CN115410335A - 一种基于机器视觉及语义网络的建筑工程安全监测预警系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉及语义网络的建筑工程安全监测预警系统，包括：语义网络构建模块，基于建筑工程安全文档资料构建建筑工程安全知识语义网络；数据采集模块，采集施工现场及作业影像数据及环境数据；特征识别模块，基于机器视觉及深度学习相关算法，从建筑工程现场图像中自动识别安全相关的视觉特征；分析推理模块，基于若干视觉特征，结合建筑工程安全知识语义网络，进行分析推理现场隐含的安全事故风险；预警推送模块，基于现场安全分析推理结果，将危险性大的作业点及人员定位显示并推送相关责任人。本发明基于机器视觉技术自动识别工程现场影像特征，并结合建筑安全工程知识语义网络，进行分析推理，实现建筑工程安全监测预警。

Description

一种基于机器视觉及语义网络的建筑工程安全监测预警系统
技术领域
本发明属于建筑工程安全监测预警技术领域，更具体地，涉及一种基于机器视觉及语义网络的建筑工程安全监测预警系统。
背景技术
建筑工程安全管理一直是建筑工程项目开展的首要工作。随着人工智能技术的进步，尤其是深度学习技术的发展，基于建筑工程现场视频监控影像，自动识别安全隐患相关特征目标的安全预警系统逐渐涌现，包括安全帽、安全带的佩戴识别，烟雾、火焰识别等，缺乏对建筑工程项目的安全监控预警技术。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提出了一种基于机器视觉及语义网络的建筑工程安全监测预警系统，基于机器视觉技术自动识别工程现场影像特征，并结合建筑安全工程知识语义网络，进行分析推理，实现建筑工程安全监测预警，该系统具备较高的可扩展性、可解释性和泛化性。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于机器视觉及语义网络的建筑工程安全监测预警系统，包括语义网络构建模块、数据采集模块、特征识别模块、分析推理模块及预警结果推送模块；
所述语义网络构建模块，用于从建筑工程安全文档资料中抽取建筑工程安全要求条目及安全事故因果关系，构建建筑工程安全知识语义网络；
所述数据采集模块，用于从建筑工程现场实时采集施工现场及作业影像数据得到建筑工程现场图像，并采集环境数据；
所述特征识别模块，用于基于机器视觉及深度学习相关算法，从建筑工程现场图像中自动识别安全相关的视觉特征；
所述分析推理模块，用于基于建筑工程现场图像中的若干视觉特征，结合建筑工程安全知识语义网络及环境数据，进行分析推理现场隐含的安全事故风险；
所述预警推送模块，用于基于现场安全分析推理结果，结合BIM模型及现场监控影像，将目标危险性的作业点及人员定位显示并推送相关责任人。
在一些可选的实施方案中，所述语义网络构建模块，用于采用手动构建和自动构建相结合的方式得到建筑工程安全文档相关信息，通过手动构建企业建筑工程安全相关规定、细则中的业务要求，自动构建部分涵盖包括国家、地方和行业的建筑安全工程相关规范中的术语，要求及关系，然后采用基于规则和领域词典的方法从建筑工程安全文档中提取实体，实体类型分为施工部位、作业类型、防护及装置设备，同时抽取实体间关系，分为严禁和应采用。
在一些可选的实施方案中，所述特征识别模块采用深度学习算法对采集的工程现场图像进行特征抽取，特征类型分为施工部位、作业类型、防护及装置设备。
在一些可选的实施方案中，所述分析推理模块，用于使用工程现场图像中抽取出的特征，在构建的建筑工程安全语义网络中，查询相关实体，并根据语义网络中描述的实体关系，分析判断工程现场图像中是否存在安全隐患的特征，如果工程现场图像的实体关系与建筑工程安全语义网络中的实体关系存在冲突，或实体所需的作业环境与当时的施工现场环境监测数据不符，则判定工程现场图像中存在安全问题，并将存在实体关系冲突的语义实体进行处理，形成安全问题报告。
在一些可选的实施方案中，所述预警推送模块对分析出含有安全隐患的工程现场图像，结合拍摄工程现场图像的相机所在位置及工程的BIM模型，在BIM模型中定位并显示安全隐患类型及实际监控图像，通过APP推送预警至相关责任人。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
本发明基于国家、地方、行业企业相关建筑工程安全规范文本，自动构建建筑工程安全知识语义网络。根据建筑工程现场监控，从图像中自动提取若干特征，结合建筑工程安全知识语义网络，进行分析推理，可以发现隐含复杂的安全违规问题。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于机器视觉及语义网络的建筑工程安全监测预警系统架构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明实施例提供一种基于机器视觉及语义网络的建筑工程安全监测预警系统，如图1所示，该系统包括语义网络构建模块，数据采集模块，特征识别模块，分析推理模块，预警结果推送模块，具体地：
语义网络构建模块，用于从建筑工程安全文档资料，如国家、地方建筑工程安全相关规范，企业安全手册，事故分析总结等，抽取建筑工程安全要求条目，安全事故因果关系，构建建筑工程安全知识语义网络；
数据采集模块，用于从建筑工程现场实时采集施工现场及作业影像数据，以及现场风力，温度等环境数据等；
特征识别模块，用于基于机器视觉及深度学习相关算法，从建筑工程现场图像中，自动识别安全相关的视觉特征；
分析推理模块，用于基于建筑工程现场图像中的若干视觉特征，结合建筑工程安全知识语义网络，进行分析推理现场隐含的安全事故风险；
预警推送模块，用于基于现场安全分析推理结果，进行安全风险定级。
在本发明实施例中，安全风险定级可以分为“重大风险”、“较大风险”、“一般风险”、“低风险”，采用预定义的安全问题类型与风险等级对照表进行分类定级。结合BIM模型及现场监控影像，将目标危险性的作业点，也即此时的“较大风险”及以上的作业点及人员定位显示并实时推送告警至相关责任人，将“一般风险”及以下的安全问题图像自动形成安全日报，等待后续处理。
下述说明进一步给出了符合本发明要求的基于机器视觉及语义网络的建筑工程安全监测预警系统各模块的部分实现方法。
在本发明实施例中，语义网络构建模块的语义网络构建数据来源为，建筑施工安全技术规范，建设工程安全生产管理条例，企业安全施工手册等文档。使用安全技术规范术语部分包括的词汇，作为初始的建筑工程安全领域词典。其次，通过中文分词工具处理原始文档，人工审核分词结果，并将建筑施工安全相关的专有词汇进行标注并添加至词典，标注采用“施工部位”、“作业类型”，“防护”，“装置设备”四个类型，即"\loc","\op","\pr","\ep"。
采用基于规则和领域词典的方法从建筑工程安全文档中提取实体，实体类型分为“施工部位”、“作业类型”，“防护”，“装置设备”等；同时抽取实体间关系，分为“严禁”，“应采用”，“应配备”等。建筑工程安全语义网络采用手动构建和自动构建相结合的方式；安全工程师通过手动构建企业建筑工程安全相关规定、细则中的业务要求；建筑工程安全语义网络自动构建部分涵盖从国家、地方、行业等建筑安全工程相关规范中的术语，要求及关系。
在本发明实施例中，数据采集模块，使用工程现场原有视频监控系统，同时设置具备光学变焦的摄像头，航拍无人机进行大场景巡检。同时，在塔机顶部及建筑物主要外立面设置风向、风速传感器，在主要施工作业面设置温度、湿度传感。
在本发明实施例中，特征识别模块，对施工部位、施工作业类型、防护装备及措施，施工机械设备四大类场景进行图像数据集的建立，基于卷积神经网络进行训练，实现建筑施工图像的语义识别，建立建筑施工现场基础特征识别能力。
在本发明实施例中，分析推理模块，基于施工现场图像的语义识别结果，即图像中所包含的建筑施工领域知识实体，在建筑工程安全专业知识语义网络中检索相关实体及对应的实体关系。如果图像所包含的实体关系与语义网络中的实体关系存在冲突，或实体所需的作业环境(风速，温度等)与当时的施工现场环境监测数据不符，则判定该施工现场图像中存在安全问题，并将存在实体关系冲突的语义实体进行处理，形成安全问题报告。例一，某现场施工图像中包含实体“动火作业”，但不包含实体“灭火器”，而语义网络中“动火作业”实体与“灭火器”实体存在“应配备”关系，因此判定此施工图像中存在安全隐患。例二，某现场施工图像中包含实体“吊装作业”，而当时施工现场的风速监测为11.6m/s(六级风)，与实体“吊装作业”的环境要求存在冲突，因此判定此施工图像中存在安全隐患。
在本发明实施例中，预警推送模块，将分析推理模块返回的安全问题报告，按照预定义的预警等级分类，进行手机客户端应用的推送，对于危险等级为“严重”的安全问题，对报警内容进行语音合成，并通过语音服务，自动拨叫相关安全责任人的手机，进行实时预警。
需要指出，根据实施的需要，可将本申请中描述的各个步骤/部件拆分为更多步骤/部件，也可将两个或多个步骤/部件或者步骤/部件的部分操作组合成新的步骤/部件，以实现本发明的目的。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于机器视觉及语义网络的建筑工程安全监测预警系统，其特征在于，包括语义网络构建模块、数据采集模块、特征识别模块、分析推理模块及预警结果推送模块；
所述语义网络构建模块，用于从建筑工程安全文档资料中抽取建筑工程安全要求条目及安全事故因果关系，构建建筑工程安全知识语义网络；
所述数据采集模块，用于从建筑工程现场实时采集施工现场及作业影像数据得到建筑工程现场图像，并采集环境数据；
所述特征识别模块，用于基于机器视觉及深度学习相关算法，从建筑工程现场图像中自动识别安全相关的视觉特征；
所述分析推理模块，用于基于建筑工程现场图像中的若干视觉特征，结合建筑工程安全知识语义网络及环境数据，进行分析推理现场隐含的安全事故风险；
所述预警推送模块，用于基于现场安全分析推理结果，结合BIM模型及现场监控影像，将目标危险性的作业点及人员定位显示并推送相关责任人。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述语义网络构建模块，用于采用手动构建和自动构建相结合的方式得到建筑工程安全文档相关信息，通过手动构建企业建筑工程安全相关规定、细则中的业务要求，自动构建部分涵盖包括国家、地方和行业的建筑安全工程相关规范中的术语，要求及关系，然后采用基于规则和领域词典的方法从建筑工程安全文档中提取实体，实体类型分为施工部位、作业类型、防护及装置设备，同时抽取实体间关系，分为严禁和应采用。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述特征识别模块采用深度学习算法对采集的工程现场图像进行特征抽取，特征类型分为施工部位、作业类型、防护及装置设备。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述分析推理模块，用于使用工程现场图像中抽取出的特征，在构建的建筑工程安全语义网络中，查询相关实体，并根据语义网络中描述的实体关系，分析判断工程现场图像中是否存在安全隐患的特征，如果工程现场图像的实体关系与建筑工程安全语义网络中的实体关系存在冲突，或实体所需的作业环境与当时的施工现场环境监测数据不符，则判定工程现场图像中存在安全问题，并将存在实体关系冲突的语义实体进行处理，形成安全问题报告。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述预警推送模块对分析出含有安全隐患的工程现场图像，结合拍摄工程现场图像的相机所在位置及工程的BIM模型，在BIM模型中定位并显示安全隐患类型及实际监控图像，通过APP推送预警至相关责任人。
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