CN113516383B - 一种建筑施工安全管控方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种建筑施工安全管控方法和装置，通过获得第一图像信息，根据第一图像信息，获得第一人员身份信息；根据第一人员身份信息获得第一工作信息，将第一人员身份信息和第一工作信息输入第一训练模型，获得第一输出信息包括所述第一安全等级；判断第一安全等级是否满足第一预定阈值；当满足时，获得第一安全管控指令通过终端采集器对所述第一人员进行安全监测并设定安全工作时长。解决现有技术中建筑施工行业在追求时效利润下忽略了安全管理，存在时有安全事故发生，不但影响工期甚至危及生命的技术问题。达到了按照工作内容定制对应的安全管控方法，筛选高危险性的施工工种进行针对性管控，以降低事故风险，加大安全管控力度的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及施工安全管理技术领域，尤其涉及一种建筑施工安全管控方法和装置。
背景技术
建筑施工是指工程建设实施阶段的生产活动，是各类建筑物的建造过程，也可以说是把设计图纸上的各种线条，在指定的地点，变成实物的过程。它包括基础工程施工、主体结构施工、屋面工程施工、装饰工程施工等。施工作业的场所称为“建筑施工现场”或叫“施工现场”，也叫工地。由于中国居民对改善居住环境有着迫切的需求，和城市的建设要求，需要大量的建筑施工团队，目前建筑行业片面追求规模发展，而忽视了安全管理工作，时有安全事故发生，造成严重的后果，这一问题必须重视。
但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
现有技术中建筑施工行业在追求时效利润下忽略了安全管理，存在时有安全事故发生，不但影响工期甚至危及生命的技术问题。
发明内容
本申请实施例通过提供一种建筑施工安全管控方法和装置 ，解决了现有技术中建筑施工行业在追求时效利润下忽略了安全管理，存在时有安全事故发生，不但影响工期甚至危及生命的技术问题。达到了按照工作内容定制对应的安全管控方法，筛选高危险性的施工工种进行针对性管控，以降低事故风险，加大安全管控力度，保证建筑施工现场正常的技术效果。
鉴于上述问题，提出了本申请实施例提供一种建筑施工安全管控方法和装置 。
第一方面，本申请实施例提供了一种建筑施工安全管控方法，应用于一安全管控系统中，所述安全管控系统包括终端采集器，所述终端采集器具有图像采集装置，所述方法包括：通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息为施工人员的脸部图像信息；根据所述第一图像信息，获得第一人员身份信息；根据所述第一人员身份信息，获得第一工作信息，所述第一工作信息包括第一人员的工作属性及当天要进行的工作内容；将所述第一人员身份信息和所述第一工作信息输入第一训练模型，其中，所述第一训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一人员身份信息、所述第一工作信息和用来标识第一安全等级的标识信息；获得所述第一训练模型的第一输出信息，其中，所述第一输出信息包括所述第一安全等级；判断所述第一安全等级是否满足第一预定阈值；当满足时，获得第一安全管控指令，所述第一安全管控指令为通过所述终端采集器对所述第一人员进行安全监测并设定安全工作时长。
优选的，所述方法包括：获得第一工作位置；根据所述第一工作位置，获得第二安全等级；获得第二工作信息；根据所述第二工作信息，获得第三安全等级；根据所述第二安全等级、第三安全等级，获得第四安全等级；判断所述第四安全等级是否满足所述第一预定阈值；当满足时，根据所述第一工作位置、第二工作信息，获得第二安全管控指令。
优选的，所述方法包括：根据所述第一工作位置、所述第一工作信息，获得第一预设安全管控标准；根据所述第二安全管控指令，获得第二安全管控标准；根据所述第一预设安全管控标准、所述第二安全管控标准，获得第一关联性信息；判断所述第一关联性信息是否满足第二预定阈值；当满足时，获得第二安全管控指令。
优选的，所述判断所述第一关联性信息是否满足第二预定阈值之后，包括：当所述第一关联性信息不满足所述第二预定阈值时，获得第一调整指令，所述第一调整指令用于将所述第二安全管控标准调整为所述第一预设安全管控标准；根据所述第一调整指令，获得第三安全管控指令。
优选的，所述方法包括：通过终端采集器获得第二图像信息，所述第二图像信息为所述第一人员的工作状态图像；将所述第二图像信息输入第二训练模型中，其中，所述第二训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第二图像信息和用来标识图像中安全等级信息的标识信息；获得所述第二训练模型的第二输出信息，其中，所述第二输出信息包括第五安全等级，所述第五安全等级为图像信息的评估安全等级；判断所述第五安全等级是否满足第三预定阈值；当满足时，获得第一报警信息，所述第一报警信息为向所述安全管控系统发送报警信息。
优选的，所述方法包括：根据所述第一安全管控指令，获得第一规定时长；通过所述终端采集器获得第一工作时长；当所述第一工作时长超过所述第一规定时长时，获得第一提醒信息。
优选的，所述方法包括：根据所述第一提醒信息，获得第一回应信息，其中，所述第一回应信息为1时表示接收到回复，当所述第一回应信息为0时表示未接收到回复；当所述第一回应信息为0时，获得第一执行指令，所述第一执行指令用于获得所述终端采集器中的第三图像信息；判断所述第三图像信息是否满足第四预定条件；当不满足时，获得第二报警信息。
另一方面，本申请还提供了一种建筑施工安全管控装置，所述装置包括：
第一获得单元，所述第一获得单元用于通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息为施工人员的脸部图像信息；
第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一图像信息，获得第一人员身份信息；
第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一人员身份信息，获得第一工作信息，所述第一工作信息包括第一人员的工作属性及当天要进行的工作内容；
第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一人员身份信息和所述第一工作信息输入第一训练模型，其中，所述第一训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一人员身份信息、所述第一工作信息和用来标识第一安全等级的标识信息；
第四获得单元，所述第四获得单元用于获得所述第一训练模型的第一输出信息，其中，所述第一输出信息包括所述第一安全等级；
第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一安全等级是否满足第一预定阈值；
第五获得单元，所述第五获得单元用于当满足时，获得第一安全管控指令，所述第一安全管控指令为通过所述终端采集器对所述第一人员进行安全监测并设定安全工作时长。
第三方面，本发明提供了一种建筑施工安全管控装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例提供了一种建筑施工安全管控方法，应用于一安全管控系统中，所述安全管控系统包括终端采集器，所述终端采集器具有图像采集装置，所述方法包括：通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息为施工人员的脸部图像信息；根据所述第一图像信息，获得第一人员身份信息；根据所述第一人员身份信息，获得第一工作信息，所述第一工作信息包括第一人员的工作属性及当天要进行的工作内容；将所述第一人员身份信息和所述第一工作信息输入第一训练模型，其中，所述第一训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一人员身份信息、所述第一工作信息和用来标识第一安全等级的标识信息；获得所述第一训练模型的第一输出信息，其中，所述第一输出信息包括所述第一安全等级；判断所述第一安全等级是否满足第一预定阈值；当满足时，获得第一安全管控指令，所述第一安全管控指令为通过所述终端采集器对所述第一人员进行安全监测并设定安全工作时长。达到了按照工作内容定制对应的安全管控方法，筛选高危险性的施工工种进行针对性管控，以降低事故风险，加大安全管控力度，保证建筑施工现场正常的技术效果。从而解决了现有技术中建筑施工行业在追求时效利润下忽略了安全管理，存在时有安全事故发生，不但影响工期甚至危及生命的技术问题。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例一种建筑施工安全管控方法的流程示意图；
图2为本申请实施例一种建筑施工安全管控装置的结构示意图；
图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第一输入单元14，第四获得单元15，第一判断单元16，第五获得单元17，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口306。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种建筑施工安全管控方法和装置 ，解决了现有技术中建筑施工行业在追求时效利润下忽略了安全管理，存在时有安全事故发生，不但影响工期甚至危及生命的技术问题。达到了按照工作内容定制对应的安全管控方法，筛选高危险性的施工工种进行针对性管控，以降低事故风险，加大安全管控力度，保证建筑施工现场正常的技术效果。
下面，将参考附图详细的描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
申请概述
由于中国居民对改善居住环境有着迫切的需求，和城市的建设要求，需要大量的建筑施工团队，但由于目前建筑行业片面追求规模发展，而忽视了安全管理工作，所以存在时有安全事故发生，造成严重的后果的技术问题。
针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：
通过图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息为施工人员的脸部图像信息；根据所述第一图像信息，获得第一人员身份信息；根据所述第一人员身份信息，获得第一工作信息，所述第一工作信息包括第一人员的工作属性及当天要进行的工作内容；将所述第一人员身份信息和所述第一工作信息输入第一训练模型，其中，所述第一训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一人员身份信息、所述第一工作信息和用来标识第一安全等级的标识信息；获得所述第一训练模型的第一输出信息，其中，所述第一输出信息包括所述第一安全等级；判断所述第一安全等级是否满足第一预定阈值；当满足时，获得第一安全管控指令，所述第一安全管控指令为通过所述终端采集器对所述第一人员进行安全监测并设定安全工作时长。达到了按照工作内容定制对应的安全管控方法，筛选高危险性的施工工种进行针对性管控，以降低事故风险，加大安全管控力度，保证建筑施工现场正常的技术效果。
在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
图1为本申请实施例一种建筑施工安全管控方法的流程示意图，如图1所示，本申请实施例提供了一种建筑施工安全管控方法，应用于一安全管控系统中，所述安全管控系统包括终端采集器，所述终端采集器具有图像采集装置，所述方法包括：
步骤100：通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息为施工人员的脸部图像信息。
具体而言，终端采集器与安全管控系统连接，将采集到的终端数据发送给安全管控系统进行数据处理和控制。终端采集器包括佩戴型和安装型，佩戴型由施工人员佩戴到身上，因而体积小巧，安装在身上，如夹在衣服上、腰带上等；安装型可以设置在施工现场的管理办公室内，或是施工现场的入口处。施工人员通过图像采集设备进行人脸图像采集传输至安全防控系统内。
步骤200：根据所述第一图像信息，获得第一人员身份信息。
具体而言，系统将接收到的图像信息进行处理，识别当前采集到的施工人员信息，第一人员身份信息中包括了该施工人员的姓名、年龄等基本资料，还有工种，工作时间等。
步骤300：根据所述第一人员身份信息，获得第一工作信息，所述第一工作信息包括第一人员的工作属性及当天要进行的工作内容。
具体而言，根据施工人员的人员身份信息，可以匹配出当天该施工人员的工作任务，如该人员为瓦工，当天工作内容是处理楼体外立面。
步骤400：将所述第一人员身份信息和所述第一工作信息输入第一训练模型，其中，所述第一训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一人员身份信息、所述第一工作信息和用来标识第一安全等级的标识信息；
步骤500：获得所述第一训练模型的第一输出信息，其中，所述第一输出信息包括所述第一安全等级。
具体而言，利用施工人员的身份信息和工作信息，对当天该人员的工作进行安全评估，为了提高安全评估结果的准确性，本申请实施例利用了神经网络模型的优势，所述第一训练模型即为网络神经模型，他是将多组第一人员身份信息、第一工作信息和标识了第一安全等级标识信息作为训练数据，进行了模型训练，并通过大量数据训练和校正以确保神经网络模型的准确性。这样通过第一人员身份信息、第一工作信息输入训练模型中，可以获得与标识第一安全等级相匹配的输出结果。所述第一训练模型即机器学习中的神经网络模型，神经网络(Neural Networks，NN)是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络（Artificial Neural Networks），是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。通过大量训练数据集的训练，将所述第一人员身份信息、第一工作信息输入神经网络模型，则输出符合要求的第一安全等级信息。
更进一步而言，所述训练的过程实质为监督学习的过程，每一组监督数据均包括第一人员身份信息、第一工作信息和标识第一安全等级的标识信息，将所述第一人员身份信息、第一工作信息输入到神经网络模型中，所述神经网络模型输出满足要求的第一安全等级的输出结果，判断所述输出信息与标识第一安全等级的标识信息是否一致，如一致，进行下一组数据的监督学习；如果所述输出信息与标识第一安全等级的标识信息不一致，则所述神经网络模型进行自我修正、调整，直至获得的输出信息与标识第一安全等级的标识信息一致，则结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习；当所述神经网络模型的输出信息达到预定的准确率时，则监督学习过程结束。通过对所述神经网络模型的监督学习，进而使得所述神经网络模型处理所述输入数据更加准确，进而使得输出的第一安全等级信息更加准确，为建筑施工现场的安全管控提供有力支持。
步骤600：判断所述第一安全等级是否满足第一预定阈值；
步骤700：当满足时，获得第一安全管控指令，所述第一安全管控指令为通过所述终端采集器对所述第一人员进行安全监测并设定安全工作时长。
具体而言，判断得出的第一安全等级是否满足系统中对于危险施工的预设条件，当满足时，则表明该施工人员当天的工作内容为高危作业类型，需要进行密切关注和控制，以避免发生安全问题，根据该安全等级获得第一安全管控指令，其中包括了该施工人员的工作内容是否需要实时进行图像监控或者间隔多久进行图像监控等对应的管控方法，和安全工作时长，按照安全管控指令内的管控要求对该施工人员进行管控，以防止出现安全问题，从而解决了现有技术中建筑施工行业在追求时效利润下忽略了安全管理，存在时有安全事故发生，不但影响工期甚至危及生命的技术问题。达到了按照工作内容定制对应的安全管控方法，筛选高危险性的施工工种进行针对性管控，以降低事故风险，加大安全管控力度，保证建筑施工现场正常的技术效果。
进一步而言，本申请实施例还包括：
步骤810：获得第一工作位置；
步骤820：根据所述第一工作位置，获得第二安全等级；
步骤830：获得第二工作信息；
步骤840：根据所述第二工作信息，获得第三安全等级；
步骤850：根据所述第二安全等级、第三安全等级，获得第四安全等级；
步骤860：判断所述第四安全等级是否满足所述第一预定阈值；
步骤870：当满足时，根据所述第一工作位置、第二工作信息，获得第二安全管控指令。
具体而言，本申请实施例还设定了根据施工人员的施工现场情况进行安全管控，如施工现场是公园和施工现场是工厂的对应的安全管控方法不同，除了按照施工人员的工种进行安全等级评定外，还利用施工地点进行进一步的评估，以增强其使用范围同时提高安全管控的科学性和可靠性，根据不同的施工位置进行对应的安全等级评估，如在公园进行施工的安全等级为1，而在化工厂高空施工的安全等级为5等等，根据施工位置结合施工人员的工作性质和内容进行综合评定，施工人员的工作性质和内容也决定了他所处的环境的安全等级，将工作位置的安全等级和工作内容的安全等级进行加权处理，或者按照设定的权重进行计算，确定该施工人员的安全等级，即第四安全等级就是最终计算确定的安全等级，再对该安全等级进行判断，是否符合高危等级的设定要求，当满足时，对应的获得安全管控方法，第二安全管控指令为该施工人员的安全等级属于高风险需要加强管控。进而达到了按照工作内容定制对应的安全管控方法，筛选高危险性的施工工种进行针对性管控，以降低事故风险，加大安全管控力度，保证建筑施工现场正常的技术效果。进一步解决了现有技术中建筑施工行业在追求时效利润下忽略了安全管理，存在时有安全事故发生，不但影响工期甚至危及生命的技术问题。
进一步而言，本申请实施例还包括：
步骤910：根据所述第一工作位置、所述第一工作信息，获得第一预设安全管控标准；
步骤920：根据所述第二安全管控指令，获得第二安全管控标准；
步骤930：根据所述第一预设安全管控标准、所述第二安全管控标准，获得第一关联性信息；
步骤940：判断所述第一关联性信息是否满足第二预定阈值；
步骤950：当满足时，获得第二安全管控指令。
进一步而言，本申请实施例中所述步骤940：判断所述第一关联性信息是否满足第二预定阈值之后，包括：
步骤960：当所述第一关联性信息不满足所述第二预定阈值时，获得第一调整指令，所述第一调整指令用于将所述第二安全管控标准调整为所述第一预设安全管控标准；
步骤970：根据所述第一调整指令，获得第三安全管控指令。
具体而言，由于每个工作位置存在的工作环境不同，工作环境对应的工作强度要求和危险状况有所不同，对于特殊的工作环境更是如此，如高温环境下的工作环境，地下工作环境等，这与在正常环境下的工作安全管控要求会有区别，因而针对这一问题，为了施工安全管控更具有科学性，本申请实施例利用工作环境和工作内容的特殊性对管控方法进行了修正，如在高温工作下的人员，行业标准或者经验规定不能超过3小时，根据制定的安全管控方法中的对应工作时长的要求进行比较，若管控方法的时长超过了该标准时，将安全管控方法中的工作时长进行调节，当小于时，不做修正。以提高施工安全管控方法的可靠性，确保施工人员的安全。
进一步而言，所述申请实施例还包括：
步骤1010：通过终端采集器获得第二图像信息，所述第二图像信息为所述第一人员的工作状态图像；
步骤1020：将所述第二图像信息输入第二训练模型中，其中，所述第二训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第二图像信息和用来标识图像中安全等级信息的标识信息；
步骤1030：获得所述第二训练模型的第二输出信息，其中，所述第二输出信息包括第五安全等级，所述第五安全等级为图像信息的评估安全等级；
步骤1040：判断所述第五安全等级是否满足第三预定阈值；
步骤1050：当满足时，获得第一报警信息，所述第一报警信息为向所述安全管控系统发送报警信息。
具体而言，本申请实施例具有报警功能设定，当确定了安全管控方法后，按照安全管控的方法进行图像监测和工作时长控制，当图像采集到的结果存在安全隐患时，及时发送报警信息，通知施工人员进行检查或通知管理人员进行安全防控，以避免出现安全事故，提高建筑施工现场的安全性和施工人员的生命安全，使施工现场能够顺利运行，不但有利于项目的进展也有益于施工人员的安全。为了提高针对图像采集的安全评估结果的准确性，本申请实施例利用了神经网络模型的优势，所述第二训练模型即为网络神经模型，他是将多组施工环境图像信息（第二图像信息）和标识了图像安全评估结果（第五安全等级）标识信息作为训练数据，进行了模型训练，并通过大量数据训练和校正以确保神经网络模型的准确性。这样通过第二图像信息输入训练模型中，可以获得与标识第五安全等级相匹配的输出结果。所述第一训练模型即机器学习中的神经网络模型，神经网络(NeuralNetworks，NN)是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络（Artificial NeuralNetworks），是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。通过大量训练数据集的训练，将所述第二图像信息输入神经网络模型，则输出符合要求的第五安全等级信息。
更进一步而言，所述训练的过程实质为监督学习的过程，每一组监督数据均包括第二图像信息和标识第五安全等级的标识信息，将所述第二图像信息输入到神经网络模型中，所述神经网络模型输出满足要求的第五安全等级的输出结果，判断所述输出信息与标识第五安全等级的标识信息是否一致，如一致，进行下一组数据的监督学习；如果所述输出信息与标识第五安全等级的标识信息不一致，则所述神经网络模型进行自我修正、调整，直至获得的输出信息与标识第五安全等级的标识信息一致，则结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习；当所述神经网络模型的输出信息达到预定的准确率时，则监督学习过程结束。通过对所述神经网络模型的监督学习，进而使得所述神经网络模型处理所述输入数据更加准确，进而使得输出的第五安全等级信息更加准确，为建筑施工现场的安全管控提供有力支持。
进一步而言，所述申请实施例还包括：
步骤1110：根据所述第一安全管控指令，获得第一规定时长；
步骤1120：通过所述终端采集器获得第一工作时长；
步骤1130：当所述第一工作时长超过所述第一规定时长时，获得第一提醒信息。
进一步而言，所述申请实施例还包括：
步骤1210：根据所述第一提醒信息，获得第一回应信息，其中，所述第一回应信息为1时表示接收到回复，当所述第一回应信息为0时表示未接收到回复；
步骤1220：当所述第一回应信息为0时，获得第一执行指令，所述第一执行指令用于获得所述终端采集器中的第三图像信息；
步骤1230：判断所述第三图像信息是否满足第四预定条件；
步骤1240：当不满足时，获得第二报警信息。
具体而言，同样的根据第一安全管控指令的内容，当施工人员的工作时长超过了设定的安全管控时长时，发送提醒信息，提醒施工人员进行休息或者结束工作，以维护施工人员的利益，同时保证其工作的安全性，有利于身心健康，避免过度劳累。为了防止意外的发生，若当提醒发出时，未接收到施工人员的回复，则通过安全管控系统发出执行指令，通过该施工人员佩戴的终端采集器实时采集该施工人员的图像信息和位置信息，若图像正常则继续发送提醒信息，若图像出现异常则发送报警信息，提醒管理者进行安全查看，以确保施工人员的安全性，若出现施工意外，及时发现和处理，降低事故危害。
实施例二
基于与前述实施例中一种建筑施工安全管控方法同样发明构思，本发明还提供了一种建筑施工安全管控装置，如图2所示，所述装置包括：
第一获得单元11，所述第一获得单元11用于通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息为施工人员的脸部图像信息；
第二获得单元12，所述第二获得单元12用于根据所述第一图像信息，获得第一人员身份信息；
第三获得单元13，所述第三获得单元13用于根据所述第一人员身份信息，获得第一工作信息，所述第一工作信息包括第一人员的工作属性及当天要进行的工作内容；
第一输入单元14，所述第一输入单元14用于将所述第一人员身份信息和所述第一工作信息输入第一训练模型，其中，所述第一训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一人员身份信息、所述第一工作信息和用来标识第一安全等级的标识信息；
第四获得单元15，所述第四获得单元15用于获得所述第一训练模型的第一输出信息，其中，所述第一输出信息包括所述第一安全等级；
第一判断单元16，所述第一判断单元16用于判断所述第一安全等级是否满足第一预定阈值；
第五获得单元17，所述第五获得单元17用于当满足时，获得第一安全管控指令，所述第一安全管控指令为通过所述终端采集器对所述第一人员进行安全监测并设定安全工作时长。
进一步的，所述装置还包括：
第六获得单元，所述第六获得单元用于获得第一工作位置；
第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一工作位置，获得第二安全等级；
第八获得单元，所述第八获得单元用于获得第二工作信息；
第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述第二工作信息，获得第三安全等级；
第十获得单元，所述第十获得单元用于根据所述第二安全等级、第三安全等级，获得第四安全等级；
第二判断单元，所述第二判断单元用于判断所述第四安全等级是否满足所述第一预定阈值；
第十一获得单元，所述第十一获得单元用于当满足时，根据所述第一工作位置、第二工作信息，获得第二安全管控指令。
进一步的，所述装置还包括：
第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述第一工作位置、所述第一工作信息，获得第一预设安全管控标准；
第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第二安全管控指令，获得第二安全管控标准；
第十四获得单元，所述第十四获得单元用于根据所述第一预设安全管控标准、所述第二安全管控标准，获得第一关联性信息；
第三判断单元，所述第三判断单元用于判断所述第一关联性信息是否满足第二预定阈值；
第十五获得单元，所述第十五获得单元用于当满足时，获得第二安全管控指令。
进一步的，所述装置还包括：
第十六获得单元，所述第十六获得单元用于当所述第一关联性信息不满足所述第二预定阈值时，获得第一调整指令，所述第一调整指令用于将所述第二安全管控标准调整为所述第一预设安全管控标准；
第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述第一调整指令，获得第三安全管控指令。
进一步的，所述装置还包括：
第十八获得单元，所述第十八获得单元用于通过终端采集器获得第二图像信息，所述第二图像信息为所述第一人员的工作状态图像；
第二输入单元，所述第二输入单元用于将所述第二图像信息输入第二训练模型中，其中，所述第二训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第二图像信息和用来标识图像中安全等级信息的标识信息；
第十九获得单元，所述第十九获得单元用于获得所述第二训练模型的第二输出信息，其中，所述第二输出信息包括第五安全等级，所述第五安全等级为图像信息的评估安全等级；
第四判断单元，所述第四判断单元用于判断所述第五安全等级是否满足第三预定阈值；
第二十获得单元，所述第二十获得单元用于当满足时，获得第一报警信息，所述第一报警信息为向所述安全管控系统发送报警信息。
进一步的，所述装置还包括：
第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于根据所述第一安全管控指令，获得第一规定时长；
第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于通过所述终端采集器获得第一工作时长；
第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于当所述第一工作时长超过所述第一规定时长时，获得第一提醒信息。
进一步的，所述装置还包括：
第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于根据所述第一提醒信息，获得第一回应信息，其中，所述第一回应信息为1时表示接收到回复，当所述第一回应信息为0时表示未接收到回复；
第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于当所述第一回应信息为0时，获得第一执行指令，所述第一执行指令用于获得所述终端采集器中的第三图像信息；
第五判断单元，所述第五判断单元用于判断所述第三图像信息是否满足第四预定条件；
第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于当不满足时，获得第二报警信息。
前述图1实施例一中的一种建筑施工安全管控方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种建筑施工安全管控装置，通过前述对一种建筑施工安全管控方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种建筑施工安全管控装置的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。
示例性电子设备
下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。
图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。
基于与前述实施例中一种建筑施工安全管控方法的发明构思，本发明还提供一种建筑施工安全管控装置，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种建筑施工安全管控方法的任一方法的步骤。
其中，在图3中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。
处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
本申请实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效果：
本申请实施例提供了一种建筑施工安全管控方法，应用于一安全管控系统中，所述安全管控系统包括终端采集器，所述终端采集器具有图像采集装置，所述方法包括：通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息为施工人员的脸部图像信息；根据所述第一图像信息，获得第一人员身份信息；根据所述第一人员身份信息，获得第一工作信息，所述第一工作信息包括第一人员的工作属性及当天要进行的工作内容；将所述第一人员身份信息和所述第一工作信息输入第一训练模型，其中，所述第一训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一人员身份信息、所述第一工作信息和用来标识第一安全等级的标识信息；获得所述第一训练模型的第一输出信息，其中，所述第一输出信息包括所述第一安全等级；判断所述第一安全等级是否满足第一预定阈值；当满足时，获得第一安全管控指令，所述第一安全管控指令为通过所述终端采集器对所述第一人员进行安全监测并设定安全工作时长。达到了按照工作内容定制对应的安全管控方法，筛选高危险性的施工工种进行针对性管控，以降低事故风险，加大安全管控力度，保证建筑施工现场正常的技术效果。从而解决了现有技术中建筑施工行业在追求时效利润下忽略了安全管理，存在时有安全事故发生，不但影响工期甚至危及生命的技术问题。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (4)
1.一种建筑施工安全管控方法，应用于一安全管控系统中，所述安全管控系统包括终端采集器，所述终端采集器具有图像采集装置，其中，所述方法包括：
通过所述图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息为施工人员的脸部图像信息；
根据所述第一图像信息，获得第一人员身份信息；
根据所述第一人员身份信息，获得第一工作信息，所述第一工作信息包括第一人员的工作属性及当天要进行的工作内容；
将所述第一人员身份信息和所述第一工作信息输入第一训练模型，其中，所述第一训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一人员身份信息、所述第一工作信息和用来标识第一安全等级的标识信息；
获得所述第一训练模型的第一输出信息，其中，所述第一输出信息包括所述第一安全等级；
判断所述第一安全等级是否满足第一预定阈值；
当满足时，获得第一安全管控指令，所述第一安全管控指令为通过所述终端采集器对所述第一人员进行安全监测并设定安全工作时长；
根据所述第一安全管控指令，获得第一规定时长；
通过所述终端采集器获得第一工作时长；
当所述第一工作时长超过所述第一规定时长时，获得第一提醒信息；
根据所述第一提醒信息，获得第一回应信息，其中，所述第一回应信息为1时表示接收到回复，当所述第一回应信息为0时表示未接收到回复；
当所述第一回应信息为0时，获得第一执行指令，所述第一执行指令用于获得所述终端采集器中的第三图像信息；
判断所述第三图像信息是否满足第四预定条件；
当不满足时，获得第二报警信息；
其中，所述方法还包括：
获得第一工作位置；
根据所述第一工作位置，获得第二安全等级；
获得第二工作信息；
根据所述第二工作信息，获得第三安全等级；
根据所述第二安全等级、第三安全等级，获得第四安全等级；
判断所述第四安全等级是否满足所述第一预定阈值；
当满足时，根据所述第一工作位置、第二工作信息，获得第二安全管控指令；
其中，所述方法包括：
根据所述第一工作位置、所述第一工作信息，获得第一预设安全管控标准；
根据所述第二安全管控指令，获得第二安全管控标准；
根据所述第一预设安全管控标准、所述第二安全管控标准，获得第一关联性信息；
判断所述第一关联性信息是否满足第二预定阈值；
当满足时，获得第二安全管控指令；
其中，所述判断所述第一关联性信息是否满足第二预定阈值之后，包括：
当所述第一关联性信息不满足所述第二预定阈值时，获得第一调整指令，所述第一调整指令用于将所述第二安全管控标准调整为所述第一预设安全管控标准；
根据所述第一调整指令，获得第三安全管控指令。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：
通过终端采集器获得第二图像信息，所述第二图像信息为所述第一人员的工作状态图像；
将所述第二图像信息输入第二训练模型中，其中，所述第二训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第二图像信息和用来标识图像中安全等级信息的标识信息；
获得所述第二训练模型的第二输出信息，其中，所述第二输出信息包括第五安全等级，所述第五安全等级为图像信息的评估安全等级；
判断所述第五安全等级是否满足第三预定阈值；
当满足时，获得第一报警信息，所述第一报警信息为向所述安全管控系统发送报警信息。
3.一种实现如权利要求1所述方法的建筑施工安全管控装置，其中，所述装置包括：
第一获得单元，所述第一获得单元用于通过图像采集装置获得第一图像信息，所述第一图像信息为施工人员的脸部图像信息；
第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一图像信息，获得第一人员身份信息；
第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一人员身份信息，获得第一工作信息，所述第一工作信息包括第一人员的工作属性及当天要进行的工作内容；
第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一人员身份信息和所述第一工作信息输入第一训练模型，其中，所述第一训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一人员身份信息、所述第一工作信息和用来标识第一安全等级的标识信息；
第四获得单元，所述第四获得单元用于获得所述第一训练模型的第一输出信息，其中，所述第一输出信息包括所述第一安全等级；
第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一安全等级是否满足第一预定阈值；
第五获得单元，所述第五获得单元用于当满足时，获得第一安全管控指令，所述第一安全管控指令为通过终端采集器对所述第一人员进行安全监测并设定安全工作时长；
第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于根据所述第一安全管控指令，获得第一规定时长；
第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于通过所述终端采集器获得第一工作时长；
第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于当所述第一工作时长超过所述第一规定时长时，获得第一提醒信息；
第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于根据所述第一提醒信息，获得第一回应信息，其中，所述第一回应信息为1时表示接收到回复，当所述第一回应信息为0时表示未接收到回复；
第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于当所述第一回应信息为0时，获得第一执行指令，所述第一执行指令用于获得所述终端采集器中的第三图像信息；
第五判断单元，所述第五判断单元用于判断所述第三图像信息是否满足第四预定条件；
第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于当不满足时，获得第二报警信息。
4.一种建筑施工安全管控装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-2任一项所述方法的步骤。
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