CN114973142A - 一种智慧工地的智能监控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智慧工地的智能监控方法及系统，涉及智能监控相关领域，所述方法包括：基于数据采集装置采集目标监控工地的基础施工信息并进行功能分析，输出功能特征；以所述功能特征为聚类特征进行同功能区域聚类，输出监控区域聚类结果匹配对应的监测指标集，通过静态监控设备输出静态监测数据集；根据所述动态监控设备，获取动态监测数据集；将所述静态监测数据集和所述动态监测数据集输入异常监测模型中，输出异常监测结果；根据所述异常监测结果，输出监测预警信息。解决了现有技术监控数据源单一，造成预警响应周期较长，数据交互性差的技术问题，采用了通过结合静态和动态结合的监控方式，提高异常预警及时性、准确性的效果。

Description

一种智慧工地的智能监控方法及系统

技术领域

本发明涉及智能监控相关领域，尤其涉及一种智慧工地的智能监控方法及系统。

背景技术

智慧工地能够运用信息化手段，通过三维设计平台对工程项目进行施工，从而对工程项目的生命周期进行准确模拟，实现信息的智慧处理，保证施工项目进程的主动把控。目前智慧工地上的监控采集主要是进行统一化数据采集从而实现数据化处理，对于执行过程中的数据进行自动监测时，监控数据源较大，容易对之后的数据处理产生较大的运算负荷，因此，对于智慧工地的智慧监控能够帮助解决这一现状。

现阶段，对于智慧工地的智能监控多采用单一数据源，容易造成监控数据的异常预警响应周期较长，数据交互性差，进而影响智慧工地监控质量的技术问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本申请通过提供一种智慧工地的智能监控方法及系统，解决了现有技术中对于智慧工地的智能监控多采用单一数据源，容易造成监控数据的异常预警响应周期较长，数据交互性差，进而影响智慧工地监控质量的技术问题，采用了通过结合静态监控设备和动态监控设备之间的监控交互的方式，实现数据源区域划分，进而提高异常预警及时性、准确性的效果。

一方面，本申请提供一种智慧工地的智能监控方法，所述方法应用于一种智慧工地的智能监控系统，所述系统与数据采集装置、静态监控设备和动态监控设备通信连接，所述方法包括：基于所述数据采集装置采集目标监控工地的基础施工信息；按照所述基础施工信息对所述目标监控工地进行功能分析，输出功能特征；以所述功能特征为聚类特征进行同功能区域聚类，输出监控区域聚类结果；通过对所述监控区域聚类结果匹配对应的监测指标集，所述静态监控设备按照匹配好的所述监测指标集对每一个区域进行监控数据采集，输出静态监测数据集；根据所述动态监控设备，获取动态监测数据集，其中，所述动态监控设备和所述静态监控设备通信连接，且所述动态监控设备为用户手持、穿戴装置；将所述静态监测数据集和所述动态监测数据集输入异常监测模型中，根据所述异常监测模型，输出异常监测结果；根据所述异常监测结果，输出监测预警信息。

另一方面，本申请还提供了一种智慧工地的智能监控方法的系统，所述系统与数据采集装置、静态监控设备和动态监控设备通信连接，所述系统包括：数据采集模块，所述数据采集模块用于基于所述数据采集装置采集目标监控工地的基础施工信息；功能分析模块，所述功能分析模块用于按照所述基础施工信息对所述目标监控工地进行功能分析，输出功能特征；区域聚类模块，所述区域聚类模块用于以所述功能特征为聚类特征进行同功能区域聚类，输出监控区域聚类结果；静态监测模块，所述静态监测模块用于通过对所述监控区域聚类结果匹配对应的监测指标集，所述静态监控设备按照匹配好的所述监测指标集对每一个区域进行监控数据采集，输出静态监测数据集；动态监测模块，所述动态监测模块用于根据所述动态监控设备，获取动态监测数据集，其中，所述动态监控设备和所述静态监控设备通信连接，且所述动态监控设备为用户手持、穿戴装置；异常分析模块，所述异常分析模块用于将所述静态监测数据集和所述动态监测数据集输入异常监测模型中，根据所述异常监测模型，输出异常监测结果；监测预警模块，所述监测预警模块用于根据所述异常监测结果，输出监测预警信息。

拟通过本申请提出的一种智慧工地的智能监控方法及系统，所产生的技术效果如下：

由于采用了根据数据采集装置采集目标监控工地的基础施工信息，进一步的，按照所述基础施工信息对所述目标监控工地中每个区域的功能进行分析，输出功能特征，从而以获取的功能特征为聚类特征进行同功能区域聚类，输出监控区域聚类结果，其中，每一类监控区域中设有对应的静态监控设备，进一步的，根据所述监控区域聚类结果对每一个区域进行监测指标集匹配，从而按照所述静态监控设备对每一个区域进行监控数据采集，输出静态监测数据集，另一方面，由动态用户手持、或穿戴所述动态监控设备，获取动态监测数据集，再将获取到的静态监测数据集和所述动态监测数据集输入异常监测模型中，根据所述异常监测模型，输出异常监测结果，进而完成对应的异常预警提醒。通过结合静态监控设备和动态监控设备之间的监控交互的方式，实现数据源区域划分，进而提高异常预警及时性、准确性的效果。

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

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所做的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本申请实施例一种智慧工地的智能监控方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种智慧工地的智能监控方法的监控区域聚类流程示意图；

图3为本申请实施例一种智慧工地的智能监控方法的二次聚类流程示意图；

图4为本申请实施例一种智慧工地的智能监控方法的设备数据交互流程示意图；

图5为本申请实施例一种智慧工地的智能监控方法的系统的结构示意图；

附图标记说明：数据采集模块11，功能分析模块12，区域聚类模块13，静态监测模块14，动态监测模块15，异常分析模块16，监测预警模块17。

后续将结合附图详细的描述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。

具体实施方式

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种智慧工地的智能监控方法，所述方法应用于一种智慧工地的智能监控系统，所述系统与数据采集装置、静态监控设备和动态监控设备通信连接，所述方法包括：

步骤S100：基于所述数据采集装置采集目标监控工地的基础施工信息；

步骤S200：按照所述基础施工信息对所述目标监控工地进行功能分析，输出功能特征；

现阶段，为了响应互联网技术成果和智慧城市建设项目，而智慧工地的管理目标是依托计算机信息、网络通讯、物联网、系统集成及云计算技术，通过数据采集、信息动态交互、智能分析，建立起一套集成的项目建设综合管理系统，利用次实现项目管理的智慧工地工程生命周期的有效管理，本申请提出了一种智慧工地的智能监控方法，能够对智慧工地的信息化管理中进行监控数据的采集方式进行分析，从而利用智能化监控的方式，提高智慧工地监控质量的效果。

进一步的，所述数据采集装置是对所述目标监控工地进行基础施工信息进行实时数据采集的装置，包括数据采集识别传感器、数据传输单元和数据预处理单元等，其中，所述目标监控工地为进行工地监控的实时建筑工程地，从而根据所述数据采集装置对所述目标监控工地的基础施工信息进行采集，输出多个施工信息，包括施工类型、施工进度、施工区域、施工人数等，进而以获取到的所述基础施工信息作为基础信息实现之后的实施例步骤。

应理解，由于所述基础施工信息能够表征所述目标监控工地的工地基础状态，为了实现监控数据的逻辑化功能输出，对所述基础施工信息对所述目标监控工地中的区域进行功能化分析，输出所述目标监控区域中各个区域片中对应的功能特征，为之后的功能分析提供数据源，通过采用区域功能特征化分析的方式，能够进一步划分所述目标监控工地，微监控数据区域化提供有效的参照基础。

步骤S300：以所述功能特征为聚类特征进行同功能区域聚类，输出监控区域聚类结果；

进一步的，如图2所示，以所述功能特征为聚类特征进行同功能区域聚类，输出监控区域聚类结果，本申请实施例步骤S300还包括：

步骤S310：通过对所述目标监控工地进行数据采集，获取工程规模信息、工程结构信息和人员组成信息；

步骤S320：以所述工程规模信息、所述工程结构信息和所述人员组成信息进行信息熵计算，获取信息熵计算结果；

步骤S330：按照所述信息熵计算结果，对所述工程规模信息、所述工程结构信息和所述人员组成信息作为层级划分节点，生成区域分类树；

步骤S340：将所述功能特征输入所述区域分类树中，输出所述监控区域聚类结果。

具体而言，当获取步骤S200中所述目标监控工地的片区功能特征后，需要对所有的片区进行功能聚类，即以相同执行功能的片区作为同一监控分区进行同一化管理，便于对所述目标监控工地进行片区功能监控，由于在同一执行功能下，其对应的监控要素存在相同性，便于减少监控数据产生的类，提高监控数据的处理效率。

相应的，对所述目标监控工地进行聚类是以所述功能特征为聚类特征实现的，将同特征功能的区域进行聚类，从而输出监控区域聚类结果，进一步的，区域聚类的过程是根据计算机搭建的聚类模型进行的，主要过程如下：

首先，需要对所述目标监控工地进行数据采集，获取每个片区中的工程规模信息、工程结构信息和人员组成信息，其中，所述工程规模信息能够对区域中的规模大小进行分析，判断是否独立监控；所述工程结构信息为进一步获取其工程结构的状态，分析其对应的子功能区；所述人员组成是对每个区域的人员身份进行分析，进一步由人员分布确定所处功能区，并按照所述工程规模信息、所述工程结构信息和所述人员组成信息之间的信息熵大小进行聚类分类的前后层级，对应作为区域分类树的层级划分节点，对输入的所述功能特征进行进一步的识别分类，按照分类后每一类作为同一监控功能区进行聚类，输出所述监控区域聚类结果，从而达到了基于区域分类树的数学模型提高聚类效率的效果。

进一步的，本申请实施例步骤S340还包括：

步骤S341：取所述监控区域聚类结果中的聚类K值，其中，所述聚类K值为聚类后的区域数量值，K为不小于2的正整数；

步骤S342：判断所述聚类K值是否大于等于预设聚类K值，若所述聚类K值大于等于所述预设聚类K值，输出聚类相似性分析结果；

步骤S343：根据所述聚类相似性分析结果，对所述监控区域聚类结果进行二次聚类，输出二次聚类结果。

进一步的，如图3所示，本申请实施例步骤S343还包括：

步骤S343-1：根据所述聚类相似性分析结果进行坐标分布，输出坐标分布集群；

步骤S343-2：按照所述坐标分布集群，获取集群密度小于预设集群密度的相邻聚类区域；

步骤S343-3：通过对所述相邻聚类区域进行合并，输出所述二次聚类结果。

具体而言，当按照所述区域分类树输出所述监控区域聚类结果后，对所述监控区域聚类结果进行进一步的聚类自检，为了保证输出的所有类别都具有较强的特征性，因此，需要通过对聚类效果进行进一步的评定，对于不满足聚类准确性需求的情况进行二次聚类调整，保证输出结果的准确性。

判断是否需要进行二次聚类调整之前，首先需要获取所述监控区域聚类结果中表示聚类区域类别数量的K值大小，K为不小于2的正整数，进一步的，判断K值大小是否大于等于预设聚类K值，其中，所述预设聚类K值为提前设置能够进行二次聚类的数量值，若小于所述预设聚类K值，表示目前聚类结果不足以支撑二次聚类，从而容易降低聚类质量，因此，若大于等于所述预设聚类K值，满足二次聚类的数据条件，进一步的，对所述监控区域聚类结果中的每一类进行功能特征相似性分析，并以对应的相似性系数代表其对应的类别，从而将此相似性系数集合作为所述聚类相似性分析结果，并按照所述聚类相似性分析结果输出所述二次聚类结果。

进一步的，按照所述聚类相似性分析结果输出所述二次聚类结果的过程如下：

以所述聚类相似性分析结果中的所有相似性系数进行坐标分布，从而输出坐标分布集群，按照坐标分布集群中的功能相似性，对每一个坐标点与其相邻的坐标点进行集群密度计算，从而获取小于预设集群密度的相邻聚类区域，即表征功能相似性最为接近的两个坐标，再按照其坐标对应的相邻聚类区域进行合并，输出所述二次聚类结果，从而达到了基于聚类集群密度的计算，将集群密度较小的坐标点所对应的类别进行合并，从而提高聚类效果，实现对所述目标监控工地的功能区分布监控，提高监控数据源处理效率的技术效果。

步骤S400：通过对所述监控区域聚类结果匹配对应的监测指标集，所述静态监控设备按照匹配好的所述监测指标集对每一个区域进行监控数据采集，输出静态监测数据集；

具体而言，以所述监控区域聚类结果中的每一监控功能类，从而基于该类别进行监控指标配置，当处于相同功能时对应的监控指标为能够针对其不同类别的执行功能进行指标配置，从而使得每一区域中的监控数据采集效率提高，为之后数据的进一步处理提高针对性处理流程优化，其中，所述静态监控设备为多区域设备联合的监控集合设备，包括多个子静态监控设备，每一个子静态监控设备对应所述监控区域聚类结果中的一个聚类功能，从而能够根据不同监控功能区对应配置静态监控设备进行数据监控的指标，提高数据获取的针对性和数据的实用性，降低数据后续处理的复杂性，实现数据的灵活获取，提高监测数据源质量的效果。

步骤S500：根据所述动态监控设备，获取动态监测数据集，其中，所述动态监控设备和所述静态监控设备通信连接，且所述动态监控设备为用户手持、穿戴装置；

进一步的，如图4所示，所述动态监控设备包括定位装置，本申请实施例步骤S500还包括：

步骤S510：根据所述动态监控设备，获取动态用户的实时定位信息，其中，所述动态用户为手持、或穿戴所述动态监控设备的用户；

步骤S520：按照所述实时定位信息，获取所述动态用户所处的实时聚类区域；

步骤S530：根据所述实时聚类区域，获取数据接口连接指令；

步骤S540：按照所述数据接口连接指令，将所述动态监控设备的数据传输接口连接对应聚类区域所配置的所述静态监控设备的数据传输接口，获取所述实时聚类区域的静态、动态交互数据。

具体而言，由于所述静态监控设备为安装于对应区域的静态数据采集装置，其监控数据采集细化度不够完善，通过增加所述动态监控设备，实现动态数据和静态数据结合的方式，提高监控数据源的获取质量，输出所述动态监测数据集，应理解，所述动态监控设备为用户手持的监控设备，或者基于用户佩戴的设备，随着用户的不断变化随之发生动态变化的设备，比如，配置于工作人员的安全帽上，或者穿戴于用户肢体等视角开阔的地方，便于进行动态数据获取。

由于所述动态监控设备和所述静态监控设备相连接，存在数据交互功能，能够根据静态监控设备的监测指标向所述动态监控设备发送对应的监测指标，进一步的，由于所述动态监控设备能够随着动态用户的位置状态不断发生变化，因此，所述动态监控设备中包括的定位装置，所述定位装置能够根据所述动态用户的实时位置进行所属聚类区域判定，并向对应的所属聚类区域发送数据传输接口连接指令，连接所属聚类区域中的静态监控设备，其过程如下：

根据所述动态监控设备，获取动态用户的实时定位信息，并按照所述实时定位信息，获取所述动态用户所处的实时聚类区域，按照所述数据接口连接指令，将所述动态监控设备的数据传输接口连接对应聚类区域所配置的所述静态监控设备的数据传输接口，用于根据所述动态用户位置区域的改变，随之改变相应的监测指标，以交互变更的方式灵活采集监测数据，达到了静态监测和动态监测协同化交互的效果。

进一步的，本申请实施例步骤S540还包括：

步骤S541：根据所述静态监控设备，获取所述实时监控聚类区域的安全隐患点；

步骤S542：根据所述安全隐患点进行路径拟规划，输出动态监测路径；

步骤S543：将所述动态监测路径输入所述动态监控设备，根据所述动态监控设备中的所述定位装置进行危险规避。

具体而言，基于上一实施例步骤中的所述动态监控设备，为了保证所述动态监控设备的动态用户安全信息，从而能够进一步利用所述动态监控设备中的定位装置进行路线安全指导。具体过程有，根据所述静态监控设备，获取所述动态用户实时所处的所属监控聚类区域的安全隐患点，以所述安全隐患点和所述用户的目的地对所述动态用户的路线进行规划，从而输出所述动态监测路径，由所述静态监控设备进行全局安全隐患把控，由所述动态监控设备进行局部实践，从而能够将所述动态监测路径输入所述动态监控设备，根据所述动态监控设备中的所述定位装置进行危险规避。

步骤S600：将所述静态监测数据集和所述动态监测数据集输入异常监测模型中，根据所述异常监测模型，输出异常监测结果；

步骤S700：根据所述异常监测结果，输出监测预警信息。

进一步的，本申请实施例步骤S600还包括：

步骤S610：将所述静态监测数据集和所述动态监测数据集输入所述异常监测模型中，其中，所述异常监测模型与BIM施工监测系统协同连接；

步骤S620：所述异常监测模型根据所述BIM施工监测系统输出的指标对输入的数据进行指标匹配分析，获取所述异常监测结果，其中，所述异常监测结果为不匹配的异常指标。

具体而言，将所述静态监测数据集和所述动态监测数据集输入所述异常监测模型中，根据所述异常监测模型对输入的静态、动态数据集进行异常监测，其中，所述异常监测模型与BIM施工监测系统协同连接，基于智慧施工的BIM施工监测模拟和数据输出，能够对每一施工项目和周期进行具体化模拟，从而输出BIM系统用于进行异常监测的指标。

进一步的，所述异常监测模型根据所述BIM施工监测系统输出的指标对输入的数据进行指标匹配分析，当对输入的所述静态监测数据集和所述动态监测数据集进行指标计算后，输出的数据与BIM系统输出的指标数据相匹配，目前施工处于正常状态，当输出的数据与BIM系统输出的指标数据不匹配，获取所述异常监测结果，根据所述异常监测结果输出对应的监测预警信息。采用了通过结合静态监控设备和动态监控设备之间的监控交互的方式，同时将BIM系统连接，利用现有模拟数据的输出，对实时施工状态进行生命周期、施工状态等监测，从而实现数据源区域划分，进而提高异常预警及时性、准确性的效果。

结合上述实施例，本发明具有如下的有益效果：

由于采用了根据数据采集装置采集目标监控工地的基础施工信息，进一步的，按照所述基础施工信息对所述目标监控工地中每个区域的功能进行分析，输出功能特征，从而以获取的功能特征为聚类特征进行同功能区域聚类，输出监控区域聚类结果，其中，每一类监控区域中设有对应的静态监控设备，进一步的，根据所述监控区域聚类结果对每一个区域进行监测指标集匹配，从而按照所述静态监控设备对每一个区域进行监控数据采集，输出静态监测数据集，另一方面，由动态用户手持、或穿戴所述动态监控设备，获取动态监测数据集，再将获取到的静态监测数据集和所述动态监测数据集输入异常监测模型中，根据所述异常监测模型，输出异常监测结果，进而完成对应的异常预警提醒。通过结合静态监控设备和动态监控设备之间的监控交互的方式，实现数据源区域划分，进而提高异常预警及时性、准确性的效果。

采用了按照所述数据接口连接指令，将所述动态监控设备的数据传输接口连接对应聚类区域所配置的所述静态监控设备的数据传输接口，用于根据所述动态用户位置区域的改变，随之改变相应的监测指标，以交互变更的方式灵活采集监测数据，达到了静态监测和动态监测协同化交互的效果。

采用了通过结合静态监控设备和动态监控设备之间的监控交互的方式，同时将BIM系统连接，利用现有模拟数据的输出，对实时施工状态进行生命周期、施工状态等监测，从而实现数据源区域划分，进而提高异常预警及时性、准确性的效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种智慧工地的智能监控方法同样发明构思，本发明还提供了一种智慧工地的智能监控方法的系统，如图5所示，所述系统包括：

数据采集模块11，所述数据采集模块11用于基于所述数据采集装置采集目标监控工地的基础施工信息；

功能分析模块12，所述功能分析模块12用于按照所述基础施工信息对所述目标监控工地进行功能分析，输出功能特征；

区域聚类模块13，所述区域聚类模块13用于以所述功能特征为聚类特征进行同功能区域聚类，输出监控区域聚类结果；

静态监测模块14，所述静态监测模块14用于通过对所述监控区域聚类结果匹配对应的监测指标集，所述静态监控设备按照匹配好的所述监测指标集对每一个区域进行监控数据采集，输出静态监测数据集；

动态监测模块15，所述动态监测模块15用于根据所述动态监控设备，获取动态监测数据集，其中，所述动态监控设备和所述静态监控设备通信连接，且所述动态监控设备为用户手持、穿戴装置；

异常分析模块16，所述异常分析模块16用于将所述静态监测数据集和所述动态监测数据集输入异常监测模型中，根据所述异常监测模型，输出异常监测结果；

监测预警模块17，所述监测预警模块17用于根据所述异常监测结果，输出监测预警信息。

进一步的，所述区域聚类模块13还包括：

工地数据分析单元，所述工地数据分析单元用于通过对所述目标监控工地进行数据采集，获取工程规模信息、工程结构信息和人员组成信息；

信息熵计算单元，所述信息熵计算单元用于以所述工程规模信息、所述工程结构信息和所述人员组成信息进行信息熵计算，获取信息熵计算结果；

分类树搭建单元，所述分类树搭建单元用于按照所述信息熵计算结果，对所述工程规模信息、所述工程结构信息和所述人员组成信息作为层级划分节点，生成区域分类树；

区域分类单元，所述区域分类单元用于将所述功能特征输入所述区域分类树中，输出所述监控区域聚类结果。

进一步的，所述区域分类单元还包括：

聚类分析单元，所述聚类分析单元用于获取所述监控区域聚类结果中的聚类K值，其中，所述聚类K值为聚类后的区域数量值，K为不小于2的正整数

聚类判断单元，所述聚类判断单元用于判断所述聚类K值是否大于等于预设聚类K值，若所述聚类K值大于等于所述预设聚类K值，输出聚类相似性分析结果；

二次聚类单元，所述二次聚类单元用于根据所述聚类相似性分析结果，对所述监控区域聚类结果进行二次聚类，输出二次聚类结果。

进一步的，所述二次聚类还包括：

聚类坐标分布单元，所述聚类坐标分布单元用于根据所述聚类相似性分析结果进行坐标分布，输出坐标分布集群；

集群密度计算单元，所述集群密度计算单元用于按照所述坐标分布集群，获取集群密度小于预设集群密度的相邻聚类区域；

区域合并单元，所述区域合并单元用于通过对所述相邻聚类区域进行合并，输出所述二次聚类结果。

进一步的，所述动态监测模块15还包括：

用户定位单元，所述用户定位单元用于根据所述动态监控设备，获取动态用户的实时定位信息，其中，所述动态用户为手持、或穿戴所述动态监控设备的用户；

区域定位单元，所述区域定位单元用于按照所述实时定位信息，获取所述动态用户所处的实时聚类区域；

接口连接单元，所述接口连接单元用于根据所述实时聚类区域，获取数据接口连接指令；

数据交互单元，所述数据交互单元用于按照所述数据接口连接指令，将所述动态监控设备的数据传输接口连接对应聚类区域所配置的所述静态监控设备的数据传输接口，获取所述实时聚类区域的静态、动态交互数据。

进一步的，所述数据交互单元还包括：

隐患排查单元，所述隐患排查单元用于根据所述静态监控设备，获取所述实时监控聚类区域的安全隐患点；

路径规划单元，所述路径规划单元用于根据所述安全隐患点进行路径拟规划，输出动态监测路径；

动态导航单元，所述动态导航单元用于将所述动态监测路径输入所述动态监控设备，根据所述动态监控设备中的所述定位装置进行危险规避。

进一步的，所述异常监测模块16还包括：

系统连接单元，所述系统连接单元用于将所述静态监测数据集和所述动态监测数据集输入所述异常监测模型中，其中，所述异常监测模型与BIM施工监测系统协同连接；

指标匹配单元，所述指标匹配单元用于所述异常监测模型根据所述BIM施工监测系统输出的指标对输入的数据进行指标匹配分析，获取所述异常监测结果，其中，所述异常监测结果为不匹配的异常指标。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的装置及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。以上实施例所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种智慧工地的智能监控方法，其特征在于，所述方法应用于一种智慧工地的智能监控系统，所述系统与数据采集装置、静态监控设备和动态监控设备通信连接，所述方法包括：

基于所述数据采集装置采集目标监控工地的基础施工信息；

按照所述基础施工信息对所述目标监控工地进行功能分析，输出功能特征；

以所述功能特征为聚类特征进行同功能区域聚类，输出监控区域聚类结果；

通过对所述监控区域聚类结果匹配对应的监测指标集，所述静态监控设备按照匹配好的所述监测指标集对每一个区域进行监控数据采集，输出静态监测数据集；

根据所述动态监控设备，获取动态监测数据集，其中，所述动态监控设备和所述静态监控设备通信连接，且所述动态监控设备为用户手持、穿戴装置；

将所述静态监测数据集和所述动态监测数据集输入异常监测模型中，根据所述异常监测模型，输出异常监测结果；

根据所述异常监测结果，输出监测预警信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述功能特征为聚类特征进行同功能区域聚类，输出监控区域聚类结果，所述方法还包括：

通过对所述目标监控工地进行数据采集，获取工程规模信息、工程结构信息和人员组成信息；

以所述工程规模信息、所述工程结构信息和所述人员组成信息进行信息熵计算，获取信息熵计算结果；

按照所述信息熵计算结果，对所述工程规模信息、所述工程结构信息和所述人员组成信息作为层级划分节点，生成区域分类树；

将所述功能特征输入所述区域分类树中，输出所述监控区域聚类结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述监控区域聚类结果中的聚类K值，其中，所述聚类K值为聚类后的区域数量值，K为不小于2的正整数；

判断所述聚类K值是否大于等于预设聚类K值，若所述聚类K值大于等于所述预设聚类K值，输出聚类相似性分析结果；

根据所述聚类相似性分析结果，对所述监控区域聚类结果进行二次聚类，输出二次聚类结果。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述聚类相似性分析结果进行坐标分布，输出坐标分布集群；

按照所述坐标分布集群，获取集群密度小于预设集群密度的相邻聚类区域；

通过对所述相邻聚类区域进行合并，输出所述二次聚类结果。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态监控设备包括定位装置，所述方法还包括：

根据所述动态监控设备，获取动态用户的实时定位信息，其中，所述动态用户为手持、或穿戴所述动态监控设备的用户；

按照所述实时定位信息，获取所述动态用户所处的实时聚类区域；

根据所述实时聚类区域，获取数据接口连接指令；

按照所述数据接口连接指令，将所述动态监控设备的数据传输接口连接对应聚类区域所配置的所述静态监控设备的数据传输接口，获取所述实时聚类区域的静态、动态交互数据。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述静态监控设备，获取所述实时监控聚类区域的安全隐患点；

根据所述安全隐患点进行路径拟规划，输出动态监测路径；

将所述动态监测路径输入所述动态监控设备，根据所述动态监控设备中的所述定位装置进行危险规避。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述静态监测数据集和所述动态监测数据集输入所述异常监测模型中，其中，所述异常监测模型与BIM施工监测系统协同连接；

所述异常监测模型根据所述BIM施工监测系统输出的指标对输入的数据进行指标匹配分析，获取所述异常监测结果，其中，所述异常监测结果为不匹配的异常指标。

8.一种智慧工地的智能监控方法的系统，其特征在于，所述系统与数据采集装置、静态监控设备和动态监控设备通信连接，所述系统包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于基于所述数据采集装置采集目标监控工地的基础施工信息；

功能分析模块，所述功能分析模块用于按照所述基础施工信息对所述目标监控工地进行功能分析，输出功能特征；

区域聚类模块，所述区域聚类模块用于以所述功能特征为聚类特征进行同功能区域聚类，输出监控区域聚类结果；

静态监测模块，所述静态监测模块用于通过对所述监控区域聚类结果匹配对应的监测指标集，所述静态监控设备按照匹配好的所述监测指标集对每一个区域进行监控数据采集，输出静态监测数据集；

动态监测模块，所述动态监测模块用于根据所述动态监控设备，获取动态监测数据集，其中，所述动态监控设备和所述静态监控设备通信连接，且所述动态监控设备为用户手持、穿戴装置；

异常分析模块，所述异常分析模块用于将所述静态监测数据集和所述动态监测数据集输入异常监测模型中，根据所述异常监测模型，输出异常监测结果；

监测预警模块，所述监测预警模块用于根据所述异常监测结果，输出监测预警信息。

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