CN111383132B - 一种适用于疫情期的智慧工地管理系统及管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于疫情期的智慧工地管理系统及管理方法。本发明的管理系统包括均匀布置在施工场地内，覆盖整个施工区域的一组基站、所有场地内的工作人员佩戴的智能手环、搭载云台和移动红外测温系统的无人机、三维激光扫描装置、安装在宿舍区域的出入口的红外测温系统；图像采集仪、警报装置、服务器；所有设备均与子服务器通过无线网络连接，子服务器与总服务器通过网线连接，总服务器将本地数据传输至企业云，企业云存储所有监控数据。本发明能够避免疫情期间施工工地出现超级传播者，保障施工现场工作人员的安全，进而保证工程施工进度。
Description
技术领域：
本发明涉及一种智慧工地管理系统，尤其是涉及一种适用于疫情期的智慧工地管理系统及管理方法。
背景技术：
随着我国经济的快速发展，新型城镇化建设的快速推进，全国各地建筑工地的数量和规模不断扩大，建筑行业是我国国民经济的重要物质生产部门和支柱产业之一。然而，建筑工地属于环境复杂、人员复杂的区域，存在施工地点分散、施工安全管理难、文明施工监管难、人员管理难等特点，监管部门很难通过人员巡查来管理工地。如何加强施工现场安全管理、提高建筑工程质量，是摆在各级政府部门、业界人士和广大学者面前的一项难题。
伴随着信息化技术的不断发展，移动定位技术、智能穿戴、视频监控等在工程中的应用不断提升，智慧工地应运而生。利用先进的信息化手段建立一套科学有效的监管系统，实现对建筑工地施工现场全方位、全过程的监管已成必然选择。
随着智慧工地技术的快速发展，施工现场安全管理水平、建筑工程质量得到了显著提高。然而，现有管理技术并不适用于疫情期间的施工现场管理。疫情期间，全国各地的“小汤山模式医院”有条不紊地开展建设，施工的迅速性在分秒必争的疫情防控战中至关重要。同时，疫情之后，多项工程项目陆续宣布复工，工人们与时间赛跑，抢回疫情耽误的时间。但人员密集、返回人员众多的工地面临着严峻的防疫形势，如果管理环节抓不住，容易导致疫情大规模传播，出现超级传播者。如何在保证安全生产的同时做好疫情防控，是摆在管理人员面前的大问题。
为有效防控各类传染病毒在建筑工地中的传播，更好保障人民群众生命安全和身体健康，各单位均建立了防控管理体系，编制疫情防控预案，全面开展疫情防控宣传教育工作，提高现场人员的防控意识，自觉做好自身防护。同时严格做好建筑工地作业区管理，及时掌握人员健康情况。所有进场作业人员做好个人防护措施，佩戴口罩，安全帽、安全带等安全防护用品及施工作业工具。作业人员许保持1.5米以上的防疫安全距离，尽量避免大规模群体作业。配送材料、物资等的外来车辆进入施工现场时，车上人员不得擅自离开驾驶室，货物、物资由项目部安排工地内人员接收和装卸。
现有管理方案能有效防控各类传染病毒在建筑工地中的传播，然而缺乏及时有效的监管手段。因此，本发明利用信息化技术、智能传感器技术和深度学习技术相集合，提出一种适用于疫情期的智慧工地管理系统，利用智能手环管理现场作业人员，实时掌握所有工作人员的位置；并利用图像识别技术，识别未佩戴安全帽、口罩、手套等安全设施的工作人员，方便施工现场的远程管控。
发明内容
本发明的目的是提供一种适用于疫情期的智慧工地管理系统及管理方法。该系统将图像识别技术、智能传感技术、三维点云技术和深度学习技术相结合，实现对工作人员的实时管控，并实时掌握工作人员健康状态。并通过三维点云技术，实时更新施工现场模型，基于多点定位方法，实时追踪并记录工作人员的活动轨迹，避免出现近距离接触，保证施工现场工作人员的人身安全。
上述的目的通过以下技术方案实现：
一种适用于疫情期的智慧工地管理系统，包括均匀布置在施工场地内，覆盖整个施工区域的一组基站、所有场地内的工作人员佩戴的智能手环、搭载云台和移动红外测温系统的无人机、三维激光扫描装置、安装在宿舍区域的出入口的红外测温系统；图像采集仪、警报装置、服务器；
每个所述智能手环用于固定在在场地的工作人员的手腕上，每个智能手环设定一个识别号码，识别号码绑定工作人员的身份信息并存储在服务器中；
所述搭载云台和移动红外测温系统的无人机用于定时巡视施工场地，依据总服务器存储的智能手环位置，记录所有工作人员的施工照片，并测量工作人员的体温，然后将得到的信息存储至总服务器；
所述安装在宿舍区域的出入口的红外测温系统用于测量经过人员的体温，并上传至服务器；
所述三维激光扫描装置移动扫描施工场地，通过基站实时定位三维激光扫描装置的位置，将三维点云数据和三维激光扫描装置的坐标信息上传至服务器；
所述图像采集仪、警报装置安装在场地四周，实时记录场地四周情况，并将视频传输至总服务器，依据图像识别算法，识别非法进入的人员和动物，根据识别结果，发出不同警报；
所有设备均与子服务器通过无线网络连接，子服务器与总服务器通过网线连接，总服务器将本地数据传输至企业云，企业云存储所有监控数据。
用上述的适用于疫情期的智慧工地管理系统进行疫情期的智慧工地管理方法，该方法为：
在施工场地内均匀布置基站，覆盖整个施工区域，所有场地内的人员均佩戴智能手环，智能手环固定在工作人员的手腕上，智能手环安装接触测温装置、心率监测装置、信号发生装置及语音播报系统，佩戴者体温或者心率信息出现异常时，发出警报，并将有关信息上传至相关人员，智能手环的位移时程预测工作人员运动路线，当任意两个智能手环的距离小于 1.5m时，智能手环发出警报，智能手环设定指纹锁，解锁指纹为使用者本人和使用者的上级管理人员，每个智能手环设定一个识别号码，识别号码绑定工作人员的身份信息，相关信息存储在总服务器中；
以施工场地中心为原点，南北方向为x轴，东西方向为y轴，高度方向为z轴，为施工场地建立三维坐标系，确定各个基站的坐标，进而通过多点定位原理，实时定位智能手环的位置，并将相关信息实时存储在总服务器中；
无人机搭载高清图像采集仪和移动红外测温系统，无人机每隔10分钟巡视施工场地一次，依据总服务器内存储的智能手环运动轨迹，无人机飞往各个工作人员所处的位置，记录所有工作人员的照片，并测量工作人员的体温，然后将相关信息存储至总服务器；
服务器内嵌基于神经网络的图像识别算法，处理工作人员的现场照片，识别工作人员是否佩戴相关安全设备，若工作人员未按要求佩戴相关安全设备，则通过智能手环发出警报；
红外测温系统安装在宿舍区域的出入口，测量经过人员的体温，并上传至服务器；图像采集仪、警报装置安装在场地四周，实时记录场地四周情况，并将相关影像传输至总服务器，依据图像识别算法，识别非法进入人员和动物，依据识别类别，发出不同警报；
三维激光扫描装置移动扫描施工场地，通过基站实时定位三维激光扫描装置的位置，将三维点云数据和三维激光扫描装置的位置信息上传至服务器，服务器内嵌三维点云重构算法和施工场地三维模型，依据三维激光扫描装置记录的数据，重构施工场地三维模型，进而更新施工场地三维模型。
所述的疫情期的智慧工地管理方法，所述通过多点定位原理，实时定位智能手环的位置的具体方法是：
所有手环和基站的时间设定同步，基站向覆盖区域发射二进制编码的数字信号，手环收到信号，确认该信号为合法信号后，向外发射二进制编码的数字信号，信号内容包括智能手环的识别号码和信号的发出时间t1，基站收到信号后，确认该信号为合法用户后，记录基站收到信号的时间t2，依据下式计算基站距离智能手环的距离d，
d＝v×(t2-t1)
式中，v代表电磁波传输速度，所有基站将数据传输至上层服务器，服务器综合各个基站的位置坐标，根据多点定位方法，计算各个智能手环的空间位置，进而，实时追踪各个手环的位置，并将各个手环的活动轨迹上传至总服务器。
所述的疫情期的智慧工地管理方法，所述服务器内嵌三维点云重构算法和施工场地三维模型，依据三维激光扫描装置记录的数据，重构施工场地三维模型，进而更新施工场地三维模型的具体方法是，首先基于神经网络算法在服务器中内嵌图像识别算法：
(1)从网络上下载工作人员穿戴安全设备的图片，将图片分为两类，一类为训练数据集，一类为验证数据集，采用训练数据集训练五层卷积神经网络，并采用验证数据集验证神经网络识别结果的准确性，网络训练完成后，用于识别安全设备的佩戴情况，根据基站的位置数据，无人机飞往特定地点，采集工作人员的图像和体温，并将采集结果上传至服务器，服务器基于神经网络模型识别安全设备的佩戴情况，若未佩戴安全设施或体温出现异常，则通过手环发出警报；
(2)从网络上下载人员和动物的图片，将图片分为两类，一类为训练数据集，一类为验证数据集，采用训练数据集训练五层卷积神经网络，并采用验证数据集验证神经网络识别结果的准确性，网络训练完成后，用于识别非法进场的人员或动物，通过安装在场地四周的高清图像采集仪记录的图像信息，实时识别非法进场情况，若进入的是非法人员，则警报装置发出警报；若进入的是动物，则发出对应天敌的声音，驱赶动物；
(3)服务器内嵌三维点云重构算法和施工场地三维模型，依据三维激光扫描装置记录的数据和三维激光扫描装置的位置信息，采用三维点云重构算法重构施工场地模型，并采用最大似然估计方法匹配重构模型和内置三维模型，依据差值部分更新施工场地的三维模型，进而将相关人员的活动轨迹和相关设备的位置信息显示在三维模型中。
所述的疫情期的智慧工地管理方法，所述智能手环的位移时程预测工作人员运动路线，当任意两个智能手环的距离小于1.5m时，智能手环发出警报的具体方法是：
a.坐标原点O，三维坐标系为Oxyz，工作人员位置为A，OA与xy平面的夹角为θz， OA与yz平面的夹角为θx，OA与xz平面的夹角为θy，计算各个方向的位移分量，如下式
dx(t)＝d·sin(θx)
dy(t)＝d·sin(θy)
dz(t)＝d·sin(θz)
其中，d为实时记录的智能手环的位移时程，dx、dy和dz分别为三个方向的位移分量；
b.根据各个分量的位移时程，依据下式，计算各个分量的速度时程，
vx(t)＝(dx(t)-dx(t-Δt))/Δt
vy(t)＝(dy(t)-dy(t-Δt))/Δt
vz(t)＝(dz(t)-dz(t-Δt))/Δt
其中，vx、xy和vz分别为三个方向的速度分量，Δt为采样时间间隔；
c.根据各个分量的速度时程曲线，采用ARMA方法预测各个方向在接下来5s的速度时程，vx、xy和vz，进而计算位移时程；
d.根据各个方向的预测位移时程，计算工作人员活动轨迹；工作人员安全距离设定为 1.5m，当任意两个智能手环的距离小于1.5m时，智能手环发出警报。
有益效果：
1.本发明的智慧工地管理系统，实时追踪并记录工作人员的活动轨迹，便于后期查询；
2.本发明的智慧工地管理系统，实时监控并记录工作人员健康状况，并根据设定阈值进行实时预警；
3.本发明的智慧工地管理系统，实时监控工作人员接触记录及安全设施穿戴情况，对违规情况实时警告提醒；
4.本发明的智慧工地管理系统，通过电子围栏限制各类人员的活动区域，最大限度保证工作人员的安全；
5.本发明的智慧工地管理系统，实时监控外来人员及动物的进场情况，对非法进场人员进行警告，对进场动物进行驱逐。
附图说明
图1为本发明管理系统的架构图；
图2为五层神经网络的架构图；
图3为神经网络的训练流程图；
图4为神经网络的预测流程图。
具体实施方式
为保证疫情期间施工现场工作人员的人身安全，避免施工现场出现超级传播者，发生大面积传播现象，本发明利用信息化技术、智能传感技术、三维点云技术和深度学习技术相集合，提出一种适用于疫情防控期间的智慧工地管理系统。该系统将智能手环绑定现场工作人员的个人信息，管理现场工作人员，实时监控每一个人的位置；并利用图像识别技术，识别未佩戴安全帽、口罩、手套等相关设备的人员，方便施工现场的智能管控。
该管理系统包括高清图像采集仪、无人机、警报装置、智能手环、基站、三维激光扫描装置、红外测温系统、无线充电设备、服务器等设备，如图1所示。
其中，基站均匀布置在施工场地内，覆盖整个施工区域。所有施工场地内的人员均佩戴智能手环，智能手环固定在工作人员的手腕上，智能手环设定指纹锁，解锁指纹为使用者本人和使用者的上级管理人员，每个智能手环设定一个识别号码，识别号码绑定工作人员的身份信息，相关信息存储在总服务器中。
以施工场地中心为原点，南北方向为x轴，东西方向为y轴，竖向为z轴，为施工场地建立三维坐标系，确定各个基站的坐标，进而通过多点定位原理，实时定位智能手环的位置，并将相关信息实时存储在总服务器中。
场地内的工作人员划分为高危人群、中危人群和低危人群，其中，需要与外来人员接触的人员划分为高危人群，餐厅工作人员划分为中危人群，施工人员及其他工作人员划分为低危人群。施工区域划分为高风险区、中风险区和低风险区，其中，与外来人员接触的区域、餐厅及宿舍等划分为高风险区，办公区域划分为中风险区，施工区域划分为低风险区。通过基站，各区域之间设置电子围栏，限制各类人员的活动区域。
无人机搭载高清图像采集仪和移动红外测温系统，无人机每隔10分钟巡视施工场地一次，依据总服务器内存储的智能手环位置，无人机飞往各个工作人员所处位置，记录所有工作人员的照片，并测量工作人员的体温，然后将相关信息存储至总服务器。
服务器内嵌基于神经网络的图像识别算法，处理工作人员现场照片，识别工作人员是否佩戴相关安全设备(安全帽、口罩、手套等)，若工作人员未按要求佩戴相关安全设备，则通过智能手环发出警报，提醒违规的工作人员。
红外测温系统安装在宿舍区域的出入口，测量经过人员的体温，并上传至服务器；高清摄像头、警报装置安装在场地四周，实时记录场地四周情况，并将相关影像传输至总服务器，依据图像识别算法，识别非法进入的人员和野生动物，依据识别类别，发出不同警报。
三维激光扫描装置移动扫描施工场地，通过基站实时定位三维激光扫描装置的位置，将三维点云数据和三维激光扫描装置的位置信息上传至服务器，服务器内嵌三维点云重构算法和施工场地三维模型，依据三维激光扫描装置记录的数据，重构施工场地三维模型，进而更新内置的施工场地三维模型，并将现场人员活动轨迹和施工设备显示在三维模型中。
所有设备均与子服务器通过无线网络连接，子服务器与总服务器通过网线连接，总服务器将本地数据传输至企业云，企业云存储所有的监控数据。
该管理系统利用基站定位手环位置的方法是，所有手环和基站的时间设定同步，基站向覆盖区域发射二进制编码的数字信号，手环收到信号后，向外发射二进制编码的数字信号，信号内容包括智能手环的识别号码和信号发出时间t1，基站收到信号后，确认该信号为合法用户后，记录基站收到信号的时间t2，依据下式计算基站距离智能手环的距离d
d＝v×(t2-t1)
式中，v代表电磁波传输速度，所有基站将数据传输至上层服务器，服务器综合各个基站的位置坐标，根据多点定位方法，计算各个智能手环的空间位置。进而，实时追踪各个手环的位置，并将各个手环行动轨迹上传至总服务器。
智能手环安装接触测温装置、心率监测装置、信号发生装置及语音播报系统，佩戴者体温或者心率等信息出现异常时，发出警报，并将有关信息上传至相关人员。
无人机与基站时间同步，采用与智能手环相同的定位方法实时定位无人机的位置。
服务器内嵌基于神经网络图像识别算法，具体是
(1)从网络上下载工作人员穿戴安全设备的图片，将图片分为两类，一类为训练数据集 (75％)，一类为验证数据集(25％)。采用训练数据集训练五层卷积神经网络，如图2所示，并采用验证数据集验证神经网络识别结果的准确性，如图3所示，网络训练完成后，用于识别安全设备佩戴情况，如图4所示，根据基站定位数据，无人机飞往特定地点，采集工作人员的图像和体温，并将采集结果上传至服务器，服务器基于神经网络模型识别安全设备的佩戴情况，若未佩戴安全设施或体温出现异常，则通过手环发出警报。
(2)从网络上下载人员和动物的图片，将图片分为两类，一类为训练数据集(75％)，一类为验证数据集(25％)。采用训练数据集训练五层卷积神经网络，如图2所示，并采用验证数据集验证神经网络识别结果的准确性，如图3所示，网络训练完成后，用于识别非法进场人员或动物，如图4所示，通过安装在场地四周的高清摄像头记录的图像信息，实时识别，若进入的是非法人员，则警报装置发出警报；若进入的是动物，则发出对应天敌的声音，驱赶动物。
服务器内嵌三维点云重构算法和施工场地三维模型。依据三维激光扫描装置记录的数据，采用三维点云重构算法重构施工场地模型，采用最大似然估计方法匹配重构模型和内置三维模型，依据差值部分更新施工场地三维模型。
基于运动时程预测工作人员运动路线，具体步骤为：
a.坐标原点O，三维坐标系为Oxyz，工作人员位置为A，OA与xy平面的夹角为θz， OA与yz平面的夹角为θx，OA与xz平面的夹角为θy，计算各个方向的位移分量，如下式
dx(t)＝d·sin(θx)
dy(t)＝d·sin(θy)
dz(t)＝d·sin(θz)
其中，d为实时记录位移时程，dx、dy和dz分别为三个方向的位移分量；
b.根据各个分量的位移时程，依据下式，计算各个分量的速度时程，
vx(t)＝(dx(t)-dx(t-Δt))/Δt
vy(t)＝(dy(t)-dy(t-Δt))/Δt
vz(t)＝(dz(t)-dz(t-Δt))/Δt
其中，vx、xy和vz分别为三个方向的速度分量，Δt为采样时间间隔；
c.根据各个分量的速度时程曲线，采用ARMA方法预测各个方向在接下来5s的速度时程，vx、xy和vz，进而计算位移时程，如下式所示
d.根据各个方向位移在接下来5s的预测位移时程，计算工作人员活动轨迹；工作人员安全距离设定为1.5m，当任意两个智能手环的距离小于1.5m时，智能手环发出警报。
智能手环采用双指纹解锁，即只有直系主管和本人的指纹同时识别通过时，手环可以取下，当遭受强行破坏时，智能手环发出警报。
无线充电装置放置在宿舍，在工作人员夜间休息时对手环进行充电。
本实施方案中需要注意以下几个方面：
一、网上下载数据集时，应保证数据集的完整性，即包含各类安全帽、口罩和手套。
二、基站在施工场地内布置时，应保证基站信号覆盖整个施工场地，每处收到的基站信号不少于四个。
三、应保证无人机蓄电池的储电量，保证无人机单次可以巡航一周。
四、保证图像采集仪的清晰度，保证采集图像的分辨率。
五、采用多点定位方法定位智能手环位置时，应保证通讯频率不被干扰。
以上所述尽是本发明的优选实施方式，应指出：对于该技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下依旧可以做出若干改进，这些改进亦应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种适用于疫情期的智慧工地管理系统，其特征是：包括均匀布置在施工场地内，覆盖整个施工区域的一组基站、所有场地内的工作人员佩戴的智能手环、搭载云台和移动红外测温系统的无人机、三维激光扫描装置、安装在宿舍区域的出入口的红外测温系统；图像采集仪、警报装置、服务器；
每个所述智能手环用于固定在在场地的工作人员的手腕上，每个智能手环设定一个识别号码，识别号码绑定工作人员的身份信息并存储在服务器中；
所述搭载云台和移动红外测温系统的无人机用于定时巡视施工场地，依据总服务器存储的智能手环位置，记录所有工作人员的施工照片，并测量工作人员的体温，然后将得到的信息存储至总服务器；
所述安装在宿舍区域的出入口的红外测温系统用于测量经过人员的体温，并上传至服务器；
所述三维激光扫描装置移动扫描施工场地，通过基站实时定位三维激光扫描装置的位置，将三维点云数据和三维激光扫描装置的坐标信息上传至服务器；
所述图像采集仪、警报装置安装在场地四周，实时记录场地四周情况，并将视频传输至总服务器，依据图像识别算法，识别非法进入的人员和动物，根据识别结果，发出不同警报；
所有设备均与子服务器通过无线网络连接，子服务器与总服务器通过网线连接，总服务器将本地数据传输至企业云，企业云存储所有监控数据。
2.一种用权利要求1所述的适用于疫情期的智慧工地管理系统进行疫情期的智慧工地管理方法，其特征是：该方法为：
在施工场地内均匀布置基站，覆盖整个施工区域，所有场地内的人员均佩戴智能手环，智能手环固定在工作人员的手腕上，智能手环安装接触测温装置、心率监测装置、信号发生装置及语音播报系统，佩戴者体温或者心率信息出现异常时，发出警报，并将有关信息上传至相关人员，智能手环的位移时程预测工作人员运动路线，当任意两个智能手环的距离小于1.5m时，智能手环发出警报，智能手环设定指纹锁，解锁指纹为使用者本人和使用者的上级管理人员，每个智能手环设定一个识别号码，识别号码绑定工作人员的身份信息，相关信息存储在总服务器中；
以施工场地中心为原点，南北方向为x轴，东西方向为y轴，高度方向为z轴，为施工场地建立三维坐标系，确定各个基站的坐标，进而通过多点定位原理，实时定位智能手环的位置，并将相关信息实时存储在总服务器中；
无人机搭载高清图像采集仪和移动红外测温系统，无人机每隔10分钟巡视施工场地一次，依据总服务器内存储的智能手环运动轨迹，无人机飞往各个工作人员所处的位置，记录所有工作人员的照片，并测量工作人员的体温，然后将相关信息存储至总服务器；
服务器内嵌基于神经网络的图像识别算法，处理工作人员的现场照片，识别工作人员是否佩戴相关安全设备，若工作人员未按要求佩戴相关安全设备，则通过智能手环发出警报；
红外测温系统安装在宿舍区域的出入口，测量经过人员的体温，并上传至服务器；图像采集仪、警报装置安装在场地四周，实时记录场地四周情况，并将相关影像传输至总服务器，依据图像识别算法，识别非法进入人员和动物，依据识别类别，发出不同警报；
三维激光扫描装置移动扫描施工场地，通过基站实时定位三维激光扫描装置的位置，将三维点云数据和三维激光扫描装置的位置信息上传至服务器，服务器内嵌三维点云重构算法和施工场地三维模型，依据三维激光扫描装置记录的数据，重构施工场地三维模型，进而更新施工场地三维模型。
3.根据权利要求2所述的疫情期的智慧工地管理方法，其特征是：所述通过多点定位原理，实时定位智能手环的位置的具体方法是：
所有手环和基站的时间设定同步，基站向覆盖区域发射二进制编码的数字信号，手环收到信号，确认该信号为合法信号后，向外发射二进制编码的数字信号，信号内容包括智能手环的识别号码和信号的发出时间t1，基站收到信号后，确认该信号为合法用户后，记录基站收到信号的时间t2，依据下式计算基站距离智能手环的距离d，
d＝v×(t2-t1)
式中，v代表电磁波传输速度，所有基站将数据传输至上层服务器，服务器综合各个基站的位置坐标，根据多点定位方法，计算各个智能手环的空间位置，进而，实时追踪各个手环的位置，并将各个手环的活动轨迹上传至总服务器。
4.根据权利要求2所述的疫情期的智慧工地管理方法，其特征是：所述服务器内嵌三维点云重构算法和施工场地三维模型，依据三维激光扫描装置记录的数据，重构施工场地三维模型，进而更新施工场地三维模型的具体方法是，首先基于神经网络算法在服务器中内嵌图像识别算法：
(1)从网络上下载工作人员穿戴安全设备的图片，将图片分为两类，一类为训练数据集，一类为验证数据集，采用训练数据集训练五层卷积神经网络，并采用验证数据集验证神经网络识别结果的准确性，网络训练完成后，用于识别安全设备的佩戴情况，根据基站的位置数据，无人机飞往特定地点，采集工作人员的图像和体温，并将采集结果上传至服务器，服务器基于神经网络模型识别安全设备的佩戴情况，若未佩戴安全设施或体温出现异常，则通过手环发出警报；
(2)从网络上下载人员和动物的图片，将图片分为两类，一类为训练数据集，一类为验证数据集，采用训练数据集训练五层卷积神经网络，并采用验证数据集验证神经网络识别结果的准确性，网络训练完成后，用于识别非法进场的人员或动物，通过安装在场地四周的高清图像采集仪记录的图像信息，实时识别非法进场情况，若进入的是非法人员，则警报装置发出警报；若进入的是动物，则发出对应天敌的声音，驱赶动物；
(3)服务器内嵌三维点云重构算法和施工场地三维模型，依据三维激光扫描装置记录的数据和三维激光扫描装置的位置信息，采用三维点云重构算法重构施工场地模型，并采用最大似然估计方法匹配重构模型和内置三维模型，依据差值部分更新施工场地的三维模型，进而将相关人员的活动轨迹和相关设备的位置信息显示在三维模型中。
5.根据权利要求2所述的疫情期的智慧工地管理方法，其特征是：所述智能手环的位移时程预测工作人员运动路线，当任意两个智能手环的距离小于1.5m时，智能手环发出警报的具体方法是：
a.坐标原点O，三维坐标系为Oxyz，工作人员位置为A，OA与xy平面的夹角为θz，OA与yz平面的夹角为θx，OA与xz平面的夹角为θy，计算各个方向的位移分量，如下式
dx(t)＝d·sin(θx)
dy(t)＝d·sin(θy)
dz(t)＝d·sin(θz)
其中，d为实时记录的智能手环的位移时程，dx、dy和dz分别为三个方向的位移分量；
b.根据各个分量的位移时程，依据下式，计算各个分量的速度时程，
vx(t)＝(dx(t)-dx(t-Δt))/Δt
vy(t)＝(dy(t)-dy(t-Δt))/Δt
vz(t)＝(dz(t)-dz(t-Δt))/Δt
其中，vx、xy和vz分别为三个方向的速度分量，Δt为采样时间间隔；
c.根据各个分量的速度时程曲线，采用ARMA方法预测各个方向在接下来5s的速度时程，vx、xy和vz，进而计算位移时程；
d.根据各个方向的预测位移时程，计算工作人员活动轨迹；工作人员安全距离设定为1.5m，当任意两个智能手环的距离小于1.5m时，智能手环发出警报。
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