CN113850535A - 基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法 - Google Patents

基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,属于智慧工地技术领域,获取人员的身份信息,根据穿戴设备对区域划分集中的人员进行定位,实时获取人员的位置,并通过穿戴设备获取人员的身体信息;根据身份信息和身体信息对人员的身体状态进行分析,得到包含第二监测信号和第三监测信号的监测信号集;第二监测信号表示对应人员的身体状态存在异常;第三监测信号表示对应人员的身体状态异常;对第二监测信号和第三监测信号对应人员的身体状态进行提示;根据身份信息和位置信息对人员的工作进行分析,得到包含第一匹配信号和第二匹配信号的匹配信号集;本发明用于解决现有方案中工地人员管理的效果不佳的技术问题。

Description

基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法
技术领域
本发明涉及智慧工地技术领域,具体涉及基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法。
背景技术
现有的智慧工地人员管理方案中,只是通过辅助设备对工地上的人员进行定位,可以获取到工人的位置、轨迹和停留时间并进行预警提示,但是没有对工地上的不同操作区域进行划分,并对不同操作区域内人员的身体状态和工作状态进行监测和提示,使得管理员不能针对性的进行巡视和管理,导致工地上人员整体的管理效果不佳。
发明内容
本发明的目的在于提供基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,用于解决以上的技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,具体的步骤包括:
对工地进行区域划分,得到区域划分集;
获取人员的身份信息,根据穿戴设备对区域划分集中的人员进行定位,实时获取人员的位置,并通过穿戴设备获取人员的身体信息;
根据身份信息和身体信息获取不同区域内人员的身体监测值,对身体监测值进行分析,得到包含第二监测信号和第三监测信号的监测信号集;第二监测信号表示对应人员的身体状态存在异常;第三监测信号表示对应人员的身体状态异常;
对第二监测信号和第三监测信号对应人员的身体状态进行提示;
根据身份信息和位置信息获取不同区域内人员的工作监测值,对工作监测值进行分析,得到包含第一匹配信号和第二匹配信号的匹配信号集;
在工作时间内分别统计第一匹配信号和第二匹配信号的时长累加值并对人员的工作进行分析和提示。
优选的,对工地进行区域划分的具体步骤包括:
获取工地整体的工作范围,对工作范围中的不同操作区域进行标记,获取操作区域的中点,根据预设的半径增加操作区域的距离,得到监测半径,根据中点和监测半径得到圆形的监测区域,将未标记的操作区域设定为活动区域,根据监测区域的面积依次从大往小进行编号,得到第一监测集,根据活动区域的面积在监测区域编号的后面从大往小继续编号,得到第二监测集,设定第一监测集和第二监测集中的区域对应不同的权重,第一监测集和第二监测集构成区域划分集。
优选的,获取人员的身份信息的具体步骤包括:
获取穿戴设备的IP地址,将IP地址与数据库中的关联表进行匹配获取对应的身份信息,身份信息包含人员的身份证号、性别、年龄、职位和操作类型;其中,身份证号作为人员的唯一身份凭证。
优选的,通过穿戴设备监测获取人员的身体监测数据,身体监测数据包含人员的体温、心率、血压和呼吸频率,分别对实时的体温、心率、血压和呼吸频率进行取值并标记为STWi、SXLi、SXYi和HXPi,i=1,2,3,...,n;将标记的各项数据按时间顺序排列组合,得到人员的身体信息。
优选的,获取人员所处的区域及其对应的权重,将区域对应的权重标记为QQZ;获取身体信息中的体温STWi、心率SXLi、血压SXYi和呼吸频率HXPi,将标记的各项数据进行归一化处理并取值,通过公式
Figure 918645DEST_PATH_IMAGE002
计算获取不同区域内人员的身体监测值,a1、a2、a3和a4为不同的比例系数,且0<a1<1<a2<a3<a4;将身体监测值按大小进行降序排列,得到身监排序集。
优选的,对身监排序集中排序的身体监测值进行分析的具体步骤包括:
获取身体监测值与身体阈值之间的差值,若差值的绝对值不大于身体阈值的k%,k为大于1的实数,则判定身体监测值对应人员的身体状态正常,并生成第一监测信号;若差值的绝对值大于身体阈值的k%且持续的时长不大于t,t为大于零0的实数,则判定身体监测值对应人员的身体状态存在异常,并生成第二监测信号;若差值的绝对值大于身体阈值的k%且持续的时长大于t,则判定身体监测值对应人员的身体状态异常,并生成第三监测信号;第一监测信号、第二监测信号和第三监测信号构成监测信号集;
根据第二监测信号将身体监测值对应的人员设定为第一选中人员,根据第三监测信号将身体监测值对应的人员设定为第二选中人员,获取第一选中人员和第二选中人员的实时位置并向管理者进行提示;身监排序集、监测信号集以及第一选中人员和第二选中人员构成状态分析集。
优选的,根据穿戴设备获取人员工作时所处的区域以及对应的权重,获取人员休息时的体温、心率、血压和呼吸频率并标记为STWi0、SXLi0、SXYi0和HXPi0,对区域内人员的工作情况进行监测,通过公式
Figure 720379DEST_PATH_IMAGE004
计算获取不同区域内人员的工作监测值,b1、b2、b3和b4为不同的比例系数,且0<b1<b2<b3<b4<1,将工作监测值与预设的工作阈值进行匹配,得到匹配信号集。
优选的,将工作监测值与预设的工作阈值进行匹配的具体步骤包括:若工作监测值大于工作阈值,则判定工作监测值对应的人员处于工作状态,并生成第一匹配信号;若工作监测值不大于工作阈值,则判定工作监测值对应的人员不处于工作状态,并生成第二匹配信号;第一匹配信号和第二匹配信号构成匹配信号集;
在工作时间内分别统计第一匹配信号和第二匹配信号的时长累加值,将第一匹配信号的时长累加值设定为第一时长,将第二匹配信号的时长累加值设定为第二时长,根据第一时长和第二时长对人员的工作进行提示。
优选的,根据第一时长和第二时长对人员的工作进行提示的具体步骤包括:
计算第一时长与工作时长的比值并设定为分析值,计算第二时长与工作时长的比值并设定为提示值,获取人员所处区域对应的达标阈值和休息阈值并进行匹配,若分析值不小于达标阈值,则判定分析值对应的人员工作状态达标,并生成第一提示信号;若分析值小于达标阈值,则判定分析值对应的人员工作状态不达标,并生成第二提示信号;
若提示值不小于休息阈值,则判定提示值对应的人员休息状态正常,并生成第三提示信号;若提示值小于休息阈值,则判定提示值对应的人员休息状态不正常,并生成第四提示信号;第一提示信号、第二提示信号、第三提示信号和第四提示信号构成提示信号集。
优选的,根据提示信号集中不同的提示信号对该区域人员的工作进行提示并通过管理人员进行管理。
本发明的有益效果:
本发明公开的一方面,通过对工地整体进行区域划分并进行权重设定,使得不同的操作区域得到不同程度的监测,以便管理员进行针对性的管理,通过对不同区域内人员的身体信息进行计算和分析,通过穿戴设备及时对异常身体状态的人员进行提示,消除人员工作时的安全隐患。
本发明公开的另一方面,通过对不同操作区域内人员的工作情况和休息情况进行监测分析,在工作时间内监测分析不同区域内人员的工作量是否达标以及休息量是否达标,可以及时对超负荷工作的人员以及偷懒的人员进行提示,以便管理员可以针对性的进行巡视和管理,有效提高了不同操作区域的管理效果。
本发明公开的其它方面,基于体温、心率、血压和呼吸频率来进行计算和分析,可以提高人员工作和休息时监测分析的准确性,相比于现有方案中通过单一的监测数据进行分析,本发明通过将现有的体温、心率、血压与呼吸频率进行联立计算,来对人员的整体状态进行分析,可以有效提高监测分析的效果。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法的流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,本发明为基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,具体的步骤包括:
步骤一:对工地进行区域划分,得到区域划分集;具体的步骤包括:
获取工地整体的工作范围,其中,工作范围为施工工地的所有区域,对工作范围中的不同操作区域进行标记,不同的操作区域包括但不限于材料搅拌区域、材料运输区域、砌体施工区域和焊接区域等等,获取操作区域的中点,根据预设的半径增加操作区域的距离,得到监测半径,根据中点和监测半径得到圆形的监测区域;其中,预设的半径可以为0.5m;
将未标记的操作区域设定为活动区域,活动区域表示不进行施工操作的区域,比如休息室和人行道,根据监测区域的面积依次从大往小进行编号,得到第一监测集,根据活动区域的面积在监测区域编号的后面从大往小继续编号,得到第二监测集,设定第一监测集和第二监测集中的区域对应不同的权重,第一监测集和第二监测集构成区域划分集;其中,不同的权重来表示不同操作区域的重要性,进而方便后续对不同的区域进行监测和管理,比如材料搅拌区域的权重为10、材料运输区域的权重为5、砌体施工区域的权重为20、焊接区域的权重为30、休息区域的权重为1,活动区域的权重为3;
步骤二:获取人员的身份信息,根据穿戴设备对区域划分集中的人员进行定位,实时获取人员的位置,并通过穿戴设备获取人员的身体信息;具体的步骤包括:
获取穿戴设备的IP地址,将IP地址与数据库中的关联表进行匹配获取对应的身份信息,身份信息包含人员的身份证号、性别、年龄、职位和操作类型;其中,身份证号作为人员的唯一身份凭证,预先与穿戴设备的IP地址进行绑定并存储;穿戴设备可以为智能手表和防护头盔,防护头盔包含呼吸频率传感器,用于获取人员的呼吸频率;
通过穿戴设备监测获取人员的身体监测数据,身体监测数据包含人员的体温、心率、血压和呼吸频率,分别对实时的体温、心率、血压和呼吸频率进行取值并标记为STWi、SXLi、SXYi和HXPi,i=1,2,3,...,n;将标记的各项数据按时间顺序排列组合,得到人员的身体信息;
本实施例中,通过穿戴设备获取人员的体温、心率、血压和呼吸频率,呼吸频率可以提高工作时人员状态监测的准确性,基于采集的身体监测数据来对人员的身体状态和工作状态进行监测分析,及时对异常的状态进行提示和预警,方便管理员进行高效的管理;
步骤三:根据身份信息和身体信息获取不同区域内人员的身体监测值,对身体监测值进行分析,得到包含第二监测信号和第三监测信号的监测信号集;第二监测信号表示对应人员的身体状态存在异常;第三监测信号表示对应人员的身体状态异常;对第二监测信号和第三监测信号对应人员的身体状态进行提示;
对人员的身体状态进行分析的具体步骤包括:
获取人员所处的区域及其对应的权重,将区域对应的权重标记为QQZ;获取身体信息中的体温STWi、心率SXLi、血压SXYi和呼吸频率HXPi,将标记的各项数据进行归一化处理并取值,通过公式
Figure 206855DEST_PATH_IMAGE002
计算获取不同区域内人员的身体监测值,a1、a2、a3和a4为不同的比例系数,且0<a1<1<a2<a3<a4;将身体监测值按大小进行降序排列,得到身监排序集;其中,归一化处理并取值用来消除不同数值单位对计算造成的影响;
本实施例中,通过对体温、心率、血压和呼吸频率进行联立计算,通过比例系数使得各项数据的比重不同,当人员监测的各项数据异常时,比如心率过快或过低、体温过高或者过低、血压过高或者过低以及呼吸频率过快或者过低等等,区别于工作和休息中的各项数据,可以及时发现并提示人员的身体情况;
对身监排序集中排序的身体监测值进行分析;
获取身体监测值与身体阈值之间的差值,若差值的绝对值不大于身体阈值的k%,k为大于1的实数,则判定身体监测值对应人员的身体状态正常,并生成第一监测信号;
若差值的绝对值大于身体阈值的k%且持续的时长不大于t,t为大于零0的实数,则判定身体监测值对应人员的身体状态存在异常,并生成第二监测信号;身体状态存在异常表示为发病的前期和过程中;
若差值的绝对值大于身体阈值的k%且持续的时长大于t,则判定身体监测值对应人员的身体状态异常,并生成第三监测信号;其中,k可以取值为120,t可以取值为90,单位为分钟;
第一监测信号、第二监测信号和第三监测信号构成监测信号集;
根据第二监测信号将身体监测值对应的人员设定为第一选中人员,根据第三监测信号将身体监测值对应的人员设定为第二选中人员,获取第一选中人员和第二选中人员的实时位置并向管理者进行提示;
本实施例中,通过对不同操作区域内人员的身体监测值进行监测分析,不同操作区域内的操作强度不同,安全要求也不同,通过联立操作区域对应的权重进行计算来进行区分,可以及时发现具体的操作区域内人员的身体状态,以便更快速的进行针对性的管理;
步骤五:根据身份信息和位置信息获取不同区域内人员的工作监测值,对工作监测值进行分析,得到包含第一匹配信号和第二匹配信号的匹配信号集;具体的步骤包括:
根据穿戴设备获取人员工作时所处的区域以及对应的权重,获取人员休息时的体温、心率、血压和呼吸频率并标记为STWi0、SXLi0、SXYi0和HXPi0,对区域内人员的工作情况进行监测,对标记的各项数据进行归一化处理并取值,通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE005
计算获取不同区域内人员的工作监测值,b1、b2、b3和b4为不同的比例系数,且0<b1<b2<b3<b4<1;
将工作监测值与预设的工作阈值进行匹配,若工作监测值大于工作阈值,则判定工作监测值对应的人员处于工作状态,并生成第一匹配信号;
若工作监测值不大于工作阈值,则判定工作监测值对应的人员不处于工作状态,并生成第二匹配信号;第一匹配信号和第二匹配信号构成匹配信号集;其中,不处于工作状态可以包含移动状态和休息状态;
步骤六:在工作时间内分别统计第一匹配信号和第二匹配信号的时长累加值并对人员的工作进行分析和提示;具体的步骤包括:
在工作时间内分别统计第一匹配信号和第二匹配信号的时长累加值,将第一匹配信号的时长累加值设定为第一时长,将第二匹配信号的时长累加值设定为第二时长,根据第一时长和第二时长对人员的工作进行提示;其中,工作时间可以为9:00-12:00和13:30-17:30;第一时长和第二时长的单位均为分钟;
本实施例中,不同操作区域内人员的工作强度不同,对应的休息时间也不同,因此通过将采集的人员不同状态时的各项身体数据与区域对应的权重进行联立,通过对不同操作区域内不同人员的工作情况和活动情况进行监测分析,判断人员的工作强度是否达标或者超标,以及人员的休息是否达标或者超标,可以及时消除高强度工作带来的安全隐患,以及及时提示人员合理安排休息和工作时间,提高不同操作区域的工作效率;
计算第一时长与工作时长的比值并设定为分析值,计算第二时长与工作时长的比值并设定为提示值,其中,工作时长根据工作时间得到,获取人员所处区域对应的达标阈值和休息阈值并进行匹配;
若分析值不小于达标阈值,则判定分析值对应的人员工作状态达标,并生成第一提示信号;
若分析值小于达标阈值,则判定分析值对应的人员工作状态不达标,并生成第二提示信号;
若提示值不小于休息阈值,则判定提示值对应的人员休息状态正常,并生成第三提示信号;
若提示值小于休息阈值,则判定提示值对应的人员休息状态不正常,并生成第四提示信号;第一提示信号、第二提示信号、第三提示信号和第四提示信号构成提示信号集;
根据提示信号集中不同的提示信号对该区域人员的工作进行提示并通过管理人员进行管理;
其中,当提示信号集中同时包含第一提示信号和第四提示信号时,则判定对应的人员处于超负荷的工作状态,需要进行休息避免发生意外;
当提示信号集中同时包含第二提示信号和第三提示信号时,则判定对应的人员处于偷懒状态,需要进行提示及时完成工作,并且可以提示管理人员针对性的对该区域进行巡视和管理,提高管理人员的管理效果。
上述的公式均是去除量纲取其数值计算,通过采集大量的数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式,公式中的预设比例系数和阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获取。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明,但所述内容仅为本发明的较佳实施例,不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等,均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (9)

1.基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,其特征在于,具体的步骤包括:
对工地进行区域划分,得到区域划分集;
获取人员的身份信息,根据穿戴设备对区域划分集中的人员进行定位,实时获取人员的位置,并通过穿戴设备获取人员的身体信息;
根据身份信息和身体信息获取不同区域内人员的身体监测值,对身体监测值进行分析,得到包含第二监测信号和第三监测信号的监测信号集;第二监测信号表示对应人员的身体状态存在异常;第三监测信号表示对应人员的身体状态异常;对第二监测信号和第三监测信号对应人员的身体状态进行提示;
根据身份信息和位置信息获取不同区域内人员的工作监测值,对工作监测值进行分析,得到包含第一匹配信号和第二匹配信号的匹配信号集;
在工作时间内分别统计第一匹配信号和第二匹配信号的时长累加值并对人员的工作进行分析和提示。
2.根据权利要求1所述的基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,其特征在于,对工地进行区域划分的具体步骤包括:获取工地整体的工作范围,对工作范围中的不同操作区域进行标记并建立圆形的监测区域,将未标记的操作区域设定为活动区域,根据监测区域的面积依次从大往小进行编号,得到第一监测集,根据活动区域的面积在监测区域编号的后面从大往小继续编号,得到第二监测集,设定第一监测集和第二监测集中的区域对应不同的权重,第一监测集和第二监测集构成区域划分集。
3.根据权利要求1所述的基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,其特征在于,获取人员的身份信息的具体步骤包括:获取穿戴设备的IP地址,将IP地址与数据库中的关联表进行匹配获取对应的身份信息。
4.根据权利要求1所述的基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,其特征在于,通过穿戴设备监测获取人员的身体监测数据,身体监测数据包含人员的体温、心率、血压和呼吸频率,分别对实时的体温、心率、血压和呼吸频率进行取值标记并按时间顺序排列组合,得到人员的身体信息。
5.根据权利要求1所述的基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,其特征在于,获取人员所处的区域及其对应的权重QQZ,获取身体信息中的体温STWi、心率SXLi、血压SXYi和呼吸频率HXPi,将标记的各项数据进行归一化处理并取值;
通过公式
Figure 214718DEST_PATH_IMAGE002
计算获取不同区域内人员的身体监测值SJ,a1、a2、a3和a4为不同的比例系数,且0<a1<1<a2<a3<a4;将身体监测值按大小进行降序排列,得到身监排序集。
6.根据权利要求5所述的基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,其特征在于,对身监排序集中排序的身体监测值进行分析的具体步骤包括:
获取身体监测值与身体阈值之间的差值,若差值的绝对值大于身体阈值的k%且持续的时长不大于t,则生成第二监测信号;若差值的绝对值大于身体阈值的k%且持续的时长大于t,则生成第三监测信号;第二监测信号和第三监测信号构成监测信号集,k为大于1的实数,t为大于零0的实数;
根据第二监测信号将身体监测值对应的人员设定为第一选中人员,根据第三监测信号将身体监测值对应的人员设定为第二选中人员,获取第一选中人员和第二选中人员的实时位置并向管理者进行提示。
7.根据权利要求5所述的基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,其特征在于,根据穿戴设备获取人员工作时所处的区域,获取人员休息时的体温STWi0、心率SXLi0、血压SXYi0和呼吸频率HXPi0,通过公式
Figure 335121DEST_PATH_IMAGE004
计算获取不同区域内人员的工作监测值GJ,b1、b2、b3和b4为不同的比例系数,且0<b1<b2<b3<b4<1,将工作监测值与预设的工作阈值进行匹配,得到匹配信号集。
8.根据权利要求7所述的基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,其特征在于,将工作监测值与预设的工作阈值进行匹配的具体步骤包括:若工作监测值大于工作阈值,则判定工作监测值对应的人员处于工作状态,并生成第一匹配信号;若工作监测值不大于工作阈值,则判定工作监测值对应的人员不处于工作状态,并生成第二匹配信号;第一匹配信号和第二匹配信号构成匹配信号集;
将在工作时间内第一匹配信号的时长累加值设定为第一时长,将在工作时间内第二匹配信号的时长累加值设定为第二时长,根据第一时长和第二时长对人员的工作进行提示。
9.根据权利要求8所述的基于穿戴设备的智慧工地人员管理方法,其特征在于,计算第一时长与工作时长的比值并设定为分析值,计算第二时长与工作时长的比值并设定为提示值,获取人员所处区域对应的达标阈值和休息阈值并进行匹配;
若分析值不小于达标阈值,则生成第一提示信号;若分析值小于达标阈值,则生成第二提示信号;若提示值不小于休息阈值,则生成第三提示信号;若提示值小于休息阈值,则生成第四提示信号;根据不同的提示信号进行不同的提示。
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