CN116644962A - 一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及建筑监理技术领域，尤其是涉及一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法及装置，所述方法包括：获取施工区域的施工数据，所述施工数据包括人员信息；将所述施工数据与预设风险数据库中的预设风险等级进行匹配；若所述施工数据与所述预设风险等级相匹配，则向监理人员的终端设备发送与施工数据匹配的风险等级信息，以警示所述监理人员。本申请有助于提升监理管控的效率。

Description

一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法及装置

技术领域

本申请涉及建筑监理技术领域，尤其是涉及一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法及装置。

背景技术

建筑监理是一种有偿的工程咨询服务，监理的主要依据是法律、法规、技术标准、相关合同及文件，监理目的是确保工程建设质量和安全，提高工程建设水平，充分发挥投资效益。

相关技术中，建筑监理大多通过对建筑、环境以及设备进行智能化管理，而对于施工人员及其环境的施工数据的实际管控停留在简单的数字化管控，无法对施工人员行为进行实时的行为监控，并且仍需要人工进行一些风险的排查，监理管控的效率低下。

因此，亟需一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法及装置。

发明内容

针对监理管控的效率低下的问题，本申请提供一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法及装置。

在本申请的第一方面提供了基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法，采用如下技术方案：

获取施工区域的施工数据，所述施工数据包括人员信息；

将所述施工数据与预设风险数据库中的预设风险等级进行匹配；

若所述施工数据与所述预设风险等级相匹配，则向监理人员的终端设备发送与施工数据匹配的风险等级信息，以警示所述监理人员。

通过采用上述技术方案，实时获取施工区域的施工数据，了解当前施工区域工程的实施情况，并确定工程监理系统中的各施工数据是否存在风险，在施工数据与风险数据库中的风险等级完成匹配后，进行对应风险等级的警示，使监理人员的终端设备及时得到警示信息，通过自动预警的方式减少了监理人员的工作量，提高了监理效率，同时也可实现不同施工区域风险等级的确定，进而使得监理人员全面掌握施工场地内的风险，有助于安全检查和监控。

可选的，所述预设风险数据库的构建方式，具体为：

根据所述历史数据信息获取所述施工数据以及与施工数据对应的风险度量，所述风险度量为所述施工区域发生风险的概率和风险严重程度；

根据所述风险度量与所述预设风险等级之间的关系确定施工数据和预设风险等级之间的对应关系。

通过采用上述技术方案，通过风险度量与预设风险等级之间的对应关系，以及施工数据与风险度量之间的对应关系，能够得出预设风险等级与施工数据之间的对应关系，以实现风险数据库的构建，并通过因果链在工程监理系统对监理人员进行展示。

可选的，所述人员信息包括人脸图像，所述方法还包括：

提取所述人脸图像中的人脸特征；

将所述人脸特征与预设人脸特征库进行匹配；

若当前人员的所述人脸特征与预设人脸特征库不匹配，确定所述人员信息为风险源，则向所述监理人员的终端设备发送第一误入信息，以警示所述监理人员。

通过采用上述技术方案，根据当前检测人员是否为施工人员确定人员状态信息是否为风险源，提高了人员安全信息的准确性，并通过安全预警保证了施工过程中人员的安全。

可选的，所述人员信息包括铭牌信息，所述方法还包括：

提取所述铭牌信息中的工种信息；

在预设区域内，判断所述工种信息是否与目标工种匹配；

若当前人员的所述工种信息与所述目标工种不匹配，确定所述人员信息为风险源，则向所述监理人员的终端设备发送第二误入信息，以警示所述监理人员。

通过采用上述技术方案，根据当前人员是否为对应施工区域的施工人员，从而确定人员工种信息是否为风险源，提高了各施工区域进入人员的准确性，并通过安全预警保证了施工过程中人员的安全。

可选的，所述人员信息包括工作时段，所述方法还包括：

判断所述工作时段是否与历史工作时段匹配，所述历史数据为施工人员在预设时间段内的平均工作时段；

若当前人员的所述工作时段与历史工作时段不匹配，确定所述人员信息为风险源，则向所述监理人员的终端设备发送第一提示信息，以警示所述监理人员。

通过采用上述技术方案，根据当前人员的历史工作时段，确定当前人员是否工作在非历史工作时段中，从而确定当前人员是否工作规律反常或出现意外状况致使工作时间延长/缩短而造成的风险几率，并通过安全预警保证了施工过程中人员的安全。

可选的，所述人员信息包括施工流程，所述方法还包括：

判断所述施工流程是否与预设施工流程匹配；

若所述施工流程与预设施工流程不匹配，确定所述人员信息为风险源，并向所述监理人员的终端设备发送第二提示信息，以警示所述监理人员。

通过采用上述技术方案，根据施工区域设置的摄像头或其它检测设备实时检测当前施工人员的施工流程是否与预设施工流程匹配，以尽量避免施工人员出现误操作或操作顺序改动造成的施工风险。

可选的，所述人员信息包括施工路径，所述方法还包括：

根据当前人员位置信息判断所述施工路径是否与历史施工路径匹配；

若所述当前人员的所述施工路径与历史施工路径不匹配，确定所述人员信息为风险源，并向所述监理人员的终端设备发送第三提示信息，以警示所述监理人员。

通过采用上述技术方案，根据当前施工人员的实时位置信息确认施工路径是否符合目标施工路径或历史施工路径中的任意一种，从而确认施工路径为风险源，进而避免施工人员出现在不同施工路径内造成不必要的风险，并通过安全预警保证了施工过程中人员的安全。

可选的，所述人员信息包括姿态信息，所述方法还包括：

判断当前人员的所述姿态信息是否与预设姿态信息匹配；

若所述姿态信息与预设姿态信息匹配，确定所述人员信息为风险源，并向所述监理人员的终端设备发送第四提示信息，以警示所述监理人员。

通过采用上述技术方案，根据当前人员的姿态信息，确定当前人员是否为醉酒状态、困倦状态以及伤病状态等非正常工作状态中的任意一种，以确定当前人员的姿态信息为风险源，并通过安全预警保证了施工过程中人员的安全。

在本申请的第二方面提供了一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估装置，所述风险评估装置包括采集单元和处理单元，其中，

所述采集单元用于获取施工区域的施工数据，所述施工数据包括人员信息；

所述处理单元用于将所述施工数据与预设风险数据库中的预设风险等级进行匹配，若所述施工数据与所述预设风险等级相匹配，则向监理人员的终端设备发送与施工数据匹配的风险等级信息，以警示所述监理人员。

通过采用上述技术方案，通过实时获取施工区域的施工数据，了解当前施工区域工程的实施情况，并确定工程监理系统中的各施工数据是否存在风险，在施工数据与风险数据库中的风险等级完成匹配后，进行对应风险等级的警示，使监理人员的终端设备及时得到警示信息，通过自动预警的方式减少了监理人员的工作量，提高了监理效率，同时也可实现不同施工区域风险等级的确定，进而使得监理人员全面掌握施工场地内的风险，有助于安全检查和监控。

在本申请的第三方面提供了一种电子设备，包括处理器、存储器、用户接口及网络接口，所述存储器用于存储指令，所述用户接口和网络接口用于给其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令。

通过采用上述技术方案，可以快速读取指令，同时提高电子设备对风险评估装置发送指令的响应速度。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1、通过实时获取施工区域的施工数据，了解当前施工区域工程的实施情况，并确定工程监理系统中的各施工数据是否存在风险，在施工数据与风险数据库中的风险等级完成匹配后，进行对应风险等级的警示，使监理人员的终端设备及时得到警示信息，通过自动预警的方式减少了监理人员的工作量，提高了监理效率，同时也可实现不同施工区域风险等级的确定，进而使得监理人员全面掌握施工场地内的风险，有助于安全检查和监控。

附图说明

图1是本申请实施例的一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法的流程示意图；

图2是本申请实施例的预设风险数据库的构建方式的流程示意图；

图3是本申请实施例的风险评估装置的结构示意图；

图4是本申请实施例的电子设备的结构示意图。

附图标记说明：3、风险评估装置；31、采集单元；32、处理单元；33、发送单元；4、电子设备；41、处理器；42、通信总线；43、用户接口；44、网络接口；45、存储器。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本申请实施例的描述中，术语“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个系统是指两个或两个以上的系统，多个屏幕终端是指两个或两个以上的屏幕终端。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

以下结合附图1-4对本申请作进一步详细说明。

本申请实施例公开一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法，如图1所示，该方法包括步骤S101-S103。

步骤S101，获取施工区域的施工数据，施工数据包括人员信息。

在本步骤中，能够通过设置于施工区域出入口的设置摄像头、设置于对应施工场所的传感器（例如，设置于电气设备场所内的电压/电流传感器，设置于具有爆炸/易燃气体场所内的气体传感器等，即相关传感器设置于具有对应风险的工作场所内）以及设置于施工人员佩戴的安全装备上的GPS定位装置和微型摄像头等方式快速获取对应施工区域的施工数据。

其中，获取人员信息的方式可以是与工程监理系统连接的设备采集后发送的，还可以是人工输入的，还可以是通过其他客户端设备传输过来的，本实施例不再进行限定。

在一种可能的实施例中，施工数据还包括设备信息、建筑信息、环境信息以及电气信息。通过搜集多种信息以确定对应施工区域内是否存在风险，例如，设备信息包括设备的工作环境、设备各组件情况以及设备的维护情况；环境信息包括当前的气象信息；电气信息包括：电箱接线、设备的耗电速度以及外设电线状态；建筑信息包括建筑的设定位置的应力信息和建筑的全方面的图像信息。

步骤S102，将施工数据与预设风险数据库中的预设风险等级进行匹配。

在本步骤中，根据各个施工区域的作业活动和对应的设置的传感器，分别获取各个施工区域的施工数据，并将施工数据与风险数据库中的数据进行匹配，完成数据匹配后再确定该数据对应的风险等级，或者风险数据库存储不同施工区域可能存在的风险源和风险区域，并根据这些风险源和风险区域发生风险的概率进行风险等级排序。

例如，主体结构施工区可能存在的危险源包括电源电缆、起重设备、电焊设备、脚手架、混凝土拌和设各种施工设备等等，危险区域包括基坑、高处作业点、吊装设备作业场所、以及钢筋焊接场所等等区域。这些设备和场所发生风险的概率均不相同，可以通过遍历建筑施工历史中对应场所和设备出现事故的次数来计算对应风险。

步骤S103，若施工数据与预设风险等级相匹配，则向监理人员的终端设备发送与施工数据匹配的风险等级信息，以警示监理人员。

在本步骤中，建筑监理系统可以将警示信息、对应施工区域的位置、对应施工区域的风险等级以及风险等级对应的风险内容发送至监理人员的移动终端中，例如，手机、平板以及电脑等电子设备中。

实时获取施工区域的施工数据，了解当前施工区域工程的实施情况，并确定工程监理系统中的各施工数据是否存在风险，在施工数据与风险数据库中的风险等级完成匹配后，进行对应风险等级的警示，使监理人员的终端设备及时得到警示信息，通过自动预警的方式减少了监理人员的工作量，提高了监理效率，同时也可实现不同施工区域风险等级的确定，进而使得监理人员全面掌握施工场地内的风险，有助于安全检查和监控。

在本实施例中，参考图2，预设风险数据库的构建方式包括步骤S201～S202。

步骤S201，根据历史数据信息获取施工数据以及与施工数据对应的风险度量，风险度量为施工区域发生风险的概率和风险严重程度。

步骤S202，根据历史数据信息获取施工数据以及与施工数据对应的风险度量，风险度量为施工区域发生风险的概率和风险严重程度。

在本实施例中，通过确定不同施工区域中的风险源的顺序和关系以构建风险数据库，风险源的顺序和关系采用卷积神经网络进行训练得到和/或根据因果关系来确定风险源的顺序和关系。

首先统计在不同施工区域中各类事故发生的频率，构建三重风险事故因果链，第一重因果链通过建筑施工作业危害分析法对具体施工任务结合施工环境进行分析获取的人、物及环境的风险源因素；第二重因果链表示一般风险概率事故，第三重因果链代表严重风险概率事件，依据上述三重因果链构建风险数据库。

风险数据库根据得到的因果链分配因果链中不同施工区域的条件概率分布，按照事故严重程度对可能发生的风险事故进行排序，以得到第一排序数据并将事故严重程度由大自小依次设置风险等级。例如，第一风险等级对应坍塌风险、第二风险等级对应爆炸/火灾风险、第三风险等级对应触电/高处坠落风险、第四风险等级对应物体打击/机械伤害风险等等。

或者按照该上述施工区域的风险事故的发生概率进行排序，以得到第二排序数据并将事故严重程度由大自小依次设置风险等级。例如，第一风险等级对应高处坠落/物体打击/机械伤害风险、第二风险等级对应触电/火灾/爆炸风险、第三风险等级对应坍塌风险等。

在本实施例中，为了方便理解，对不同施工区域和事故发生的顺序和关系有更具体的认识，以高空作业作为例子，事故发生的因果顺序可以为：临边踩空的可能性节点将选取未佩戴安全带或安全带故障、在没有防护措施的临边工作并且边工作边向远离建筑的方向后退；临边滑落的可能性节点将选取未佩戴安全带或安全带故障、在没有防护措施的临边工作、被工具或施工构件绊倒以及踩到湿滑地面或材料；洞口踩空滑落的可能性节点将选取未佩戴安全带或安全带故障、在没有防护措施的洞口边缘工作、边工作边向后退以及踩到湿滑的面板或材料导致跌倒；高空坠落的可能性节点将选取未佩戴安全带或安全带故障、在没有防护措施的支架周围工作、踏上非承重的支架和边工作边向后退。

在本实施例中，人员信息包括人脸图像，方法还包括：

步骤S301（附图未示出），提取人脸图像中的人脸特征。

步骤S302（附图未示出），将人脸特征与预设人脸特征库进行匹配。

步骤S303（附图未示出），若当前人员的人脸特征与预设人脸特征库不匹配，确定人员信息为风险源，则向监理人员的终端设备发送第一误入信息，以警示监理人员。

根据当前检测人员是否为施工人员确定人员状态信息是否为风险源，提高了人员安全信息的准确性，并通过安全预警保证了施工过程中人员的安全。

其中，获取人脸图像的方式可以是摄像装置采集获取人员图像，并根据人员图像进行图像分割，得到人脸图像。将人脸图像的人脸特征与施工人员录入人脸特征库的特征进行匹配，当匹配度达到80%以上即可确认当前人员为本施工区域的施工人员。

在本实施例中，还包括对人员图像进行环境识别以及佩带的安全装备识别，确定当前人员工作环境和当前的装备佩带信息，从而确定当前人员工作环境下对应的目标佩戴信息。可以理解的是，不同的人员工作环境下也就是不同的环境下的安全装备佩戴不同，例如，在进行巡逻时，佩戴的安全装备为安全帽；在进行高空作业时，佩戴的安全装备包括安全帽以及安全绳，因此，预先存储有人员工作环境与安全装备佩戴信息的对应关系，例如，人员工作环境，对应安全装备佩戴信息，人员工作环境对应安全装备佩戴信息，人员工作环境对应安全装备佩戴信息。其中，人员工作环境的获取可以是根据采集到的环境，进行特征提取，并根据提取到的特征进行特征匹配确定的。

在本实施例中，人员信息包括铭牌信息，方法还包括：

步骤S401（附图未示出），提取铭牌信息中的工种信息。

在本步骤中，可以根据摄像头拍摄的人员图像得到铭牌图像，进而读取铭牌上的工种信息，或通过施工人员刷卡的方式使得门禁获取工种信息。

在本实施例中，通过安装于各个施工区域出入口的摄像头拍摄施工人员的工牌，或者各施工区域设置对应的门禁，该门禁需要通过刷内置有对应工种的磁卡才能实现通行，采用以上方式来实现对工种信息的读取。

步骤S402（附图未示出），在预设区域内，判断工种信息是否与目标工种匹配。

在本步骤中，各个施工区域对应有不同工种，例如在基础施工作业区需要配置混凝土、混合砂浆砂浆以及绑扎钢筋，则工程监理系统将泥水工和钢筋工的工种信息输入到对应施工区域的门禁的白名单中。

步骤S403（附图未示出），若当前人员的工种信息与目标工种不匹配，确定人员信息为风险源，则向监理人员的终端设备发送第二误入信息，以警示监理人员。

根据当前人员是否为对应施工区域的施工人员，从而确定人员工种信息是否为风险源，提高了各施工区域进入人员的准确性，并通过安全预警保证了施工过程中人员的安全。

在本实施方例中，人员信息包括工作时段，方法还包括：

步骤S501（附图未示出），判断工作时段是否与历史工作时段匹配，历史数据为施工人员在预设时间段内的平均工作时段。

在本步骤中，上述历史工作时段为对应施工人员在预设时间段内（如一个月、两个月以及半年等时间段）的工作时段，例如一个施工人员经常在上午8点到下午5点之间工作，偶尔在上午8点半到下午6点之间工作，即可认为上述施工人员的正常工作时段为上午8点到下午6点之间。

步骤S502（附图未示出），若当前人员的工作时段与历史工作时段不匹配，确定人员信息为风险源，则向监理人员的终端设备发送第一提示信息，以警示监理人员。

在本步骤中，工作时段与历史工作时段不匹配是指施工人员在未通知调整其工作时间的情况下，施工人员出现完全违背历史工作时段的事件，例如施工人员的正常工作时段为上午8点到下午6点之间，而施工人员在事故发生时在上午8点到晚上11点之间工作或在凌晨1点到上午4点之间工作。

根据当前人员的历史工作时段，确定当前人员是否工作在非历史工作时段中，从而确定当前人员是否工作规律反常或出现意外状况致使工作时间延长/缩短而造成的风险几率，并通过安全预警保证了施工过程中人员的安全。

在本实施方例中，人员信息包括施工流程，方法还包括：

步骤S601（附图未示出），判断施工流程是否与预设施工流程匹配。

在本步骤中，通过对应设备操纵顺序或历史施工流程来确定当前施工人员是否存在施工流程不匹配。

步骤S602（附图未示出），若施工流程与预设施工流程不匹配，确定人员信息为风险源，则向监理人员的终端设备发送第二提示信息，以警示监理人员。

根据施工区域设置的摄像头或其它检测设备实时检测当前施工人员的施工流程是否与预设施工流程匹配，以尽量避免施工人员出现误操作或操作顺序改动造成的施工风险。

在本实施方例中，人员信息包括施工路径，方法还包括：

步骤S701（附图未示出），根据当前人员位置信息判断施工路径是否与历史施工路径匹配；

在本步骤中，通过在施工车辆（例如叉车，货车以及渣土车等）安装GPS定位装置，根据一段时间内的施工车辆行进轨迹以确定施工路径。根据当前施工人员驾驶的施工车辆种类和行进轨迹与对应的施工路径进行比对，若该行进轨迹与施工路径之间的偏差度高于20%，则确定施工车辆偏离施工路径。

在本实施例中，可以为不同施工区域和不同施工车辆设计不同的施工路径，将施工路径和车辆行进轨迹的线条通过建筑监理系统显示在终端设备中，即可通过施工路径和车辆行进轨迹的线条的拟合程度来判断当前施工车辆偏离的程度，进而实现警示的作用。

步骤S702（附图未示出），若当前人员的施工路径与历史施工路径不匹配，确定人员信息为风险源，则向监理人员的终端设备发送第三提示信息，以警示监理人员。

根据当前施工人员的实时位置信息确认施工路径是否符合目标施工路径或历史施工路径中的任意一种，从而确认施工路径为风险源，进而避免施工人员出现在不同施工路径内造成不必要的风险，并通过安全预警保证了施工过程中人员的安全。

在本实施方例中，人员信息包括姿态信息，方法还包括：

步骤S801（附图未示出），判断当前人员的姿态信息是否与预设姿态信息匹配。

在本步骤中，施工人员的姿态信息可以通过施工区域摄像头进行记录，通过摄像头拍摄的人像图片和录像，与预先设置于建筑监理系统内的施工人员姿势图像进行比对，若拍摄的图像与姿势图像相比晃动程度较大或者身体倾斜度大并且拍摄出的人物头像与姿势图像相差较大，则判断当前施工人员可能为醉酒状态；若摄像头拍摄的录像显示施工人员在一段时间内，眨眼次数明显高于眨眼平均水平，则判断当前施工人员处于困倦状态，其中，一段时间是指一分钟等时间，眨眼平均水平可由建筑监理系统整合的一分钟内人员的眨眼次数获取。

步骤S802（附图未示出），若姿态信息与预设姿态信息匹配，确定人员信息为风险源，则向监理人员的终端设备发送第四提示信息，以警示监理人员。

根据当前人员的姿态信息，确定当前人员是否为醉酒状态、困倦状态以及伤病状态等非正常工作状态中的任意一种，以确定当前人员的姿态信息为风险源，并通过安全预警保证了施工过程中人员的安全。

基于上述方法，本申请还提供了一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估装置，参考图3，风险评估装置3包括采集单元31、处理单元32以及发送单元33，其中，

采集单元31用于获取施工区域的施工数据，施工数据包括人员信息；

处理单元32用于将施工数据与预设风险数据库中的预设风险等级进行匹配，若施工数据与预设风险等级相匹配，则发送单元33用于向监理人员的终端设备发送与施工数据匹配的风险等级信息，以警示监理人员。

在一种可能的示例中，处理单元32用于根据历史数据信息获取施工数据以及与施工数据对应的风险度量，风险度量为施工区域发生风险的概率和风险严重程度，处理单元32用于根据风险度量与预设风险等级之间的关系确定施工数据和预设风险等级之间的对应关系。

在一种可能的示例中，采集单元31用于提取人脸图像中的人脸特征，处理单元32用于将人脸特征与预设人脸特征库进行匹配，若当前人员的人脸特征与预设人脸特征库不匹配，确定人员信息为风险源，则发送单元33用于向监理人员的终端设备发送第一误入信息，以警示监理人员。

在一种可能的示例中，采集单元31用于提取铭牌信息中的工种信息，在预设区域内，处理单元32用于判断工种信息是否与目标工种匹配，若当前人员的工种信息与目标工种不匹配，确定人员信息为风险源，则发送单元33用于向监理人员的终端设备发送第二误入信息，以警示监理人员。

在一种可能的示例中，处理单元32用于判断工作时段是否与历史工作时段匹配，历史数据为施工人员在预设时间段内的平均工作时段，若当前人员的工作时段与历史工作时段不匹配，确定人员信息为风险源，则发送单元33用于向监理人员的终端设备发送第一提示信息，以警示监理人员。

在一种可能的示例中，处理单元32用于判断施工流程是否与预设施工流程匹配，若施工流程与预设施工流程不匹配，确定人员信息为风险源，则发送单元33用于向监理人员的终端设备发送第二提示信息，以警示监理人员。

在一种可能的示例中，处理单元32用于根据当前人员位置信息判断施工路径是否与历史施工路径匹配，若当前人员的施工路径与历史施工路径不匹配，确定人员信息为风险源，则发送单元33用于向监理人员的终端设备发送第三提示信息，以警示监理人员。

在一种可能的示例中，处理单元32用于判断当前人员的姿态信息是否与预设姿态信息匹配，若姿态信息与预设姿态信息匹配，确定人员信息为风险源，则发送单元33用于向监理人员的终端设备发送第四提示信息，以警示监理人员。

请参见图4，为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图4所示，电子设备4可以包括：至少一个处理器41，至少一个网络接口44，用户接口43，存储器45，至少一个通信总线42。

其中，通信总线42用于实现这些组件之间的连接通信。

其中，用户接口43可以包括显示屏（Display）、摄像头（Camera），可选用户接口43还可以包括标准的有线接口、无线接口。

其中，网络接口44可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。

其中，处理器41可以包括一个或者多个处理核心。处理器41利用各种接口和线路连接整个服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器45内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器45内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据。可选的，处理器41可以采用数字信号处理（DigitalSignalProcessing，DSP）、现场可编程门阵列（Field-ProgrammableGateArray，FPGA）、可编程逻辑阵列（ProgrammableLogicArray，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。处理器41可集成中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）、图像处理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器41中，单独通过一块芯片进行实现。

其中，存储器45可以包括随机存储器（RandomAccessMemory，RAM），也可以包括只读存储器（Read-OnlyMemory）。可选的，该存储器45包括非瞬时性计算机可读介质（non-transitorycomputer-readablestoragemedium）。存储器45可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器45可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及的数据等。存储器45可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器41的存储装置。如图4所示，作为一种计算机存储介质的存储器45中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法。

在图4所示的电子设备4中，用户接口43主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器41可以用于调用存储器45中存储一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法，当由一个或多个处理器执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个方法。

一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有指令。当由一个或多个处理器执行时，使得计算机执行如实上述施例中一个或多个方法。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所披露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其他的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践真理的公开后，将容易想到本公开的其他实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估方法，应用于工程监理系统中，其特征在于，所述方法包括：

获取施工区域的施工数据，所述施工数据包括人员信息；

将所述施工数据与预设风险数据库中的预设风险等级进行匹配；

若所述施工数据与所述预设风险等级相匹配，则向监理人员的终端设备发送与施工数据匹配的风险等级信息，以警示所述监理人员。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设风险数据库的构建方式，具体为：

根据所述历史数据信息获取所述施工数据以及与施工数据对应的风险度量，所述风险度量为所述施工区域发生风险的概率和风险严重程度；

根据所述历史数据信息获取所述施工数据以及与施工数据对应的风险度量，所述风险度量为所述施工区域发生风险的概率和风险严重程度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人员信息包括人脸图像，所述方法还包括：

提取所述人脸图像中的人脸特征；

将所述人脸特征与预设人脸特征库进行匹配；

若当前人员的所述人脸特征与预设人脸特征库不匹配，确定所述人员信息为风险源，则向所述监理人员的终端设备发送第一误入信息，以警示所述监理人员。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人员信息包括铭牌信息，所述方法还包括：

提取所述铭牌信息中的工种信息；

在预设区域内，判断所述工种信息是否与目标工种匹配；

若当前人员的所述工种信息与所述目标工种不匹配，确定所述人员信息为风险源，则向所述监理人员的终端设备发送第二误入信息，以警示所述监理人员。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人员信息包括工作时段，所述方法还包括：

判断所述工作时段是否与历史工作时段匹配，所述历史数据为施工人员在预设时间段内的平均工作时段；

若当前人员的所述工作时段与历史工作时段不匹配，确定所述人员信息为风险源，则向所述监理人员的终端设备发送第一提示信息，以警示所述监理人员。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人员信息包括施工流程，所述方法还包括：

判断所述施工流程是否与预设施工流程匹配；

若所述施工流程与预设施工流程不匹配，确定所述人员信息为风险源，并向所述监理人员的终端设备发送第二提示信息，以警示所述监理人员。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人员信息包括施工路径，所述方法还包括：

根据当前人员位置信息判断所述施工路径是否与历史施工路径匹配；

若所述当前人员的所述施工路径与历史施工路径不匹配，确定所述人员信息为风险源，并向所述监理人员的终端设备发送第三提示信息，以警示所述监理人员。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人员信息包括姿态信息，所述方法还包括：

判断当前人员的所述姿态信息是否与预设姿态信息匹配；

若所述姿态信息与预设姿态信息匹配，确定所述人员信息为风险源，并向所述监理人员的终端设备发送第四提示信息，以警示所述监理人员。

9.一种基于人工智能的建筑施工监理用风险评估装置，其特征在于，

所述风险评估装置(3)包括采集单元(31)和处理单元(32)，其中，

所述采集单元(31)用于获取施工区域的施工数据，所述施工数据包括人员信息；

所述处理单元(32)用于将所述施工数据与预设风险数据库中的预设风险等级进行匹配，若所述施工数据与所述预设风险等级相匹配，则向监理人员的终端设备发送与施工数据匹配的风险等级信息，以警示所述监理人员。

10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器(41)、存储器(45)、用户接口(43)及网络接口(44)，所述存储器(45)用于存储指令，所述用户接口(43)和网络接口(44)用于给其他设备通信，所述处理器(41)用于执行所述存储器(45)中存储的指令，以使所述电子设备(4)执行如权利要求1-8任意一项所述的方法。