CN114202901A

CN114202901A - 一种基于ai的建筑工程安全管理错误率识别报警系统

Info

Publication number: CN114202901A
Application number: CN202111541521.4A
Authority: CN
Inventors: 李伟; 许岳峰; 田宝吉; 梁斌; 王立彬; 冷东天; 王保栋; 李泽政; 侯庆敏; 孙风彬; 王立业
Original assignee: China Construction Eighth Bureau Development and Construction Co Ltd
Current assignee: China Construction Eighth Bureau Development and Construction Co Ltd
Priority date: 2021-12-16
Filing date: 2021-12-16
Publication date: 2022-03-18

Abstract

一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，涉及建筑施工安全管理技术领域，包括：信息获取模块、图像分析模块、错误率计算模块和安全管理模块，通过预先录入所有工作人员的信息，在管理施工现场的过程中实时采集施工现场的图像，对施工现场图像中的施工项目、施工设备和工作人员进行识别，在出现施工项目人员安排不合理以及工作人员操作不规范时，发送预警信息进行提醒，同时对不规范的操作计算错误率并进行记录，根据记录的数据指定对应的安全培训，提升工作人员的安全意识，降低因不规范操作造成的安全事故，解决了目前建筑施工过程中存在的工作人员不规范的操作不能得到及时的纠正，从而导致产生事故的问题。

Description

一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统

技术领域

本发明涉及建筑施工安全管理技术领域，具体涉及一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统。

背景技术

在建筑施工现场进行施工的过程中，因工作人员的操作不规范以及施工项目人员安排不合理到导致的安全事故屡见不鲜，由于目前的管理无法做到实时监控和提醒，导致工作人员不规范的操作不能得到及时的纠正，从而导致事故的发生。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，通过预先录入所有工作人员的信息，在管理施工现场的过程中实时采集施工现场的图像，对施工现场图像中的施工项目、施工设备和工作人员进行识别，在出现施工项目人员安排不合理以及工作人员操作不规范时，发送预警信息进行提醒，同时对不规范的操作计算错误率并进行记录，根据记录的数据指定对应的安全培训，提升工作人员的安全意识，降低因不规范操作造成的安全事故，解决了目前建筑施工过程中存在的工作人员不规范的操作不能得到及时的纠正，从而导致产生事故的问题。

一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，包括：信息获取模块、图像分析模块、错误率计算模块和安全管理模块；

所述信息获取模块，用于获取工作人员的信息并进行存储，还用于获取施工现场的图像信息；

所述图像分析模块，用于对所述信息获取模块获取的施工现场的图像信息进行分析，得到分析结果；

所述错误率计算模块，用于根据所述图像分析模块得到的分析结果，对工作人员的操作进行分析，还用于对工作人员的操作错误率进行计算并进行数据存储；

所述安全管理模块，用于对所述图像分析模块的到的分析结果，对工作人员进管理，并发送预警信息，还用于对所述错误率计算模块得到的数据进行分析，根据分析结果制定安全培训内容。

进一步的，所述信息获取模块获取的图像信息包括施工现场的人员、设备和环境的图像信息。

进一步的，所述信息获取模块包括人员信息获取单元和图像信息获取单元，所述人员信息获取单元用于对工作人员的信息进行录入保存，形成工作人员信息数据库，所述图像信息获取单元用于获取施工现场的图像信息。

进一步的，所述信息获取单元获取的工作人员的信息包括姓名、年龄、医疗记录信息和面部图像信息。

进一步的，所述图像分析模块包括项目识别单元、设备识别单元、环境识别单元、人员识别单元和操作识别单元，所述项目识别单元用于根据获取的施工现场的图像信息识别施工现场的施工项目，所述设备识别单元用于根据获取的施工现场的图像信息识别施工现场的施工设备，所述人员识别单元用于根据获取的施工现场的图像信息获取现场工作人员的身份信息，所述操作识别单元用于根据工作人员正在施工的项目以及施工设备对工作人员的操作进识别，得到识别结果。

进一步的，所述错误率计算模块包括人员操作判定单元、错误率计算单元和数据存储单元，所述人员操作判定单元用于根据所述操作识别单元得到的识别结果，对工作人员的操作进行判定，得到判定结果，所述错误率计算单元用于存储判定结果，并计算错误率，所述数据存储单元用于存储工作人员的操作错误率数据以及操作的原始数据。

进一步的，所述原始数据包括工作人员操作的图像数据和工作人员的信息。

进一步的，所述安全管理模块包括人员管理单元、安全培训单元和预警单元，所述人员管理单元用于根据所述项目识别单元、所述设备识别单元和所述人员识别单元得到的识别信息，判定工作人员不适应于当前施工项目和施工设备时，所述预警单元发送预警信息进行提示，所述预警单元还用于在人员操作判定单元判定工作人员的操作为不规范操作时，发送预警信息进行提示，所述安全培训单元用于根据所述数据存储单元存储的工作人员的操作错误率数据以及操作的原始数据指定对应的安全培训计划用于对工作人员进行安全培训。

本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：

本发明通过预先录入所有工作人员的信息，在管理施工现场的过程中实时采集施工现场的图像，对施工现场图像中的施工项目、施工设备和工作人员进行识别，在出现施工项目人员安排不合理以及工作人员操作不规范时，发送预警信息进行提醒，同时对不规范的操作计算错误率并进行记录，根据记录的数据指定对应的安全培训，提升工作人员的安全意识，降低不规范操作造成的安全事故，解决了目前建筑施工过程中存在的工作人员不规范的操作不能得到及时的纠正，从而导致产生事故的问题。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例公开的一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统的结构示意图。

附图标记：

1、信息获取模块；11、人员信息获取单元；12、图像信息获取单元；2、图像分析模块；21、项目识别单元；22、设备识别单元；23、环境识别单元；24、人员识别单元；25、操作识别单元；3、错误率计算模块；31、人员操作判定单元；32、错误率计算单元；33、数据存储单元；4、安全管理模块；41、人员管理单元；42、安全培训单元；43、预警单元。

具体实施例

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

如图1所示，本发明实施例提供一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，包括：信息获取模块1、图像分析模块2、错误率计算模块3和安全管理模块4；

信息获取模块1，用于获取工作人员的信息并进行存储，还用于获取施工现场的图像信息；

具体的，信息获取模块1包括人员信息获取单元11和图像信息获取单元12，人员信息获取单元11用于对工作人员的信息进行录入保存，形成工作人员信息数据库，信息获取单元获取的工作人员的信息包括姓名、年龄、医疗记录信息和面部图像信息，图像信息获取单元12用于获取施工现场的图像信息，信息获取模块1获取的图像信息包括施工现场的人员、设备和环境的图像信息。

图像分析模块2，用于对信息获取模块1获取的施工现场的图像信息进行分析，得到分析结果；

具体的，图像分析模块2包括项目识别单元21、设备识别单元22、环境识别单元23、人员识别单元24和操作识别单元25，项目识别单元21用于根据获取的施工现场的图像信息识别施工现场的施工项目，如：吊装、模板支设、外墙工程、混凝土施工等，设备识别单元22用于根据获取的施工现场的图像信息识别施工现场的施工设备，如：塔吊、搅拌机、打夯机等，人员识别单元24用于根据获取的施工现场的图像信息获取现场工作人员的身份信息，具体为，人员识别单元24根据施工现场的图像信息获取工作人员的面部信息，通过对面部信息的识别从人员信息获取单元11存储的工作人员信息数据库中识别出对应的工作人员，操作识别单元25用于根据工作人员正在施工的项目以及施工设备对工作人员的操作进识别，得到识别结果，识别结果为工作人员的操作动作数据。

错误率计算模块3，用于根据图像分析模块2得到的分析结果，对工作人员的操作进行分析，还用于对工作人员的操作错误率进行计算并进行数据存储；

具体的，错误率计算模块3包括人员操作判定单元31、错误率计算单元32和数据存储单元33，人员操作判定单元31用于根据操作识别单元25得到的识别结果，对工作人员的操作进行判定，得到判定结果，具体为，操作判定单元预设有标准的操作动作，在工作人员的操作动作与预设的标准操作动作不相符合时，判定该工作人员的操作不规范，错误率计算单元32用于存储判定结果，并计算错误率，数据存储单元33用于存储工作人员的操作错误率数据以及操作的原始数据，原始数据包括工作人员操作的图像数据和工作人员的信息，用于形成历史记录。

安全管理模块4，用于对图像分析模块2的到的分析结果，对工作人员进管理，并发送预警信息，还用于对错误率计算模块3得到的数据进行分析，根据分析结果制定安全培训内容；

具体的，安全管理模块4包括人员管理单元41、安全培训单元42和预警单元43，人员管理单元41用于根据项目识别单元21、设备识别单元22和人员识别单元24得到的识别信息，判定工作人员不适应于当前施工项目和施工设备时，预警单元43发送预警信息进行提示，例如，在进行混凝土施工项目时，项目标准需要六名工作人员进行操作，人员管理单元41根据项目识别单元21、设备识别单元22和人员识别单元24得到的识别信息，判定混凝土施工项目工作人员的数量不足，预警单元43发送预警信息进行提醒，另一种情况为，在进行混凝土施工项目时，人员管理单元41根据项目识别单元21、设备识别单元22和人员识别单元24得到的识别信息，判定混凝土施工项目工作人员中有工作人员身体和年龄因素不适应于该施工项目或施工设备，预警单元43发送预警信息进行提醒，预警单元43还用于在人员操作判定单元31判定工作人员的操作为不规范操作时，发送预警信息进行提示，安全培训单元42用于根据数据存储单元33存储的工作人员的操作错误率数据以及操作的原始数据指定对应的安全培训计划用于对工作人员进行安全培训。

一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警方法：

S1，信息获取，人员信息获取单元11对工作人员的信息进行录入保存，形成工作人员信息数据库，图像信息获取单元12获取施工现场的图像信息；

S2，图像分析，项目识别单元21根据获取的施工现场的图像信息识别施工现场的施工项目，设备识别单元22根据获取的施工现场的图像信息识别施工现场的施工设备，人员识别单元24根据获取的施工现场的图像信息获取现场工作人员的身份信息，操作识别单元25根据工作人员正在施工的项目以及施工设备对工作人员的操作进识别，得到识别结果；

S3，错误率计算，人员操作判定单元31根据操作识别单元25得到的识别结果，对工作人员的操作进行判定，得到判定结果，错误率计算单元32存储判定结果，并计算错误率，数据存储单元33存储工作人员的操作错误率数据以及操作的原始数据；

S4，安全管理，人员管理单元41根据项目识别单元21、设备识别单元22和人员识别单元24得到的识别信息，判定工作人员不适应于当前施工项目和施工设备时，预警单元43发送预警信息进行提示，预警单元43还在人员操作判定单元31判定工作人员的操作为不规范操作时，发送预警信息进行提示，安全培训单元42根据数据存储单元33存储的工作人员的操作错误率数据以及操作的原始数据指定对应的安全培训计划对工作人员进行安全培训。

应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。

在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。

本领域技术人员还应当理解，结合本文的实施例描述的各种说明性的逻辑框、模块、电路和算法步骤均可以实现成电子硬件、计算机软件或其组合。为了清楚地说明硬件和软件之间的可交换性，上面对各种说明性的部件、框、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般地描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和对整个系统所施加的设计约束条件。熟练的技术人员可以针对每个特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本公开的保护范围。

结合本文的实施例所描述的方法或者算法的步骤可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或其组合。软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质连接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该ASIC可以位于用户终端中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于用户终端中。

对于软件实现，本申请中描述的技术可用执行本申请所述功能的模块(例如，过程、函数等)来实现。这些软件代码可以存储在存储器单元并由处理器执行。存储器单元可以实现在处理器内，也可以实现在处理器外，在后一种情况下，它经由各种手段以通信方式耦合到处理器，这些都是本领域中所公知的。

上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。

Claims

1.一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，其特征在于，包括：信息获取模块、图像分析模块、错误率计算模块和安全管理模块；

2.如权利要求1所述的一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，其特征在于，所述信息获取模块获取的图像信息包括施工现场的人员、设备和环境的图像信息。

3.如权利要求1所述的一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，其特征在于，所述信息获取模块包括人员信息获取单元和图像信息获取单元，所述人员信息获取单元用于对工作人员的信息进行录入保存，形成工作人员信息数据库，所述图像信息获取单元用于获取施工现场的图像信息。

4.如权利要求3所述的一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，其特征在于，所述信息获取单元获取的工作人员的信息包括姓名、年龄、医疗记录信息和面部图像信息。

5.如权利要求1所述的一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，其特征在于，所述图像分析模块包括项目识别单元、设备识别单元、环境识别单元、人员识别单元和操作识别单元，所述项目识别单元用于根据获取的施工现场的图像信息识别施工现场的施工项目，所述设备识别单元用于根据获取的施工现场的图像信息识别施工现场的施工设备，所述人员识别单元用于根据获取的施工现场的图像信息获取现场工作人员的身份信息，所述操作识别单元用于根据工作人员正在施工的项目以及施工设备对工作人员的操作进识别，得到识别结果。

6.如权利要求5所述的一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，其特征在于，所述错误率计算模块包括人员操作判定单元、错误率计算单元和数据存储单元，所述人员操作判定单元用于根据所述操作识别单元得到的识别结果，对工作人员的操作进行判定，得到判定结果，所述错误率计算单元用于存储判定结果，并计算错误率，所述数据存储单元用于存储工作人员的操作错误率数据以及操作的原始数据。

7.如权利要求6所述的一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，其特征在于，所述原始数据包括工作人员操作的图像数据和工作人员的信息。

8.如权利要求6所述的一种基于AI的建筑工程安全管理错误率识别报警系统，其特征在于，所述安全管理模块包括人员管理单元、安全培训单元和预警单元，所述人员管理单元用于根据所述项目识别单元、所述设备识别单元和所述人员识别单元得到的识别信息，判定工作人员不适应于当前施工项目和施工设备时，所述预警单元发送预警信息进行提示，所述预警单元还用于在人员操作判定单元判定工作人员的操作为不规范操作时，发送预警信息进行提示，所述安全培训单元用于根据所述数据存储单元存储的工作人员的操作错误率数据以及操作的原始数据指定对应的安全培训计划用于对工作人员进行安全培训。