CN115809785A - 一种智慧工地管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及工地管理，具体涉及一种智慧工地管理系统，包括服务器，服务器通过施工现场图像采集模块采集施工现场图像，并利用施工项目信息获取模块获取施工项目信息，服务器通过施工建筑模型生成模块基于施工项目信息生成施工建筑模型，并利用建筑物构件模型生成模块生成施工建筑模型对应的建筑物构件模型，服务器通过施工流程监管模块基于建筑物构件模型、施工现场图像进行施工流程监管，并利用需求量确定模块确定建筑物构件模型对应的物料、人员、设备需求量，并进行需求量管理；本发明提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的不能对施工项目相关资源进行合理管控，无法对施工现场各种违规施工行为进行及时监管的缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及工地管理，具体涉及一种智慧工地管理系统。
背景技术
智慧工地是指运用信息化手段，通过三维设计平台对施工项目进行精确设计和施工模拟，围绕施工过程管理，建立互联协同、智能生产、科学管理的施工项目信息化生态圈。
现有的智慧工地管理系统在管理复杂的施工项目时，对施工需求，如物料、人员、设备等资源的管控和更新往往不及时，由于资源的交叉使用或占用，使得各施工环节之间不能协同作业，导致施工项目不能如期完成。因此，如何对施工项目相关资源进行合理管控，保证施工有序进行成为亟待解决的问题。
此外，在施工过程中，安全事故不断发生，造成安全事故的主要原因在于传统工地管理缺乏信息化手段，管理效率低下，无法及时分析各个数据流形成有效反馈，使得施工现场存在各种违规施工和不文明施工的行为，给安全生产和工程质量带来严重影响。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种智慧工地管理系统，能够有效克服现有技术所存在的不能对施工项目相关资源进行合理管控，无法对施工现场各种违规施工行为进行及时监管的缺陷。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种智慧工地管理系统，包括服务器，所述服务器通过施工现场图像采集模块采集施工现场图像，并利用施工项目信息获取模块获取施工项目信息，所述服务器通过施工建筑模型生成模块基于施工项目信息生成施工建筑模型，并利用建筑物构件模型生成模块生成施工建筑模型对应的建筑物构件模型，所述服务器通过施工流程监管模块基于建筑物构件模型、施工现场图像进行施工流程监管，并利用需求量确定模块确定建筑物构件模型对应的物料、人员、设备需求量，并进行需求量管理；
所述服务器通过人体姿态识别模型构建模块构建人体姿态识别模型，并利用人体姿态识别模型训练模块对人体姿态识别模型进行模型训练，所述服务器通过人体关键点关联分析模块对施工现场图像进行人体关键点关联分析，并利用作业行为确定模块基于人体关键点关联分析结果确定作业行为，所述服务器通过违规行为判断模块对作业行为进行违规行为判断。
优选地，所述施工项目信息获取模块读取施工项目信息中的电子图纸为三维图纸时，所述施工建筑模型生成模块根据电子图纸生成当前施工项目的施工建筑模型。
优选地，所述施工项目信息获取模块读取施工项目信息中的电子图纸为二维图纸时，获取电子图纸的图纸格式，所述施工建筑模型生成模块根据图纸格式将电子图纸转换为三维图纸，并生成当前施工项目的施工建筑模型。
优选地，所述施工流程监管模块基于建筑物构件模型、施工现场图像进行施工流程监管，包括：
根据建筑物构件模型中各构建的几何信息进行模拟拼接，记录拼接顺序，并根据拼接顺序确定标准施工流程；
对连续帧施工现场图像进行图像识别，并基于连续帧施工现场图像识别结果确定现场施工流程；
将现场施工流程与标准施工流程比对，进行施工流程监管。
优选地，所述需求量确定模块确定建筑物构件模型对应的物料、人员、设备需求量，并进行需求量管理，包括：
根据建筑物构件模型确定对应的物料、人员、设备的理论需求量；
根据现场施工流程确定施工进度，并根据施工进度获取物料、人员、设备的实际消耗量和理论消耗量；
当实际消耗量大于理论消耗量时，生成补充提醒，并将补充提醒发送至后勤服务终端；
根据实际消耗量对理论需求量进行动态更新，以获得剩余需求量。
优选地，所述人体姿态识别模型训练模块对人体姿态识别模型进行模型训练，包括：
获取作业人员在施工作业过程中的作业图像，生成样本图像集，并对样本图像集中各作业图像进行标记；
利用标记后的样本图像集对卷积神经网络进行训练，得到训练好的人体姿态识别模型。
优选地，所述利用标记后的样本图像集对卷积神经网络进行训练，得到训练好的人体姿态识别模型，包括：
将样本图像集输入卷积神经网络，得到卷积神经网络对于作业图像中作业人员的人体姿态识别结果；
将人体姿态识别结果与作业图像对应的标记进行比对，基于比对结果调整卷积神经网络的网络参数，并更新卷积神经网络；
重复上述过程，直至满足预设训练条件，将当前卷积神经网络作为训练好的人体姿态识别模型。
优选地，所述人体关键点关联分析模块对施工现场图像进行人体关键点关联分析，包括：
将施工现场图像输入训练好的人体姿态识别模型中，生成与施工现场图像对应的置信图和亲和图；
基于置信图确定施工现场图像中作业人员的人体关键点，基于亲和图确定人体关键点之间的关联关系。
优选地，所述作业行为确定模块基于人体关键点关联分析结果确定作业行为，包括：
确定施工现场图像中施工现场的作业背景信息，根据作业背景信息和人体关键点之间的关联关系确定施工现场图像中作业人员的作业行为。
优选地，所述违规行为判断模块对作业行为进行违规行为判断，包括：
将作业人员的作业行为与预先设置的违规行为集进行比对，判断作业人员的作业行为是否为违规行为。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明所提供的一种智慧工地管理系统，具有以下有益效果：
1)施工现场图像采集模块采集施工现场图像，施工项目信息获取模块获取施工项目信息，施工建筑模型生成模块基于施工项目信息生成施工建筑模型，建筑物构件模型生成模块生成施工建筑模型对应的建筑物构件模型，施工流程监管模块基于建筑物构件模型、施工现场图像进行施工流程监管，需求量确定模块确定建筑物构件模型对应的物料、人员、设备需求量，并进行需求量管理，从而能够对包括物料、人员、设备在内的施工项目相关资源进行合理管控，有效满足施工要求，并且对施工流程进行实时监管，确保施工有序进行，按期完成施工项目；
2)人体姿态识别模型构建模块构建人体姿态识别模型，人体姿态识别模型训练模块对人体姿态识别模型进行模型训练，人体关键点关联分析模块对施工现场图像进行人体关键点关联分析，作业行为确定模块基于人体关键点关联分析结果确定作业行为，违规行为判断模块对作业行为进行违规行为判断，从而能够及时分析各个数据流形成有效反馈，实现对施工现场各种违规施工行为地及时监管，给安全生产和工程质量带来保证。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的系统示意图；
图2为本发明中对施工现场图像进行违规行为判断的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种智慧工地管理系统，如图1所示，包括服务器，服务器通过施工现场图像采集模块采集施工现场图像，并利用施工项目信息获取模块获取施工项目信息，服务器通过施工建筑模型生成模块基于施工项目信息生成施工建筑模型，并利用建筑物构件模型生成模块生成施工建筑模型对应的建筑物构件模型，服务器通过施工流程监管模块基于建筑物构件模型、施工现场图像进行施工流程监管，并利用需求量确定模块确定建筑物构件模型对应的物料、人员、设备需求量，并进行需求量管理。
①施工项目信息获取模块读取施工项目信息中的电子图纸为三维图纸时，施工建筑模型生成模块根据电子图纸生成当前施工项目的施工建筑模型；
施工项目信息获取模块读取施工项目信息中的电子图纸为二维图纸时，获取电子图纸的图纸格式，施工建筑模型生成模块根据图纸格式将电子图纸转换为三维图纸，并生成当前施工项目的施工建筑模型。
②施工流程监管模块基于建筑物构件模型、施工现场图像进行施工流程监管，包括：
根据建筑物构件模型中各构建的几何信息进行模拟拼接，记录拼接顺序，并根据拼接顺序确定标准施工流程；
对连续帧施工现场图像进行图像识别，并基于连续帧施工现场图像识别结果确定现场施工流程；
将现场施工流程与标准施工流程比对，进行施工流程监管。
③需求量确定模块确定建筑物构件模型对应的物料、人员、设备需求量，并进行需求量管理，包括：
根据建筑物构件模型确定对应的物料、人员、设备的理论需求量；
根据现场施工流程确定施工进度，并根据施工进度获取物料、人员、设备的实际消耗量和理论消耗量；
当实际消耗量大于理论消耗量时，生成补充提醒，并将补充提醒发送至后勤服务终端；
根据实际消耗量对理论需求量进行动态更新，以获得剩余需求量。
上述技术方案，施工现场图像采集模块采集施工现场图像，施工项目信息获取模块获取施工项目信息，施工建筑模型生成模块基于施工项目信息生成施工建筑模型，建筑物构件模型生成模块生成施工建筑模型对应的建筑物构件模型，施工流程监管模块基于建筑物构件模型、施工现场图像进行施工流程监管，需求量确定模块确定建筑物构件模型对应的物料、人员、设备需求量，并进行需求量管理，从而能够对包括物料、人员、设备在内的施工项目相关资源进行合理管控，有效满足施工要求，并且对施工流程进行实时监管，确保施工有序进行，按期完成施工项目。
如图1和图2所示，服务器通过人体姿态识别模型构建模块构建人体姿态识别模型，并利用人体姿态识别模型训练模块对人体姿态识别模型进行模型训练，服务器通过人体关键点关联分析模块对施工现场图像进行人体关键点关联分析，并利用作业行为确定模块基于人体关键点关联分析结果确定作业行为，服务器通过违规行为判断模块对作业行为进行违规行为判断。
①人体姿态识别模型训练模块对人体姿态识别模型进行模型训练，包括：
获取作业人员在施工作业过程中的作业图像，生成样本图像集，并对样本图像集中各作业图像进行标记；
利用标记后的样本图像集对卷积神经网络进行训练，得到训练好的人体姿态识别模型。
其中，利用标记后的样本图像集对卷积神经网络进行训练，得到训练好的人体姿态识别模型，包括：
将样本图像集输入卷积神经网络，得到卷积神经网络对于作业图像中作业人员的人体姿态识别结果；
将人体姿态识别结果与作业图像对应的标记进行比对，基于比对结果调整卷积神经网络的网络参数，并更新卷积神经网络；
重复上述过程，直至满足预设训练条件，将当前卷积神经网络作为训练好的人体姿态识别模型。
②人体关键点关联分析模块对施工现场图像进行人体关键点关联分析，包括：
将施工现场图像输入训练好的人体姿态识别模型中，生成与施工现场图像对应的置信图和亲和图；
基于置信图确定施工现场图像中作业人员的人体关键点，基于亲和图确定人体关键点之间的关联关系。
③作业行为确定模块基于人体关键点关联分析结果确定作业行为，包括：
确定施工现场图像中施工现场的作业背景信息，根据作业背景信息和人体关键点之间的关联关系确定施工现场图像中作业人员的作业行为。
④违规行为判断模块对作业行为进行违规行为判断，包括：
将作业人员的作业行为与预先设置的违规行为集进行比对，判断作业人员的作业行为是否为违规行为。
上述技术方案，人体姿态识别模型构建模块构建人体姿态识别模型，人体姿态识别模型训练模块对人体姿态识别模型进行模型训练，人体关键点关联分析模块对施工现场图像进行人体关键点关联分析，作业行为确定模块基于人体关键点关联分析结果确定作业行为，违规行为判断模块对作业行为进行违规行为判断，从而能够及时分析各个数据流形成有效反馈，实现对施工现场各种违规施工行为地及时监管，给安全生产和工程质量带来保证。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种智慧工地管理系统，其特征在于：包括服务器，所述服务器通过施工现场图像采集模块采集施工现场图像，并利用施工项目信息获取模块获取施工项目信息，所述服务器通过施工建筑模型生成模块基于施工项目信息生成施工建筑模型，并利用建筑物构件模型生成模块生成施工建筑模型对应的建筑物构件模型，所述服务器通过施工流程监管模块基于建筑物构件模型、施工现场图像进行施工流程监管，并利用需求量确定模块确定建筑物构件模型对应的物料、人员、设备需求量，并进行需求量管理；
所述服务器通过人体姿态识别模型构建模块构建人体姿态识别模型，并利用人体姿态识别模型训练模块对人体姿态识别模型进行模型训练，所述服务器通过人体关键点关联分析模块对施工现场图像进行人体关键点关联分析，并利用作业行为确定模块基于人体关键点关联分析结果确定作业行为，所述服务器通过违规行为判断模块对作业行为进行违规行为判断。
2.根据权利要求1所述的智慧工地管理系统，其特征在于：所述施工项目信息获取模块读取施工项目信息中的电子图纸为三维图纸时，所述施工建筑模型生成模块根据电子图纸生成当前施工项目的施工建筑模型。
3.根据权利要求2所述的智慧工地管理系统，其特征在于：所述施工项目信息获取模块读取施工项目信息中的电子图纸为二维图纸时，获取电子图纸的图纸格式，所述施工建筑模型生成模块根据图纸格式将电子图纸转换为三维图纸，并生成当前施工项目的施工建筑模型。
4.根据权利要求1所述的智慧工地管理系统，其特征在于：所述施工流程监管模块基于建筑物构件模型、施工现场图像进行施工流程监管，包括：
根据建筑物构件模型中各构建的几何信息进行模拟拼接，记录拼接顺序，并根据拼接顺序确定标准施工流程；
对连续帧施工现场图像进行图像识别，并基于连续帧施工现场图像识别结果确定现场施工流程；
将现场施工流程与标准施工流程比对，进行施工流程监管。
5.根据权利要求4所述的智慧工地管理系统，其特征在于：所述需求量确定模块确定建筑物构件模型对应的物料、人员、设备需求量，并进行需求量管理，包括：
根据建筑物构件模型确定对应的物料、人员、设备的理论需求量；
根据现场施工流程确定施工进度，并根据施工进度获取物料、人员、设备的实际消耗量和理论消耗量；
当实际消耗量大于理论消耗量时，生成补充提醒，并将补充提醒发送至后勤服务终端；
根据实际消耗量对理论需求量进行动态更新，以获得剩余需求量。
6.根据权利要求1所述的智慧工地管理系统，其特征在于：所述人体姿态识别模型训练模块对人体姿态识别模型进行模型训练，包括：
获取作业人员在施工作业过程中的作业图像，生成样本图像集，并对样本图像集中各作业图像进行标记；
利用标记后的样本图像集对卷积神经网络进行训练，得到训练好的人体姿态识别模型。
7.根据权利要求6所述的智慧工地管理系统，其特征在于：所述利用标记后的样本图像集对卷积神经网络进行训练，得到训练好的人体姿态识别模型，包括：
将样本图像集输入卷积神经网络，得到卷积神经网络对于作业图像中作业人员的人体姿态识别结果；
将人体姿态识别结果与作业图像对应的标记进行比对，基于比对结果调整卷积神经网络的网络参数，并更新卷积神经网络；
重复上述过程，直至满足预设训练条件，将当前卷积神经网络作为训练好的人体姿态识别模型。
8.根据权利要求6所述的智慧工地管理系统，其特征在于：所述人体关键点关联分析模块对施工现场图像进行人体关键点关联分析，包括：
将施工现场图像输入训练好的人体姿态识别模型中，生成与施工现场图像对应的置信图和亲和图；
基于置信图确定施工现场图像中作业人员的人体关键点，基于亲和图确定人体关键点之间的关联关系。
9.根据权利要求8所述的智慧工地管理系统，其特征在于：所述作业行为确定模块基于人体关键点关联分析结果确定作业行为，包括：
确定施工现场图像中施工现场的作业背景信息，根据作业背景信息和人体关键点之间的关联关系确定施工现场图像中作业人员的作业行为。
10.根据权利要求9所述的智慧工地管理系统，其特征在于：所述违规行为判断模块对作业行为进行违规行为判断，包括：
将作业人员的作业行为与预先设置的违规行为集进行比对，判断作业人员的作业行为是否为违规行为。
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| CN202211608625.7A CN115809785A (zh) | 2022-12-14 | 2022-12-14 | 一种智慧工地管理系统 |
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| CN (1) | CN115809785A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116882722A (zh) * | 2023-07-06 | 2023-10-13 | 盐城工学院 | 一种基于物联网的智慧工地管理方法及系统 |
| CN117314154A (zh) * | 2023-09-14 | 2023-12-29 | 甘肃电通电力工程设计咨询有限公司 | 一种基于北斗定位的施工现场智能监控系统及方法 |
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| CN117314154B (zh) * | 2023-09-14 | 2024-06-04 | 甘肃电通电力工程设计咨询有限公司 | 一种基于北斗定位的施工现场智能监控系统及方法 |
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