CN113409546A - 建筑工程施工现场人员安全状态评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种建筑工程施工现场人员安全状态评估方法，属于建筑施工安全管控技术领域。本发明通过智能穿戴设备采集人员的心率及体温，从而计算心率系数及体温系数；通过摄像装置采集人员行为动作，从而计算行为动作危险系数；通过定位人员位置，从而计算人员位置系数；通过心率系数、体温系数、行为动作危险系数和人员位置系数计算施工人员安全状态系数Rs。本发明提供的建筑工程施工现场人员安全状态评估方法，综合考虑了人员体温、心率、动作、位置等信息，从而使施工人员安全状态系数Rs更能反映出现场人员实际的危险状态，而且能够实施评估施工人员安全状态，能够很好地应用于场景复杂的施工场地。

Description

建筑工程施工现场人员安全状态评估方法
技术领域
本发明涉及一种建筑工程施工现场人员安全状态评估方法，属于建筑施工安全管控技术领域。
背景技术
在建筑施工中，现场施工人员安全是建筑施工安全管控的重点，目前主要采用传统的人工管理方式进行建筑施工现场的人员安全管控，人工管理的方式存在较多弊端：比如无法针对施工现场所有作业人员进行实时管控，管理的主观性相对较大，没有确定的判别指标，作业人员的安全状态完全由管理人员主观意愿决定。
目前，建筑施工领域也在加强智能穿戴设备应用于人员安全管控，然而判定指标较为单一，施工场地场景复杂，各项监控指标变化较大，使得判定结果偏差较大、准确性较低。
发明内容
针对现有技术中上述技术问题，本发明提供了一种建筑工程施工现场人员安全状态评估方法，计算结果更符合施工场地实际情形，而且能够实时判别施工人员安全状态，提高了判定的准确性和即时性。
为解决以上技术问题，本发明包括如下技术方案：
一种建筑工程施工现场人员安全状态评估方法，所述评估方法包括如下步骤：
S1.评估前准备工作，具体包括如下步骤：
在施工现场划分多级危险区域，共设置M级，M为大于1的自然数；
设置施工人员的动作种类，共设置N种行为动作，分别采集施工现场人员每一种行为动作的姿态，N为大于1的自然数；施工现场人员在时间段T内持续作出所述行为动作，并通过智能穿戴设备记录心率最低值和最高值；按年龄及性别将施工现场人员划分为S类，分别统计每一类施工人员的心率平均最低值Xmin和平均最高值Xmax；
S2.预设评估指标，具体包括如下步骤：
设置体温系数rT；其中，T1＜T＜T2时，rT＝1，否则，rT＝0；
设置心率系数rX；其中，rX＝MIN(Xmax/X,X/Xmin,1)；
对N种所述的行为动作分别设置行为动作危险系数rDi，其中，i＝1,2,…,N；
设置人员位置系数rL；根据人员位置到危险区域的距离L来计算人员位置系数rL；
设置Z级预警级别和对应预警信息，并设置各个预警级别的临界值Rsj0、Rsj1；其中，j＝1,2,…,Z，Z为大于1的自然数；Rsj0、Rsj1分别为第j预警级别的施工人员安全状态系数Rs的区间的最小值和最大值；
S3.进行实时监测，具体包括如下步骤：
施工人员佩戴智能穿戴设备，实时监测施工人员的心率X和体温T；
在危险区域布设摄像装置，识别施工人员的行为动作；
在施工现场布置多个定位基站，施工人员佩戴有定位标签，对施工人员在施工区域进行定位；
S4.进行安全状态评估及预警，具体包括如下步骤：
依据步骤S3中采集的人员的体温、心率、行为动作、位置，计算体温系数rT、心率系数rX、行为动作危险系数rDi、人员位置系数rL；
计算施工人员安全状态系数Rs，其中，Rs＝rT·rX·rD·rL；
根据Rs对应的预警级别发出对应预警信息。
进一步，rL＝MIN(MAX(L/LR/2,0),1)，其中，LR/2为危险区域的半径或危险区域宽度的一半，当施工人员位于危险区域之内时，L取负值。
进一步，在施工现场布置多个UWB或RFID定位基站，施工人员佩戴UWB或RFID定位标签，实时获取施工人员的位置。
进一步，T1＝36℃，T2＝37.5℃。
本发明由于采用以上技术方案，使之与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明通过智能穿戴设备采集人员的心率及体温，从而计算心率系数及体温系数；通过摄像装置采集人员行为动作，从而计算行为动作危险系数；通过定位人员位置，从而计算人员位置系数；通过心率系数、体温系数、行为动作危险系数和人员位置系数计算施工人员安全状态系数Rs；本发明提供的建筑工程施工现场人员安全状态评估方法，综合考虑了人员体温、心率、动作、位置等信息，从而使施工人员安全状态系数Rs更能反映出现场人员实际的危险状态，而且能够实施评估施工人员安全状态，能够很好地应用于场景复杂的施工场地。
附图说明
图1为本发明一实施例中的建筑工程施工现场人员安全状态评估方法的流程框图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提供的建筑工程施工现场人员安全状态评估方法作进一步详细说明。结合下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
如图1所示，本实施例提供的建筑工程施工现场人员安全状态评估方法包括如下步骤：
步骤一、评估前准备工作，具体包括如下步骤：
在施工现场划分多级危险区域，共设置M级，M为大于1的自然数。
设置施工人员的动作种类，共设置N种行为动作，分别采集施工现场人员每一种行为动作的姿态，N为大于1的自然数；施工现场人员在时间段T内持续作出所述行为动作，并通过智能穿戴设备记录心率最低值和最高值；按年龄及性别将施工现场人员划分为S类，分别统计每一类施工人员的心率平均最低值Xmin和平均最高值Xmax。
需要说明的是，在施工现场划分多级危险区域时，需要依据施工场地及环境情况，按级别区分危险程度，级别越高危险程度越高，比如临边洞口设置为3级危险区域，塔吊底部设置为1级区域等。
作为举例，按年龄划分施工现场人员时，可划分为20～30岁、30～40岁、40～50岁等多个年龄层次。作为举例，行为动作包括但不限于行走、奔跑、负重、吸烟、攀爬、跳跃、摔倒、看手机、下蹲等。
步骤二、预设评估指标，具体包括如下步骤：
设置体温系数rT；其中，T1＜T＜T2时，rT＝1，否则，rT＝0；作为举例，36℃＜体温T＜37.5℃时，rT＝1；否则，rT＝0。
设置心率系数rX；其中，rX＝MIN(Xmax/X,X/Xmin,1)。
对N种所述的行为动作分别设置行为动作危险系数rDi，其中，i＝1,2,…,N；作为举例，吸烟的动作危险系数0.1，攀爬的动作危险系数0.2，奔跑的动作危险系数0.3，看手机的动作危险系数0.6。
设置人员位置系数rL；根据人员位置到危险区域的距离L来计算人员位置系数rL。作为举例，rL＝MIN(MAX(L/LR/2,0),1)，其中，LR/2为危险区域的半径或危险区域宽度的一半，当危险区域接近圆形时，LR/2可采用半径值，当危险区域接近矩形时，LR/2可采用宽度值的1/2。当施工人员位于危险区域之内时，L取负值，则rL＝0。
设置Z级预警级别和对应预警信息，并设置各个预警级别的临界值Rsj0、Rsj1；其中，j＝1,2,…,Z，Z为大于1的自然数；Rsj0、Rsj1分别为第j预警级别的施工人员安全状态系数Rs的区间的最小值和最大值。
步骤三、进行实时监测，具体包括如下步骤：
施工人员佩戴智能穿戴设备，实时监测施工人员的心率X和体温T。其中，智能穿戴设备可以为具有心率和体温采集功能的手环、头盔、手套、衣服、鞋子等设备。
在危险区域布设摄像装置，识别施工人员的行为动作。
在施工现场布置多个定位基站，施工人员佩戴有定位标签，对施工人员在施工区域进行定位。作为举例，在施工现场布置多个UWB或RFID定位基站，施工人员佩戴UWB或RFID定位标签，用于实时获取施工人员的位置。
步骤四、进行安全状态评估及预警，具体包括如下步骤：
依据步骤三中采集的人员的体温、心率、行为动作、位置，计算体温系数rT、心率系数rX、行为动作危险系数rDi、人员位置系数rL；
计算施工人员安全状态系数Rs，其中，Rs＝rT·rX·rD·rL；
根据Rs对应的预警级别发出对应预警信息。
作为举例，设定0.6≤Rs＜1.0，为1级预警；0.3≤Rs＜0.6，为2级预警；0.1≤Rs＜0.3，为3级预警；Rs＜0.1，为4级报警等等。
需要说明的是，上述步骤一和二并没有严格的先后顺序之分，比如，设置体温系数rT、心率系数rX与设置施工人员种类之间顺序并无严格先后之分，只要步骤一、二的内容均在步骤三之前完成即可。
本发明通过智能穿戴设备采集人员的心率及体温，从而计算心率系数及体温系数；通过摄像装置采集人员行为动作，从而计算行为动作危险系数；通过定位人员位置，从而计算人员位置系数；通过心率系数、体温系数、行为动作危险系数和人员位置系数计算施工人员安全状态系数Rs。本发明提供的建筑工程施工现场人员安全状态评估方法，综合考虑了人员体温、心率、动作、位置等信息，从而使施工人员安全状态系数Rs更能反映出现场人员实际的危险状态，而且能够实施评估施工人员安全状态，能够很好地应用于场景复杂的施工场地。
以上所述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发明的几种实施方式，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，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (4)

1.一种建筑工程施工现场人员安全状态评估方法，其特征在于，所述评估方法包括如下步骤：
S1.评估前准备工作，具体包括如下步骤：
在施工现场划分多级危险区域，共设置M级，M为大于1的自然数；
设置施工人员的动作种类，共设置N种行为动作，分别采集施工现场人员每一种行为动作的姿态，N为大于1的自然数；施工现场人员在时间段T内持续作出所述行为动作，并通过智能穿戴设备记录心率最低值和最高值；按年龄及性别将施工现场人员划分为S类，分别统计每一类施工人员的心率平均最低值Xmin和平均最高值Xmax；
S2.预设评估指标，具体包括如下步骤：
设置体温系数rT；其中，T1＜T＜T2时，rT＝1，否则，rT＝0；
设置心率系数rX；其中，rX＝MIN(Xmax/X,X/Xmin,1)；
对N种所述的行为动作分别设置行为动作危险系数rDi，其中，i＝1,2,…,N；
设置人员位置系数rL；根据人员位置到危险区域的距离L来计算人员位置系数rL；
设置Z级预警级别和对应预警信息，并设置各个预警级别的临界值Rsj0、Rsj1；其中，j＝1,2,…,Z，Z为大于1的自然数；Rsj0、Rsj1分别为第j预警级别的施工人员安全状态系数Rs的区间的最小值和最大值；
S3.进行实时监测，具体包括如下步骤：
施工人员佩戴智能穿戴设备，实时监测施工人员的心率X和体温T；
在危险区域布设摄像装置，识别施工人员的行为动作；
在施工现场布置多个定位基站，施工人员佩戴有定位标签，对施工人员在施工区域进行定位；
S4.进行安全状态评估，具体包括如下步骤：
依据步骤S3中采集的人员的体温、心率、行为动作、位置，计算体温系数rT、心率系数rX、行为动作危险系数rDi、人员位置系数rL；
计算施工人员安全状态系数Rs，其中，Rs＝rT·rX·rD·rL；
根据Rs对应的预警级别发出对应预警信息。
2.如权利要求1所述的建筑工程施工现场人员安全状态评估方法，其特征在于，rL＝MIN(MAX(L/LR/2,0),1)，其中，LR/2为危险区域的半径或危险区域宽度的一半，当施工人员位于危险区域之内时，L取负值。
3.如权利要求1所述的建筑工程施工现场人员安全状态评估方法，其特征在于，在施工现场布置多个UWB或RFID定位基站，施工人员佩戴UWB或RFID定位标签，实时获取施工人员的位置。
4.如权利要求1所述的建筑工程施工现场人员安全状态评估方法，其特征在于，T1＝36℃，T2＝37.5℃。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113850535A (zh) * 2021-11-30 2021-12-28 中通服建设有限公司 基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法
CN114821373A (zh) * 2022-05-13 2022-07-29 武汉红火焰建筑工程有限公司 一种基建项目工程施工现场安全智能监理监测分析预警系统
CN115860730A (zh) * 2023-02-23 2023-03-28 通号工程局集团电气工程有限公司 一种基于互联网的铁路轨道施工人员安全管理系统
CN117035249A (zh) * 2023-01-09 2023-11-10 南京数之信市场研究有限公司 一种体育场地调查任务分配管理系统
CN117251697A (zh) * 2023-11-17 2023-12-19 深圳市光速时代科技有限公司 一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104361421A (zh) * 2014-09-12 2015-02-18 清华大学 水利施工现场人员安全评估方法及系统
DE102014226674A1 (de) * 2014-12-19 2016-06-23 Technische Universität München Verfahren, Datenverarbeitungsvorrichtung, Computerprogrammprodukt und Datenträger zum Indizieren mindestens eines hämodynamischen und/oder biochemischen Parameters eines Lebewesens
CN108847288A (zh) * 2018-07-13 2018-11-20 武汉久乐科技有限公司 一种健康预警方法和装置
CN111080963A (zh) * 2019-12-18 2020-04-28 广州穗能通能源科技有限责任公司 施工现场告警方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112862273A (zh) * 2021-01-21 2021-05-28 福州水务平潭引水开发有限公司 一种基于物联网的隧道施工现场风险评估方法及系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104361421A (zh) * 2014-09-12 2015-02-18 清华大学 水利施工现场人员安全评估方法及系统
DE102014226674A1 (de) * 2014-12-19 2016-06-23 Technische Universität München Verfahren, Datenverarbeitungsvorrichtung, Computerprogrammprodukt und Datenträger zum Indizieren mindestens eines hämodynamischen und/oder biochemischen Parameters eines Lebewesens
CN108847288A (zh) * 2018-07-13 2018-11-20 武汉久乐科技有限公司 一种健康预警方法和装置
CN111080963A (zh) * 2019-12-18 2020-04-28 广州穗能通能源科技有限责任公司 施工现场告警方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112862273A (zh) * 2021-01-21 2021-05-28 福州水务平潭引水开发有限公司 一种基于物联网的隧道施工现场风险评估方法及系统

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113850535A (zh) * 2021-11-30 2021-12-28 中通服建设有限公司 基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法
CN114821373A (zh) * 2022-05-13 2022-07-29 武汉红火焰建筑工程有限公司 一种基建项目工程施工现场安全智能监理监测分析预警系统
CN114821373B (zh) * 2022-05-13 2023-07-21 山西协诚建设工程项目管理有限公司 一种基建项目工程施工现场安全智能监理监测分析预警系统
CN117035249A (zh) * 2023-01-09 2023-11-10 南京数之信市场研究有限公司 一种体育场地调查任务分配管理系统
CN117035249B (zh) * 2023-01-09 2024-01-26 南京数之信市场研究有限公司 一种体育场地调查任务分配管理系统
CN115860730A (zh) * 2023-02-23 2023-03-28 通号工程局集团电气工程有限公司 一种基于互联网的铁路轨道施工人员安全管理系统
CN117251697A (zh) * 2023-11-17 2023-12-19 深圳市光速时代科技有限公司 一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统
CN117251697B (zh) * 2023-11-17 2024-02-23 深圳市光速时代科技有限公司 一种智能穿戴设备安全数据的综合评估管理系统

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