，用于采集工程设备的设备状态信息；
监测设备，用于采集环境监测信息；
服务器，用于获取工程项目信息和设备状态信息，获取监测设备采集的环境监测信息；获取已训练的工程监控模型，将所述工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至所述工程监控模型中，根据所述工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值；根据所述工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，得到环境参数值；根据所述能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值；当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，利用所述风险因子生成预警提示信息，将所述预警提示信息发送至监控终端；
监控终端，用于接收服务器发送的预警提示信息。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请任意一个实施例中提供的工程项目风险监控方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请任意一个实施例中提供的工程项目风险监控方法的步骤。
上述工程项目风险监控方法、系统、计算机设备和存储介质，服务器获取工程项目信息和采集的设备状态信息，并获取监测设备采集的环境监测信息，将获取的工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至已训练的工程监控模型中，通过工程监控模型根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，并根据工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，由此能够有效分析得到得到运行状态参数值、能耗参数值以及环境参数值。服务器进而通过工程监控模型根据能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目中存在的风险因子和对应的风险值，由此能够准确有效地计算出该工程项目中存在的潜在风险因素。若存在风险值达到预警阈值的风险因子时，服务器利用风险因子生成预警提示信息，并将预警提示信息发送至监控终端，使得相应的监控人员或工程项目管理人员及时对风险因子对应的潜在风险进行管控。通过工程监控模型对实时采集的设备状态信息和环境监测信息以及工程项目信息进行动态风险分析，能够实时有效地对工程项目施工过程中的风险进行动态监控，从而有效地分析出工程项目中存在的潜在风险因素，并进行风险分析并进行预警，进而能够及时有效地对潜在的风险进行预警和管控，有效提高了工程项目的风险监控效率。
附图说明
图1为一个实施例中工程项目风险监控方法的应用场景图；
图2为一个实施例中工程项目风险监控方法的流程示意图；
图3为一个实施例中计算工程项目的风险因子步骤的流程示意图；
图4为一个实施例中预警提示和报警提示步骤的流程示意图；
图5为一个实施例中工程项目风险监控系统的结构框图；
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的工程项目风险监控方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，工程设备102通过网络与服务器106进行通信，监测设备104通过网络与服务器106进行通信，监控终端108通过网络与服务器106进行通信。工程设备102，用于采集工程设备的设备状态信息；监测设备104，用于采集环境监测信息；服务器106，用于获取工程项目信息和设备状态信息以及环境监测信息；将工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至工程监控模型中，根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值；根据工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，得到环境参数值；根据能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值；当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，利用风险因子生成预警提示信息，将预警提示信息发送至监控终端108。其中，工程设备102可以但不限于是各种建筑设备和施工设备，例如塔机、起重机、运输车等。监测设备104可以包括各种摄像头、传感器和检测仪，例如温度传感器、风力传感器、湿度传感器等。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。监控终端108可以包括控制室的控制终端、项目监控终端和远程监督终端等，例如监控终端108可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种工程项目风险监控方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，获取工程项目信息和设备状态信息，获取监测设备采集的环境监测信息。
在工程项目运行过程中，通常需要对工程项目的项目进程、项目安全以及项目资源等进行监控。例如，在建筑工程项目中，涉及多个大型施工设备同时运行协作，这些大型施工设备的危险性较大，因此需要实时对施工现场的设备状态、环境状态以及施工材料等进行监控。可以通过工程监管系统对建筑施工现场进行监控。工程监管系统可以为基于IoT与网络环境的集成交互系统。其中，工程监管系统中可以包括服务器，用于对获取的数据进行分析和监控处理。还包括施工设备，施工设备可以包括设备传感器等，可以采集设备的运行数据等设备状态信息。该系统还包括环境传感器，用于采集施工现场的环境监测数据，例如包括温度传感器、风力传感器、湿度传感器以及PM2.5传感器等多种环境传感器，还可以包括摄像头，用于采集施工现场的环境监控数据。该系统还包括监控终端，用于监控人员或管理人员对工程项目进行监控。其中，监控终端可以包括监控室的终端，还可以包括工程设备对应的控制端，以多方面同时对工程项目进行监控。
其中，工程项目信息可以包括该工程项目的基本信息、材料资源信息、项目能耗需求信息、施工设备的设备信息等信息。监控终端可以预先将工程项目信息上传至服务器。设备状态信息包括工程设备在运行过程中的设备的运行状态信息以及设备能耗信息等，例如包括工程设备的运行时间、运行电流、运行电压、运行位置以及设备耗能等参数信息。环境监测信息可以为环境传感器监测的信息，例如环境监测信息可以包括建筑施工现场的噪声、温度、湿度、风力以及天气预测信息等，环境检测信息还可以包括监控设备采集的监控数据，例如可以是图像数据和视频数据。
在工程项目运行过程中，服务器获取工程项目信息，并实时获取工程设备采集的设备状态信息，以及实时获取监测设备采集的环境监测信息。
步骤204，获取已训练的工程监控模型，将工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至工程监控模型中，根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值。
服务器对工程项目进行监控之前，预先构建和训练出了工程监控模型。其中，工程监控模型可以是服务器预先利用大量的历史工程项目记录信息进行训练得到的。
服务器获取工程项目信息和设备状态信息以及环境监测信息后，则调用已训练的工程监控模型，将工程项目信息和设备状态信息以及环境监测信息输入至工程监控模型中，通过工程监控模型根据工程项目信息和实时采集的设备状态信息以及环境监测信息对工程项目进行风险分析。
具体地，服务器在工程项目开始运行时，将工程项目信息和设备状态信息以及环境监测信息输入至工程监控模型中。其中，施工设备可以根据预设频率采集设备状态信息并上传至服务器；环境传感器也可以根据预设频率实时采集环境监测信息并上传至服务器。服务器则将实时获取的设备状态信息和环境监测信息输入至工程监控模型中进行风险分析。
服务器则利用工程监控模型工程项目信息以及项目记录信息对实时采集的设备状态信息和环境监测信息进行上下文分析，具体地，服务器可以采用工程监控模型中预设的上下文分析算法进行分析处理。服务器根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值。其中，运行状态参数值包括多项运行状态参数和相应的参数值，例如包括多个工程设备的运行状态参数值和分析得到的工程项目参数值等。能耗参数值可以为多个工程设备的能耗参数值以及该工程项目进展过程中的能耗参数值。
步骤206，根据工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，得到环境参数值。
服务器同时还通过工程监控模型根据工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，从而可以得到多项环境参数值。其中，环境参数值可以包括建筑施工现场的噪声、温度、湿度、风力以及天气预测信息等多项环境参数字段和相应的参数值。
步骤208，根据能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值。
其中，风险因子是促使或引起风险事件发生的条件，以及风险事件发生时，致使损失增加、扩大的条件。风险因子表示在工程项目中影响风险事件发生的潜在因素。
服务器通过工程监控模型分析出能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值后，进一步利用工程监控模型根据能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算该工程项目的风险因子，以及各个风险因子对应的风险值。其中，工程项目的风险因子可以为一个，也可以包括多个。服务器计算工程项目的风险因子后，进一步计算每个风险因子的风险概率分布值，进而得到每个风险因子的风险值，风险值即可以为概率值。
例如，风险因子可以包括设备异常因素、设备碰撞风险因素、风力影响因素、材料异常因素、人员异常因素等多个风险因素。
步骤210，当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，利用风险因子生成预警提示信息，将预警提示信息发送至监控终端。
服务器利用工程监控模型分析出多项风险因子和相应的风险值后，当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，表示该工程项目中存在该风险因子对应的潜在风险。服务器则立即利用风险因子生成预警提示信息，并将预警提示信息发送至监控终端，使得相应的监控人员或工程项目管理人员实时对风险因子对应的潜在风险进行管控，从而能够实时有效地对工程项目施工过程中的风险进行动态监控，并进行风险分析并进行预警，由此能够及时有效地对潜在的风险进行预警和管控，有效提高了工程项目的监控效率。
上述工程项目风监控方法中，服务器获取工程项目信息和采集的设备状态信息，并获取监测设备采集的环境监测信息，将获取的工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至已训练的工程监控模型中，通过工程监控模型根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，并根据工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，由此能够有效分析得到得到运行状态参数值、能耗参数值以及环境参数值。服务器进而通过工程监控模型根据能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目中存在的风险因子和对应的风险值，由此能够准确有效地计算出该工程项目中存在的潜在风险因素。若存在风险值达到预警阈值的风险因子时，服务器利用风险因子生成预警提示信息，并将预警提示信息发送至监控终端，使得相应的监控人员或工程项目管理人员及时对风险因子对应的潜在风险进行管控。通过工程监控模型对实时采集的设备状态信息和环境监测信息以及工程项目信息进行动态风险分析，能够实时有效地对工程项目施工过程中的风险进行动态监控，从而有效地分析出工程项目中存在的潜在风险因素，并进行风险分析并进行预警，进而能够及时有效地对潜在的风险进行预警和管控，有效提高了工程项目的风险监控效率。
在一个实施例中，根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值的步骤包括：根据设备状态信息计算多个工程设备的运行参数和协作参数；根据运行参数和协作参数计算多个工程设备的防碰撞参数，利用运行参数、协作参数和防碰撞参数生成运行状态参数值；获取员工监控信息，根据员工监控信息分析员工轨迹信息，根据员工轨迹信息和工程项目信息计算员工作业参数；对工程项目信息和设备运行信息进行上下文分析，得到设备能耗参数和项目能耗参数；根据设备能耗参数、项目能耗参数和员工作业参数生成能耗参数值。
服务器获取工程项目信息和采集的设备状态信息，并获取监测设备采集的环境监测信息后，将获取的工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至已训练的工程监控模型中，通过工程监控模型根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，由此能够有效分析得到得到运行状态参数值和能耗参数值。
具体地，服务器通过工程监控模型根据设备运行状态信息计算多个工程设备的运行参数和协作参数，并根据运行参数和协作参数计算多个设备的防碰撞参数，利用多个工程设备的运行参数、协作参数和防碰撞参数生成多项运行状态参数值。其中，服务器还可以利用工程监控模型分析工程项目的运行状态参数，并利用工程项目的运行状态参数生成运行状态参数值。服务器还根据设备运行状态信息计算多个工程设备的能耗参数和该工程项目的能耗参数，并利用多个工程设备的能耗参数和工程项目的能耗参数生成多项能耗参数值。
服务器还可以获取员工监控信息，其中，员工监控信息可以包括员工打卡信息、位置信息以及现场监控信息等。服务器根据员工监控信息分析员工轨迹信息，并根据员工轨迹信息和工程项目信息计算员工作业参数。服务器还可以对工程项目信息和设备运行信息进行上下文分析，从而得到设备能耗参数和项目能耗参数。服务器则利用设备能耗参数、项目能耗参数和员工作业参数生成能耗参数值。由此能够实时有效对工程项目的运行状态参数值和能耗参数值进行动态分析和监控。
例如，在工程项目中包括多个工程设备，如起重机、吊车、升降机、运输车等工程设备。工程项目信息中还可以包括多个工程设备的设备信息，例如包括大型工程设备的间距、工作半径范围、安全承重范围、安装高度、安装时间以及拆除时间等参数信息。在工程项目运行过程中服务器可以实时获取各个工程设备的设备状态信息，例如各个工程设备当前的运行位置、当前高度、当前承重以及当前力矩等状态信息。
在一个实施例中，根据所述工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，得到环境参数值包括：获取多个监控设备采集的现场监控信息，识别现场监控信息中的异常监控信息，提取异常监控信息中的监控参数；提取环境监测信息中的多项环境监测参数，分析环境监测参数和项目能耗需求信息之间的影响参数，根据多项环境参数值预测环境监测信息对工程项目的环境影响参数值；根据环境监测参数、环境影响参数值生成环境参数值。
服务器获取工程项目信息和采集的设备状态信息，并获取监测设备采集的环境监测信息后，将获取的工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至已训练的工程监控模型中，通过工程监控模型根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，并根据工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，由此能够有效分析得到得到运行状态参数值、能耗参数值以及环境参数值。
具体地，服务器还可以实时获取多个监控设备采集的现场监控信息，其中，现场监控信息可以包括图像信息，还可以包括视频信息。由于监控设备采集的现场监控信息的数据量较大，因此服务器可仅识别存在异常的监控信息。服务器识别并提取现场监控信息中的异常监控信息，进一步提取出异常监控信息中的监控参数。例如，异常监控信息中的监控参数可以包括设备运行异常、现场人员异常、材料位置异常等监控参数。
服务器提取环境监测信息中的多项环境监测参数，通过工程监控模型分析环境监测参数和项目能耗需求信息之间的影响参数，根据多项环境参数值预测环境监测信息对工程项目的环境影响参数值。例如，影响参数可以包括风力参数、气温参数、降雨参数等，影响参数还可以包括监测的未来的天气预测参数。服务器则可以根据多项环境参数值预测环境监测信息对工程项目的影响程度值。服务器进而根据环境监测参数、环境影响参数值生成环境参数值，由此能够实时有效对工程项目的环境参数值进行动态分析和监控。
在一个实施例中，如图3所示，根据能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值的步骤，具体包括以下内容：
步骤302，对能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值进行关键特征提取，提取多个关键特征参数。
步骤304，对多个关键特征参数进行特征提取，得到多个特征向量。
步骤306，根据多个特征向量计算多个关键特征参数对应的风险指数，根据多项风险指数计算风险矩阵。
步骤308，根据风险矩阵计算工程项目的风险因子和对应的风险值。
服务器获取工程项目信息和采集的设备状态信息以及监测设备采集的环境监测信息后，将获取的工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至已训练的工程监控模型中，通过工程监控模型根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析和环境分析，由此能够有效分析得到得到运行状态参数值、能耗参数值以及环境参数值。
服务器进而通过工程监控模型根据能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值。具体地，服务器可以根据预设的关键数据表对运行状态参数值、能耗参数值以及环境参数值进行关键数据提取，提取出多个关键指标对应的关键特征参数。服务器通过工程监控模型对多个关键特征参数进行特征提取，从而得到多个特征向量。服务器进一步利用工程监控模型根据多个特征向量计算多个关键特征参数对应的风险指数，进而根据多项风险指数计算风险矩阵。其中，风险矩阵中包括多项风险因子和风险因子对应的风险值，风险因子可以是分析得到的风险影响参数。服务器进而可以从风险矩阵中提取工程项目的风险因子和对应的风险值。通过工程监控模型对运行状态参数值、能耗参数值以及环境参数值进行风险分析，由此能够准确有效地计算出该工程项目中存在的风险因子，从而能够有效地对工程项目中存在的潜在风险进行监控，以及时有效地进行风险预警。
在一个实施例中，该方法还包括：获取工程项目的材料资源信息；对历史记录信息和项目能耗需求信息以及资源能耗参数进行上下文决策处理，计算材料资源信息对应的材料调度参数；计算工程项目的设备调度参数和员工调度参数；根据材料调度参数、设备调度参数和员工调度参数生成工程项目的资源调度信息，将资源调度信息推送至监控终端。
工程项目在运行的过程中，工程监管系统还可以对建筑材料进行监控和管理。以对设备节能化、建筑材料以及施工方案等方面进行资源配置绿色化。例如，可对生产完成的建筑材料添加RFID(Radio Frequency Identification，射频识别)标签附在建筑材料上，当采购工程项目所需的建筑材料后，可以通过RFID阅读器扫描并将建筑材料的详细信息存储至材料数据库中存储。由此可以有效地将工程项目信息以及能耗需求信息进行关联，能够有效对工程项目运行过程中的材料资源消耗和流向等进行追踪记录和有效监管，从而能够对大量繁杂的建筑材料实行高效的管理。
服务工程项目在运行的过程中实时监控材料数据库中该工程项目的材料资源信息，服务器还可以根据材料资源的使用情况对材料资源进行调度分析并进行调度推送。具体地，服务器获取工程项目的材料资源信息，材料资源信息可以包括已消耗的材料资源信息和资源库中剩余的材料资源信息。服务器中还存储有该工程项目的历史记录信息，历史记录信息可以包括历史能耗信息、项目过程信息等多条纪录信息。服务器可以对历史记录信息和项目能耗需求信息以及资源能耗参数进行上下文决策处理，计算材料资源信息对应的材料调度参数。其中，项目能耗需求信息和资源能耗参数可以为服务器采集的该工程项目的当前项目能耗需求信息和当前资源能耗参数，通过对历史记录信息和项目能耗需求信息以及资源能耗参数进行上下文决策处理，能够有效分析出该工程项目中各个施工场地所需的材料资源，从而决策出工程项目当前的材料调度参数。
例如，服务器可以通过工程监控模型对建筑材料管控、建筑资源节能管控、环境监测信息进行分析和决策，决策出资源调度信息并进行推送，能够有效减少空气污染、光污染、噪声污染、能源消耗等问题对环境的影响，以及有效地利用建筑材料，从而实现绿色施工以及节约能源。
服务器还可以进一步计算工程项目的设备调度参数和员工调度参数，具体地，服务器可以根据历史记录信息和项目能耗需求信息以及资源能耗参数决策出设备调度参数。服务器中还存储有员工监控信息，员工监控信息包括了员工考勤信息和轨迹信息。服务器则可以根据项目能耗需求信息、设备调度参数和员工监控信息决策出当前的员工调度参数。服务器进而根据材料调度参数、设备调度参数和员工调度参数生成工程项目的资源调度信息，并将资源调度信息推送至监控终端，使得工程项目监管人员能够有效根据服务器推送的资源调度信息进行参考和资源调度，以有效辅助工程项目的资源分配效率。
在一个实施例中，如图4所示，该方法还包括预警提示和报警提示的步骤，该步骤具体包括以下内容：
步骤402，若多项风险值中存在达到预警阈值的参数值时，根据达到预警阈值的参数值决策工程项目的资源调度参数。
步骤404，利用达到预警阈值的风险因子和资源调度参数生成预警提示信息，将预警提示信息发送至监控终端。
步骤406，若存在风险值达到风险阈值的风险因子时，向监控终端和报警设备发送报警提示信息。
服务器获取工程项目信息和设备状态信息以及环境监测信息后，通过工程监控模型根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，并根据工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，由此能够有效分析得到得到运行状态参数值、能耗参数值以及环境参数值。服务器进而通过工程监控模型根据能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目中存在的风险因子和对应的风险值，由此能够准确有效地计算出该工程项目中存在的潜在风险因素。
当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，服务器还可以根据达到预警阈值的风险值决策工程项目的资源调度参数。具体地，服务器可以通过工程监控模型根据工程项目的历史记录信息和资源信息以及达到预警阈值的风险因子进行上下文决策处理，资源信息可以包括材料资源信息和设备资源信息以及根据员工监控信息分析得到的员工资源信息，服务器由此能够决策出工程项目当前的资源调度参数。服务器则利用达到预警阈值的风险因子和决策出的资源调度参数生成预警提示信息，并将预警提示信息发送至监控终端，使得监控人员能够根据策出的资源调度参数及时对存在的安全隐患进行预警和处理，由此能够及时有效地对风险因子对应的潜在风险进行管控。
例如，当某个工程设备存在设备故障的风险因子时，服务器可以决策出设备资源对存在故障隐患的工程设备进行替换，还可以决策出距离存在故障隐患的工程设备最近的员工信息，以及时对工程设备进行故障处理等。例如当分析出存在风力风险因子时，如暴风或台风等，服务器则可以根据风力风险因子决策工程项目的资源调度参数，如设备存放位置、暂停施工等资源调度参数，以及时对潜在的风险进行预防。
若存在风险值达到风险阈值的风险因子时，服务器则立即向监控终端和报警设备发送报警提示信息，以进行报警提示，使得监控人员及时对相应的风险隐患进行处理。通过工程监控模型对实时采集的设备状态信息和环境监测信息以及工程项目信息进行动态风险分析，能够实时有效地对工程项目施工过程中的风险进行动态监控，从而有效地分析出工程项目中存在的潜在风险因素，并进行风险分析并进行预警，进而能够及时有效地对潜在的风险进行预警和管控，有效提高了工程项目的风险监控效率。
在一个实施例中，该方法还包括：获取预设的建筑信息模型，通过建筑信息模型利用工程项目信息生成对应的项目模型数据；调用预设的数据集成模型，利用数据集成模型对能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值进行数据集成处理，得到对应的监控视图数据；将项目模型数据和监控视图数据发送至监控终端。
服务器在对工程项目进行风险监控的过程中，还可以生成相应的视图数据，以有利于监控人员进行可视化监控。具体地，服务器可以通过预设的建筑信息模型根据工程项目信息生成对应的项目模型数据。例如，建筑信息模型可以为BIM(Building InformationModeling)模型，服务器可以利用BIM模型以三维图形和物件导向等根据工程项目信息生成对应的项目模型数据。服务器还可以BIM与IoT结合则可以在BIM模型中建立建筑材料或详细的构件结构模型并且对作业现场进行模拟，从而能够有效对施工现场进行模拟和监控。
服务器还可以调用预设的数据集成模型，利用数据集成模型对工程项目信息中的能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值进行数据集成处理，得到对应的监控视图数据。例如，监控服务器可以获取python可视化函数，将多个可视化异常数据值集成对应的视图数据，例如可以利用直方图可视化函数、分布密度、热度图等可视化函数嵌入集成对应的视图数据，通过嵌套函数能够绘制出对应的可视化图像数据。
服务器则将生成的项目模型数据和监控视图数据发送至监控终端，并在监控终端的显示屏上进行展示。通过生成可视化的项目模型数据和监控视图数据，使得监控人员能够直观有效地获知工程项目的运行状态，由此能够有效地对工程项目运行过程进行有效地监控和分析，从而能够有效提高工程项目的监控效率。
应该理解的是，虽然图2-4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种工程项目风险监控系统，包括：工程设备502、监测设备504、服务器506和监控终端508，其中：
工程设备502，用于采集工程设备的设备状态信息；
监测设备504，用于采集环境监测信息；
服务器506，用于获取工程项目信息和设备状态信息以及环境监测信息；获取已训练的工程监控模型，将工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至工程监控模型中，根据工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值；根据工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，得到环境参数值；根据能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值；当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，利用风险因子生成预警提示信息，将预警提示信息发送至监控终端；
监控终端508，用于接收服务器发送的预警提示信息。
在一个实施例中，服务器506还用于根据设备状态信息计算多个工程设备的运行参数和协作参数；根据运行参数和协作参数计算多个工程设备的防碰撞参数，利用运行参数、协作参数和防碰撞参数生成运行状态参数值；获取员工监控信息，根据员工监控信息分析员工轨迹信息，根据员工轨迹信息和工程项目信息计算员工作业参数；对工程项目信息和设备运行信息进行上下文分析，得到设备能耗参数和项目能耗参数；根据设备能耗参数、项目能耗参数和员工作业参数生成能耗参数值。
在一个实施例中，服务器506还用于获取多个监控设备采集的现场监控信息，识别现场监控信息中的异常监控信息，提取异常监控信息中的监控参数；提取环境监测信息中的多项环境监测参数，分析环境监测参数和项目能耗需求信息之间的影响参数；根据多项环境参数值预测环境监测信息对工程项目的环境影响参数值；根据监控参数、环境监测参数和环境影响参数值生成环境参数值。
在一个实施例中，服务器506还用于对能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值进行关键特征提取，提取多个关键特征参数；对多个关键特征参数进行特征提取，得到多个特征向量；根据多个特征向量计算多个关键特征参数对应的风险指数，根据多项风险指数计算风险矩阵；根据风险矩阵计算工程项目的风险因子和对应的风险值。
在一个实施例中，服务器506还用于获取工程项目的材料资源信息；对历史记录信息和项目能耗需求信息以及资源能耗参数进行上下文决策处理，计算材料资源信息对应的材料调度参数；计算工程项目的设备调度参数和员工调度参数；根据材料调度参数、设备调度参数和员工调度参数生成工程项目的资源调度信息，将资源调度信息推送至监控终端。
在一个实施例中，服务器506还用于当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，根据达到预警阈值的风险值决策工程项目的资源调度参数；利用达到预警阈值的风险因子和资源调度参数生成预警提示信息，将预警提示信息发送至监控终端；若存在风险值达到风险阈值的风险因子时，向监控终端和报警设备发送报警提示信息。
在一个实施例中，服务器506还用于获取预设的建筑信息模型，通过建筑信息模型利用工程项目信息生成对应的项目模型数据；调用预设的数据集成模型，利用数据集成模型对能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值进行数据集成处理，得到对应的监控视图数据；将项目模型数据和监控视图数据发送至监控终端。
关于工程项目风险监控系统的具体限定可以参见上文中对于工程项目风险监控方法的限定，在此不再赘述。上述工程项目风险监控系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储工程项目信息、设备状态信息、环境监测信息等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现本申请任意一个实施例中提供的工程项目风险监控方法的步骤。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请任意一个实施例中提供的工程项目风险监控方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种工程项目风险监控方法，所述方法包括：
获取工程项目信息和设备状态信息，获取监测设备采集的环境监测信息；
获取已训练的工程监控模型，将所述工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至所述工程监控模型中，根据所述工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值；
根据所述工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，得到环境参数值；
根据所述能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值；
当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，利用所述风险因子生成预警提示信息，将所述预警提示信息发送至监控终端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值包括：
根据所述设备状态信息计算多个工程设备的运行参数和协作参数；
根据所述运行参数和协作参数计算多个工程设备的防碰撞参数，利用所述运行参数、协作参数和防碰撞参数生成运行状态参数值；
获取员工监控信息，根据所述员工监控信息分析员工轨迹信息，根据所述员工轨迹信息和所述工程项目信息计算员工作业参数；
对所述工程项目信息和所述设备运行信息进行上下文分析，得到设备能耗参数和项目能耗参数；根据所述设备能耗参数、项目能耗参数和所述员工作业参数生成能耗参数值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，得到环境参数值包括：
获取多个监控设备采集的现场监控信息，识别现场监控信息中的异常监控信息，提取所述异常监控信息中的监控参数；
提取所述环境监测信息中的多项环境监测参数，分析所述环境监测参数和项目能耗需求信息之间的影响参数；
根据所述多项环境参数值预测所述环境监测信息对所述工程项目的环境影响参数值；
根据所述监控参数、环境监测参数和环境影响参数值生成环境参数值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值，包括：
对所述能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值进行关键特征提取，提取多个关键特征参数；
对所述多个关键特征参数进行特征提取，得到多个特征向量；
根据多个特征向量计算多个关键特征参数对应的风险指数，根据多项风险指数计算风险矩阵；
根据风险矩阵计算工程项目的风险因子和对应的风险值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述工程项目的材料资源信息；
对历史记录信息和项目能耗需求信息以及资源能耗参数进行上下文决策处理，计算所述材料资源信息对应的材料调度参数；
计算所述工程项目的设备调度参数和员工调度参数；
根据所述材料调度参数、设备调度参数和员工调度参数生成工程项目的资源调度信息，将所述资源调度信息推送至所述监控终端。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，根据达到预警阈值的风险值决策工程项目的资源调度参数；
利用达到预警阈值的风险因子和所述资源调度参数生成预警提示信息，将所述预警提示信息发送至监控终端；
若存在风险值达到风险阈值的风险因子时，向所述监控终端和报警设备发送报警提示信息。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取预设的建筑信息模型，通过所述建筑信息模型利用所述工程项目信息生成对应的项目模型数据；
调用预设的数据集成模型，利用所述数据集成模型对所述能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值进行数据集成处理，得到对应的监控视图数据；
将所述项目模型数据和所述监控视图数据发送至所述监控终端。
8.一种工程项目风险监控系统，所述系统包括：
工程设备，用于采集工程设备的设备状态信息；
监测设备，用于采集环境监测信息；
服务器，用于获取工程项目信息和设备状态信息，获取监测设备采集的环境监测信息；获取已训练的工程监控模型，将所述工程项目信息、设备状态信息和环境监测信息输入至所述工程监控模型中，根据所述工程项目信息和设备状态信息进行能耗分析，得到运行状态参数值和能耗参数值；根据所述工程项目信息和环境监测信息进行环境分析，得到环境参数值；根据所述能耗参数值、环境参数值和运行状态参数值计算工程项目的风险因子和对应的风险值；当存在风险值达到预警阈值的风险因子时，利用所述风险因子生成预警提示信息，将所述预警提示信息发送至监控终端；
监控终端，用于接收服务器发送的预警提示信息。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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