CN116993060B - 一种基于物联网的智慧工地安全管理方法及系统 - Google Patents

一种基于物联网的智慧工地安全管理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及物联网领域，特别是一种基于物联网的智慧工地安全管理方法及系统。可以有效管理工地中的建筑人员，减少施工时间，降低人力成本和业主利息成本。基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，利用FCM模糊聚类算法对实时环境数据信息进行数据预处理得到待训练环境数据集，通过FCNN神经网络建立FCNN神经网络识别模型，将待训练环境数据集输入至FCNN神经网络识别模型中进行训练，若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则生成环境处理步骤；将环境处理步骤输入至BIM模块，通过BIM模块中的控制器对建筑工地中的环境安全设备进行控制；将实时管理状态信息输入至BIM模块，通过BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制。

Description

一种基于物联网的智慧工地安全管理方法及系统
技术领域
本发明涉及物联网领域，特别是一种基于物联网的智慧工地安全管理方法及系统。
背景技术
建筑在施工时会产生大量扬尘和施工噪声，长期处在噪声干扰下生活和工作，会对人的健康造成极大的影响。传统建筑业长期存在着生产效率低下、质量可靠性差、能源消耗高、环境污染严重以及资源利用率低等问题。作为国民经济的重要支柱产业，建筑业已处于由高速增长阶段向高质量发展阶段转变的关键转折期，急需快建筑工业化升级、提升建筑数字化水平。因此如何将建筑信息模型（BIM）、物联网、人工智能等技术融入建筑工地以提升建筑工地的安全管理效率是现阶段丞待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于物联网的智慧工地安全管理方法及系统。
实现上述目的本发明的技术方案为，进一步，在上述一种基于物联网的智慧工地安全管理方法中，所述智慧工地安全管理方法包括以下步骤：
基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，所述感知器至少包括传感器单元、射频识别单元、定位单元、图像采集单元；
利用FCM模糊聚类算法对所述实时环境数据信息进行数据预处理，得到待训练环境数据集，所述待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集；
通过FCNN神经网络建立FCNN神经网络识别模型，将所述待训练静态环境数据集和所述待训练动态环境数据集输入至所述FCNN神经网络识别模型中进行训练，得到实时环境数据结果；
根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时安全状态进行分析，得到实时安全状态信息；若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则根据所述实时环境数据结果生成环境处理步骤；
将所述环境处理步骤输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的环境安全设备进行控制；
根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时管理状态进行分析，得到实时管理状态信息；将所述实时管理状态信息输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制。
进一步，在上述智慧工地安全管理方法中，所述基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，所述感知器至少包括传感器单元、射频识别单元、定位单元、图像采集单元，包括：
基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，所述BIM模块至少包括感知器、控制器、传输器；
所述感知器至少包括传感器单元、射频识别单元、定位单元、图像采集单元，所述控制器用于对工地中的人员管理设备和环境安全设备进行控制，所述传输器用于传输BIM模块中的网络信号；
通过图像采集单元采集工地中的工地图像信息、工地建筑信息；通过射频识别单元采集工地人员信息、工地车辆信息；
通过定位单元对工地人员和工地车辆进行实时定位，并实时获取人员位置信息和车辆位置信息；
通过传感器单元采集工地中的工地温度信息、工地湿度信息、工地气体信息、工地粉尘信息。
进一步，在上述智慧工地安全管理方法中，所述利用FCM模糊聚类算法对所述实时环境数据信息进行数据预处理，得到待训练环境数据集，所述待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集，包括：
获取实时环境数据信息，确定实时环境数据信息对应的分类数m，所述分类数m大于等于2；
初始化实时环境数据信息的第一隶属度，根据第一隶属度计算，得到第一聚类中心；
基于目标函数，根据第一聚类中心计算第一隶属度，得到第二隶属度，根据第二隶属度计算得到第二聚类中心，共计迭代m次；
迭代m次得到目标隶属度，找出每个实时环境数据信息对应的最大目标隶属度，得到待训练环境数据集；
所述待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集。
进一步，在上述智慧工地安全管理方法中，所述通过FCNN神经网络建立FCNN神经网络识别模型，将所述待训练静态环境数据集和所述待训练动态环境数据集输入至所述FCNN神经网络识别模型中进行训练，得到实时环境数据结果，包括：
将待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集进行归一化处理，得到归一化静态环境数据集和归一化动态环境数据集；
建立FCNN神经网络，设置变异因子、交叉因子、差异策略和种群规模，随机生成初始种群作为初始最优超参数；
将归一化静态环境数据集和归一化动态环境数据集输入FCNN神经网络，并预测样本的输出值；
设定迭代终止条件，判断迭代结果是否满足终止条件，如果满足则退出计算，得到实时环境数据结果。
进一步，在上述智慧工地安全管理方法中，所述根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时安全状态进行分析，得到实时安全状态信息；若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则根据所述实时环境数据结果生成环境处理步骤，包括：
所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时安全状态进行分析，得到实时安全状态信息；
所述实时安全状态信息包括工地空气粉尘实时含量、工地施工实时温度、工地建筑物实时结构；
若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则根据所述实时环境数据结果生成环境处理步骤；
所述阈值标准包括主导施工阶段监测阈值、施工阶段监测阈值、临近建筑物监测阈值、时间序列预警阈值。
进一步，在上述智慧工地安全管理方法中，所述将所述环境处理步骤输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的环境安全设备进行控制，包括：
获取环境处理步骤，根据环境处理步骤生成电信号，根据所述电信号生成控制指令；
通过控制指令对BIM模块中的控制器进行控制，所述控制器用于对建筑工地中的环境安全设备进行控制；
对环境安全设备进行控制包括对洒水设备进行洒水操作，对预警设备进行预警操作，对建筑设备进行停机操作，对行驶设备进行停止操作；
获取环境安全设备的控制结果，判断所述控制结果是否正确，若否，则将实时环境数据结果输入至FCNN神经网络识别模型重新训练。
进一步，在上述智慧工地安全管理方法中，所述根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时管理状态进行分析，得到实时管理状态信息；将所述实时管理状态信息输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制，包括：
根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时管理状态进行分析，得到实时管理状态信息；
通过实时管理状态信息生成电信号，基于电信号生成第二控制指令，所述第二控制指令用于控制BIM模块中的控制器；
通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制；所述人员管理设备进行控制包括工地人员岗位调动、工地人员数量调整、工地人员排班管理；
将控制结果输入至数据库中进行存储，得到工地人员管理数据库，所述工地人员管理数据库用于辅助对BIM模块中的控制器进行控制。
实现上述目的本发明的技术方案为，进一步，在上述一种基于人工智能的智慧工地安全管理系统中，所述智慧工地安全管理系统，包括：
数据采集模块，用于基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，所述感知器至少包括传感器单元、射频识别单元、定位单元、图像采集单元；
数据处理模块，用于利用FCM模糊聚类算法对所述实时环境数据信息进行数据预处理，得到待训练环境数据集，所述待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集；
模型训练模块，用于通过FCNN神经网络建立FCNN神经网络识别模型，将所述待训练静态环境数据集和所述待训练动态环境数据集输入至所述FCNN神经网络识别模型中进行训练，得到实时环境数据结果；
实时预警模块，用于根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时安全状态进行分析，得到实时安全状态信息；若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则根据所述实时环境数据结果生成环境处理步骤；
设备控制模块，用于将所述环境处理步骤输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的环境安全设备进行控制；
实时管理模块，用于根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时管理状态进行分析，得到实时管理状态信息；将所述实时管理状态信息输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制。
进一步，在上述一种基于人工智能的智慧工地安全管理系统中，数据处理模块包括以下子模块：
获取子模块，用于获取实时环境数据信息，确定实时环境数据信息对应的分类数m，所述分类数m大于等于2；
初始化子模块，用于初始化实时环境数据信息的第一隶属度，根据第一隶属度计算，得到第一聚类中心；
计算子模块，用于基于目标函数，根据第一聚类中心计算第一隶属度，得到第二隶属度，根据第二隶属度计算得到第二聚类中心，共计迭代m次；
迭代子模块，用于迭代m次得到目标隶属度，找出每个实时环境数据信息对应的最大目标隶属度，得到待训练环境数据集；
得到子模块，用于确定所述待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集。
进一步，在上述一种基于人工智能的智慧工地安全管理系统中，所述设备控制模块包括以下模块：
处理子模块，用于获取环境处理步骤，根据环境处理步骤生成电信号，根据所述电信号生成控制指令；
控制子模块，用于通过控制指令对BIM模块中的控制器进行控制，所述控制器用于对建筑工地中的环境安全设备进行控制；
操作子模块，用于对环境安全设备进行控制包括对洒水设备进行洒水操作，对预警设备进行预警操作，对建筑设备进行停机操作，对行驶设备进行停止操作；
判断子模块，用于获取环境安全设备的控制结果，判断所述控制结果是否正确，若否，则将实时环境数据结果输入至FCNN神经网络识别模型重新训练。
其有益效果在于，基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，所述感知器至少包括传感器单元、射频识别单元、定位单元、图像采集单元；利用FCM模糊聚类算法对所述实时环境数据信息进行数据预处理，得到待训练环境数据集，所述待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集；通过FCNN神经网络建立FCNN神经网络识别模型，将所述待训练静态环境数据集和所述待训练动态环境数据集输入至所述FCNN神经网络识别模型中进行训练，得到实时环境数据结果；根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时安全状态进行分析，得到实时安全状态信息；若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则根据所述实时环境数据结果生成环境处理步骤；将所述环境处理步骤输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的环境安全设备进行控制；根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时管理状态进行分析，得到实时管理状态信息；将所述实时管理状态信息输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制。可以提升建筑工地的安全管理效率，对建筑工地中有安全隐患的建筑、车辆、人员及时预警并做出对应的消除隐患措施，对建筑工地中的人员进行在线实时管理，基于物联网技术有效管理工地中的建筑人员，减少施工时间，降低人力成本和业主利息成本。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。
图1为本发明实施例中基于感知网络的智慧工地安全管理方法的第一个实施例示意图；
图2为本发明实施例中基于感知网络的智慧工地安全管理方法的第二个实施例示意图；
图3为本发明实施例中基于感知网络的智慧工地安全管理方法的第三个实施例示意图；
图4为本发明实施例中基于感知网络的智慧工地安全管理系统的第一个实施例示意图。
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。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“所述”也可包括复数形式。应所述进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
下面结合附图对本发明进行具体描述，如图1所示，一种基于物联网的智慧工地安全管理方法，智慧工地安全管理方法包括以下步骤：
步骤101、基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，感知器至少包括传感器单元、射频识别单元、定位单元、图像采集单元；
具体的，本实施例中基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，BIM模块至少包括感知器、控制器、传输器；
感知器至少包括传感器单元、射频识别单元、定位单元、图像采集单元，控制器用于对工地中的人员管理设备和环境安全设备进行控制，传输器用于传输BIM模块中的网络信号；通过图像采集单元采集工地中的工地图像信息、工地建筑信息；通过射频识别单元采集工地人员信息、工地车辆信息；通过定位单元对工地人员和工地车辆进行实时定位，并实时获取人员位置信息和车辆位置信息；通过传感器单元采集工地中的工地温度信息、工地湿度信息、工地气体信息、工地粉尘信息。
步骤102、利用FCM模糊聚类算法对实时环境数据信息进行数据预处理，得到待训练环境数据集，待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集；
具体的，本实施例中获取实时环境数据信息，确定实时环境数据信息对应的分类数m，分类数m大于等于2；初始化实时环境数据信息的第一隶属度，根据第一隶属度计算，得到第一聚类中心；基于目标函数，根据第一聚类中心计算第一隶属度，得到第二隶属度，根据第二隶属度计算得到第二聚类中心，共计迭代m次；迭代m次得到目标隶属度，找出每个实时环境数据信息对应的最大目标隶属度，得到待训练环境数据集；待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集。
步骤103、通过FCNN神经网络建立FCNN神经网络识别模型，将待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集输入至FCNN神经网络识别模型中进行训练，得到实时环境数据结果；
具体的，本实施例中将待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集进行归一化处理，得到归一化静态环境数据集和归一化动态环境数据集；建立FCNN神经网络，设置变异因子、交叉因子、差异策略和种群规模，随机生成初始种群作为初始最优超参数；将归一化静态环境数据集和归一化动态环境数据集输入FCNN神经网络，并预测样本的输出值；设定迭代终止条件，判断迭代结果是否满足终止条件，如果满足则退出计算，得到实时环境数据结果。
步骤104、根据实时环境数据结果对建筑工地中的实时安全状态进行分析，得到实时安全状态信息；若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则根据实时环境数据结果生成环境处理步骤；
具体的，本实施例中实时环境数据结果对建筑工地中的实时安全状态进行分析，得到实时安全状态信息；实时安全状态信息包括工地空气粉尘实时含量、工地施工实时温度、工地建筑物实时结构；若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则根据实时环境数据结果生成环境处理步骤；阈值标准包括主导施工阶段监测阈值、施工阶段监测阈值、临近建筑物监测阈值、时间序列预警阈值。
步骤105、将环境处理步骤输入至BIM模块，通过BIM模块中的控制器对建筑工地中的环境安全设备进行控制；
具体的，本实施例中获取环境处理步骤，根据环境处理步骤生成电信号，根据电信号生成控制指令；通过控制指令对BIM模块中的控制器进行控制，控制器用于对建筑工地中的环境安全设备进行控制；对环境安全设备进行控制包括对洒水设备进行洒水操作，对预警设备进行预警操作，对建筑设备进行停机操作，对行驶设备进行停止操作；获取环境安全设备的控制结果，判断控制结果是否正确，若否，则将实时环境数据结果输入至FCNN神经网络识别模型重新训练。
步骤106、根据实时环境数据结果对建筑工地中的实时管理状态进行分析，得到实时管理状态信息；将实时管理状态信息输入至BIM模块，通过BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制。
具体的，本实施例中根据实时环境数据结果对建筑工地中的实时管理状态进行分析，得到实时管理状态信息；通过实时管理状态信息生成电信号，基于电信号生成第二控制指令，第二控制指令用于控制BIM模块中的控制器；通过BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制；人员管理设备进行控制包括工地人员岗位调动、工地人员数量调整、工地人员排班管理；将控制结果输入至数据库中进行存储，得到工地人员管理数据库，工地人员管理数据库用于辅助对BIM模块中的控制器进行控制。
其有益效果在于，基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，感知器至少包括传感器单元、射频识别单元、定位单元、图像采集单元；利用FCM模糊聚类算法对实时环境数据信息进行数据预处理，得到待训练环境数据集，待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集；通过FCNN神经网络建立FCNN神经网络识别模型，将待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集输入至FCNN神经网络识别模型中进行训练，得到实时环境数据结果；根据实时环境数据结果对建筑工地中的实时安全状态进行分析，得到实时安全状态信息；若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则根据实时环境数据结果生成环境处理步骤；将环境处理步骤输入至BIM模块，通过BIM模块中的控制器对建筑工地中的环境安全设备进行控制；根据实时环境数据结果对建筑工地中的实时管理状态进行分析，得到实时管理状态信息；将实时管理状态信息输入至BIM模块，通过BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制。可以提升建筑工地的安全管理效率，对建筑工地中有安全隐患的建筑、车辆、人员及时预警并做出对应的消除隐患措施，对建筑工地中的人员进行在线实时管理，基于物联网技术有效管理工地中的建筑人员，减少施工时间，降低人力成本和业主利息成本。
本实施例中，请参阅图2，本发明实施例中一种基于物联网的智慧工地安全管理方法的第二个实施例，利用FCM模糊聚类算法对实时环境数据信息进行数据预处理，得到待训练环境数据集，待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集包括以下步骤：
步骤201、获取实时环境数据信息，确定实时环境数据信息对应的分类数m，分类数m大于等于2；
步骤202、初始化实时环境数据信息的第一隶属度，根据第一隶属度计算，得到第一聚类中心；
步骤203、基于目标函数，根据第一聚类中心计算第一隶属度，得到第二隶属度，根据第二隶属度计算得到第二聚类中心，共计迭代m次；
步骤204、迭代m次得到目标隶属度，找出每个实时环境数据信息对应的最大目标隶属度，得到待训练环境数据集；
步骤205、待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集。
本实施例中，请参阅图3，本发明实施例中一种基于物联网的智慧工地安全管理方法的第三个实施例，通过FCNN神经网络建立FCNN神经网络识别模型，将待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集输入至FCNN神经网络识别模型中进行训练，得到实时环境数据结果包括以下步骤：
步骤301、将待训练环境数据集至少包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集进行归一化处理，得到归一化静态环境数据集和归一化动态环境数据集；
步骤302、建立FCNN神经网络，设置变异因子、交叉因子、差异策略和种群规模，随机生成初始种群作为初始最优超参数；
步骤303、将归一化静态环境数据集和归一化动态环境数据集输入FCNN神经网络，并预测样本的输出值；
步骤304、设定迭代终止条件，判断迭代结果是否满足终止条件，如果满足则退出计算，得到实时环境数据结果。
上面对本发明实施例提供的一种基于物联网的智慧工地安全管理方法进行了描述，下面对本发明实施例的一种基于人工智能的智慧工地安全管理系统进行描述，请参阅图4，本发明实施例中智慧工地安全管理系统一个实施例包括：
处理子模块，用于获取环境处理步骤，根据环境处理步骤生成电信号，根据电信号生成控制指令；
控制子模块，用于通过控制指令对BIM模块中的控制器进行控制，控制器用于对建筑工地中的环境安全设备进行控制；
操作子模块，用于对环境安全设备进行控制包括对洒水设备进行洒水操作，对预警设备进行预警操作，对建筑设备进行停机操作，对行驶设备进行停止操作；
判断子模块，用于获取环境安全设备的控制结果，判断控制结果是否正确，若否，则将实时环境数据结果输入至FCNN神经网络识别模型重新训练。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应所述了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变和改进，这些变和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (1)

1.一种基于物联网的智慧工地安全管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，所述感知器包括传感器单元、射频识别单元、定位单元和图像采集单元；
利用FCM模糊聚类算法对所述实时环境数据信息进行数据预处理，得到待训练环境数据集，所述待训练环境数据集包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集；
通过FCNN神经网络建立FCNN神经网络识别模型，将所述待训练静态环境数据集和所述待训练动态环境数据集输入至所述FCNN神经网络识别模型中进行训练，得到实时环境数据结果；
根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时安全状态进行分析，得到实时安全状态信息；若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则根据所述实时环境数据结果生成环境处理步骤；
将所述环境处理步骤输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的环境安全设备进行控制；
根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时管理状态进行分析，得到实时管理状态信息；将所述实时管理状态信息输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制；
所述基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，所述感知器包括传感器单元、射频识别单元、定位单元和图像采集单元，包括：
基于BIM模块中的感知器采集建筑工地中的实时环境数据信息，所述BIM模块包括感知器、控制器、传输器；
所述感知器包括传感器单元、射频识别单元、定位单元和图像采集单元，所述控制器用于对工地中的人员管理设备和环境安全设备进行控制，所述传输器用于传输BIM模块中的网络信号；
通过图像采集单元采集工地中的工地图像信息、工地建筑信息；通过射频识别单元采集工地人员信息、工地车辆信息；
通过定位单元对工地人员和工地车辆进行实时定位，并实时获取人员位置信息和车辆位置信息；
通过传感器单元采集工地中的工地温度信息、工地湿度信息、工地气体信息、工地粉尘信息；
所述利用FCM模糊聚类算法对所述实时环境数据信息进行数据预处理，得到待训练环境数据集，所述待训练环境数据集包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集，包括：
获取实时环境数据信息，确定实时环境数据信息对应的分类数m，所述分类数m大于等于2；
初始化实时环境数据信息的第一隶属度，根据第一隶属度计算，得到第一聚类中心；
基于目标函数，根据第一聚类中心计算第一隶属度，得到第二隶属度，根据第二隶属度计算得到第二聚类中心，共计迭代m次；
迭代m次得到目标隶属度，找出每个实时环境数据信息对应的最大目标隶属度，得到待训练环境数据集；
所述待训练环境数据集包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集；
所述通过FCNN神经网络建立FCNN神经网络识别模型，将所述待训练静态环境数据集和所述待训练动态环境数据集输入至所述FCNN神经网络识别模型中进行训练，得到实时环境数据结果，包括：
将待训练环境数据集包括待训练静态环境数据集和待训练动态环境数据集进行归一化处理，得到归一化静态环境数据集和归一化动态环境数据集；
建立FCNN神经网络，设置变异因子、交叉因子、差异策略和种群规模，随机生成初始种群作为初始最优超参数；
将归一化静态环境数据集和归一化动态环境数据集输入FCNN神经网络，并预测样本的输出值；
设定迭代终止条件，判断迭代结果是否满足终止条件，如果满足则退出计算，得到实时环境数据结果；
所述根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时安全状态进行分析，得到实时安全状态信息；若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则根据所述实时环境数据结果生成环境处理步骤，包括：
所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时安全状态进行分析，得到实时安全状态信息；
所述实时安全状态信息包括工地空气粉尘实时含量、工地施工实时温度、工地建筑物实时结构；
若实时安全状态信息超过设定预警的阈值标准，则根据所述实时环境数据结果生成环境处理步骤；
所述阈值标准包括主导施工阶段监测阈值、施工阶段监测阈值、临近建筑物监测阈值和时间序列预警阈值；
所述将所述环境处理步骤输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的环境安全设备进行控制，包括：
获取环境处理步骤，根据环境处理步骤生成电信号，根据所述电信号生成控制指令；
通过控制指令对BIM模块中的控制器进行控制，所述控制器用于对建筑工地中的环境安全设备进行控制；
对环境安全设备进行控制包括对洒水设备进行洒水操作，对预警设备进行预警操作，对建筑设备进行停机操作，对行驶设备进行停止操作；
获取环境安全设备的控制结果，判断所述控制结果是否正确，若否，则将实时环境数据结果输入至FCNN神经网络识别模型重新训练；
所述根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时管理状态进行分析，得到实时管理状态信息；将所述实时管理状态信息输入至所述BIM模块，通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制，包括：
根据所述实时环境数据结果对建筑工地中的实时管理状态进行分析，得到实时管理状态信息；
通过实时管理状态信息生成电信号，基于电信号生成第二控制指令，所述第二控制指令用于控制BIM模块中的控制器；
通过所述BIM模块中的控制器对建筑工地中的人员管理设备进行控制；所述人员管理设备进行控制包括工地人员岗位调动、工地人员数量调整、工地人员排班管理；
将控制结果输入至数据库中进行存储，得到工地人员管理数据库，所述工地人员管理数据库用于辅助对BIM模块中的控制器进行控制。
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