CN117035378B - 一种基于物联网的智慧工地管理方法及系统 - Google Patents
一种基于物联网的智慧工地管理方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的智慧工地管理方法及系统，包括，获取目标工地的二维地图信息，将目标工地进行划分；提取目标工地各分区的施工项目进行重要程度评估，获取各分区的感知精度生成各分区的视频流信息；获取目标工地的监管任务进行视频流信息的适配，提取监管任务对应的初级特征，根据初级特征选取不同分区进行聚合监管；通过监管任务及聚合监管的分区对应的最终特征获取适用算法，根据适用算法及最终特征基于任务顺序进行目标工地监管。本发明通过不同工地区域的施工特性，弹性分配监测资源，避免资源浪费；根据监管任务分配不同的分区进行配合，提升了任务检测效率，避免重复检测，并节省工地的人工监管成本。
Description
技术领域
本发明涉及工地管理技术领域，更具体的，涉及一种基于物联网的智慧工地管理方法及系统。
背景技术
随着城市化进程的加快，建筑业的发展呈现逐年递增的趋势,同时伴随着互联网科技的迅猛发展；目前，大数据、人工智能、AI技术等领域均取得较大成果,进一步推进了智慧工地安全管理方面的发展。智慧工地概念的提出,将建筑工地项目管理推向了智能化发展的方向,改变了传统主要依靠人员进行现场管理及现场监督的方式,提高了建筑项目管理的效率,也为建筑项目高效管理带来了新的契机。
传统的建筑工程管理大多靠人工进行人员记录及工程进度判断，但人为管理容易导致未实现人员定位轨迹可视化，无法自动发现安全隐患，智能化应用程度不足等。因此，传统的建筑工程项目管理模式无法满足建设发展的内在需求。要想使施工工地的工程质量得到提升，就需要对工地现场管理技术进行创新改革，制定合理的施工建设管理制度，创新施工技术，运用现代化科学技术对施工工地进行有效管理。目前工地管理的网络化管理和物理集成，对数据的监测和管理程度不深，对现场的管控未按生产要素进行细分、梳理，管理对象不全。因此，如利用物联网对建筑施工工地进行数字化、精细化、智慧化生产和管理，提升工程项目建设的技术和管理水平是需要解决的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于物联网的智慧工地管理方法及系统。
本发明第一方面提供了一种基于物联网的智慧工地管理方法，包括：
获取目标工地的二维地图信息，根据所述二维地图信息结合区域功能将目标工地进行划分，获取各分区的施工特征及位置特征，根据施工项目及区域位置设置分区的标签信息；
提取目标工地各分区的施工项目，评估施工项目各工序的重要程度，根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度，生成各分区的视频流信息；
获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务进行视频流信息的适配，提取监管任务对应的初级特征，根据所述初级特征选取不同分区进行聚合监管；
根据目标工地中监管任务构建对应的算法数据库，通过监管任务及聚合监管的分区对应的最终特征获取适用算法，根据所述适用算法及最终特征基于任务顺序进行目标工地监管。
本方案中，根据所述二维地图信息结合区域功能将目标工地进行划分，获取各分区的施工特征及位置特征，根据区域功能及区域位置设置分区的标签信息，具体为：
获取目标工地的二维地图信息及施工图纸信息，预设工地位置特征，将所述二维地图信息及施工图纸信息按照所述工地位置特征进行匹配镶嵌，获取整合后的施工地图数据；
获取施工图纸信息中施工标记及施工参数，根据所述施工标记及施工参数获取施工特征，将目标工地对应的二维地图信息进行格栅化处理，根据所述施工特征利用相似度计算将格栅进行类别划分；
创建分类窗口，选取施工特征作为所述分类窗口设置分类标准，利用所述分类窗口历遍整合后的施工地图数据，计算各格栅的施工特征与分类标准的相似度；
当所述相似度符合预设相似度标准时，则将对应格栅设置为分类窗口对应的类别信息，当前分类窗口遍历完成后，重新设置分类窗口的分类标准，继续进行分类；
所有分类标准遍历完成后，在整合后的施工地图数据中标记不同的类别的分区范围，根据各分区的施工特征及施工参数确定施工项目，根据所述施工项目及各分区范围的位置特征设置标签信息。
本方案中，提取目标工地各分区的施工项目，评估施工项目各工序的重要程度，根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度，具体为：
通过目标工地各分区的标签信息获取对应的施工项目，根据所述施工项目利用大数据手段获取施工项目对应的标准施工工作流，通过各分区的施工特征获取施工参数，对所述标准施工工作流进行参数变动及逻辑、触发条件调整；
获取各分区施工项目的施工工作流，将所述施工工作流进行图表示，并将各分区不同施工项目的施工工作流映射到向量空间，生成各分区的施工拓扑网络，将工序作为网络节点；
根据各分区的施工人员分配及历史施工进度判断各工序的施工时长信息，并根据所述施工拓扑网络获取各工序节点的邻居节点，根据施工人员分类数量及所述施工时长信息计算单位施工时长表征工序施工难度；
根据所述施工难度预设权重信息，获取不同施工工作流中各工序节点的邻居节点的施工时长信息加权总和，根据所述施工时长信息加权总和计算邻居节点的信息熵；
根据各工序节点对应邻居节点的信息熵总和，通过所述信息熵总和判断工序节点的重要程度，根据各分区的施工工作流中各工序节点的重要程度生成感知精度序列，基于感知精度序列获取视频流信息。
本方案中，获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务进行视频流信息的适配，提取监管任务对应的初级特征，具体为：
获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务建立检索标签提取历史监测视频流，基于所述历史监测视频流获取前后帧变化及区域色彩变化生成视频流特征；
根据所述视频流特征与监管任务的检测精度匹配，获取检测精度符合精度标准的视频流特征，获取目标工地各分区当前感知精度对应的视频流信息，根据获取的视频流特征进行视频流信息的筛选；
提取筛选后的视频流信息与监管任务进行匹配，根据筛选后视频流信息获取任务可执行分区，当所述可执行分区数量小于预设阈值时，则调整筛选所用的视频流特征；
获取监管任务可执行分区视频流信息中的变化特征，确定潜在异常视频帧，根据所述潜在异常视频帧提取监管任务对应的初级特征。
本方案中，根据所述初级特征选取不同分区进行聚合监管，具体为：
记录任务可执行分区中获取初级特征的目标分区及时间戳，生成初级特征时序序列，根据其他任务可执行分区与目标分区的距离信息设置优先级信息；
选取优先级符合预设标准的可执行分区，根据所述时间戳在选取的可执行分区中建立监测窗口，利用初级特征时序序列作为监测窗口的监测特征；
利用所述监测窗口在选取的可执行分区中获取视频关键帧，判断视频关键帧特征序列与监测特征之间的曼哈顿距离，预设曼哈顿距离对应的距离区间，读取符合所述距离区间的视频关键帧特征；
获取落在距离区间的视频关键帧特征对应的不同分区进行聚合监管，读取监管任务下异常目标的特征偏差，根据所述特征偏差对初级特征进行动态更新；
判断更新后初级特征是否实现监管任务监测，若不能实现，则调整优先级预设标准，更新符合预设标准的可执行分区进行初级特征的不断更新，若能实现，则输出最终特征。
本方案中，根据目标工地中监管任务构建对应的算法数据库，通过监管任务及聚合监管的分区对应的最终特征获取适用算法，具体为：
构建目标工地的监管任务集合，利用大数据手段获取监管任务对应得算法集合，提取算法集合中各算法对应监管任务实例的检测精度，并提取各算法的分配资源；
构建算法数据库，根据所述检测精度对不同监管任务进行排序，结合分配资源存入所述算法数据库；
提取当前的资源情况分配计算资源特征，根据所述资源特征及聚合监管分区对应的最终特征获取不同算法的适配程度，根据所述适配程度排序获取适用算法；
根据所述适用算法及最终特征进行异常检测实现目标工地监管。
本发明第二方面还提供了一种基于物联网的智慧工地管理系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于物联网的智慧工地管理方法程序，所述基于物联网的智慧工地管理方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取目标工地的二维地图信息，根据所述二维地图信息结合区域功能将目标工地进行划分，获取各分区的施工特征及位置特征，根据施工项目及区域位置设置分区的标签信息；
提取目标工地各分区的施工项目，评估施工项目各工序的重要程度，根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度，生成各分区的视频流信息；
获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务进行视频流信息的适配，提取监管任务对应的初级特征，根据所述初级特征选取不同分区进行聚合监管；
根据目标工地中监管任务构建对应的算法数据库，通过监管任务及聚合监管的分区对应的最终特征获取适用算法，根据所述适用算法及最终特征基于任务顺序进行目标工地监管。
本发明公开了一种基于物联网的智慧工地管理方法及系统，包括，获取目标工地的二维地图信息，将目标工地进行划分；提取目标工地各分区的施工项目进行重要程度评估，获取各分区的感知精度生成各分区的视频流信息；获取目标工地的监管任务进行视频流信息的适配，提取监管任务对应的初级特征，根据初级特征选取不同分区进行聚合监管；通过监管任务及聚合监管的分区对应的最终特征获取适用算法，根据适用算法及最终特征基于任务顺序进行目标工地监管。本发明通过不同工地区域的施工特性，弹性分配监测资源，避免资源浪费；根据监管任务分配不同的分区进行配合，提升了任务检测效率，避免重复检测，并节省工地的人工监管成本。
附图说明
图1示出了本发明一种基于物联网的智慧工地管理方法的流程图；
图2示出了本发明根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度的流程图；
图3示出了本发明根据初级特征选取不同分区进行聚合监管的流程图；
图4示出了本发明一种基于物联网的智慧工地管理系统的框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了本发明一种基于物联网的智慧工地管理方法的流程图。
如图1所示，本发明第一方面提供了一种基于物联网的智慧工地管理方法，包括：
S102，获取目标工地的二维地图信息，根据所述二维地图信息结合区域功能将目标工地进行划分，获取各分区的施工特征及位置特征，根据施工项目及区域位置设置分区的标签信息；
S104，提取目标工地各分区的施工项目，评估施工项目各工序的重要程度，根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度，生成各分区的视频流信息；
S106，获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务进行视频流信息的适配，提取监管任务对应的初级特征，根据所述初级特征选取不同分区进行聚合监管；
S108，根据目标工地中监管任务构建对应的算法数据库，通过监管任务及聚合监管的分区对应的最终特征获取适用算法，根据所述适用算法及最终特征基于任务顺序进行目标工地监管。
需要说明的是，获取目标工地的二维地图信息及施工图纸信息，根据地理数据或施工地点预设工地位置特征，将所述二维地图信息及施工图纸信息按照所述工地位置特征进行匹配镶嵌，获取整合后的施工地图数据；获取施工图纸信息中施工标记及施工参数，根据所述施工标记及施工参数获取施工特征，将目标工地对应的二维地图信息进行格栅化处理，根据所述施工特征利用相似度计算将格栅进行类别划分；创建分类窗口，选取施工特征作为所述分类窗口设置分类标准，利用所述分类窗口历遍整合后的施工地图数据，计算各格栅的施工特征与分类标准的相似度；当所述相似度符合预设相似度标准时，则将对应格栅设置为分类窗口对应的类别信息，当前分类窗口遍历完成后，重新设置分类窗口的分类标准，继续进行分类；所有分类标准遍历完成后，在整合后的施工地图数据中标记不同的类别的分区范围，根据各分区的施工特征及施工参数确定施工项目，根据所述施工项目及各分区范围的位置特征设置标签信息。
图2示出了本发明根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度的流程图。
根据本发明实施例，提取目标工地各分区的施工项目，评估施工项目各工序的重要程度，根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度，具体为：
S202，通过目标工地各分区的标签信息获取对应的施工项目，根据所述施工项目利用大数据手段获取施工项目对应的标准施工工作流，通过各分区的施工特征获取施工参数，对所述标准施工工作流进行参数变动及逻辑、触发条件调整；
S204，获取各分区施工项目的施工工作流，将所述施工工作流进行图表示，并将各分区不同施工项目的施工工作流映射到向量空间，生成各分区的施工拓扑网络，将工序作为网络节点；
S206，根据各分区的施工人员分配及历史施工进度判断各工序的施工时长信息，并根据所述施工拓扑网络获取各工序节点的邻居节点，根据施工人员分类数量及所述施工时长信息计算单位施工时长表征工序施工难度；
S208，根据所述施工难度预设权重信息，获取不同施工工作流中各工序节点的邻居节点的施工时长信息加权总和，根据所述施工时长信息加权总和计算邻居节点的信息熵；
S210，根据各工序节点对应邻居节点的信息熵总和，通过所述信息熵总和判断工序节点的重要程度，根据各分区的施工工作流中各工序节点的重要程度生成感知精度序列，基于感知精度序列获取视频流信息。
需要说明的是，信息熵用来衡量信息不确定性，信息量越大其对应的信息熵越大。在施工工程流中引入信息熵，信息熵的大小能够反映节点的邻居节点数量和邻域节点位置分布的均匀性，当信息熵越大时说明工序节点在施工拓扑网络中的传播能力更强，同时具备更高的重要程度。根据各分区的施工工作流中各工序节点的重要程度生成感知精度序列，基于感知精度序列获取视频流信息，当监管任务调用视频流信息时，则对视频进行拉取、解封装、解码、中间处理、转码、编码、封装、推送等操作。
需要说明的是，获取目标工地的监管任务，所述监管任务包括人员入侵检测、安全帽佩戴检测、烟火检测及施工进度检测等；根据所述监管任务建立检索标签提取历史监测视频流，基于所述历史监测视频流获取前后帧变化及区域色彩变化生成视频流特征；根据所述视频流特征与监管任务的检测精度匹配，获取检测精度符合精度标准的视频流特征，获取目标工地各分区当前感知精度对应的视频流信息，根据获取的视频流特征进行视频流信息的筛选；提取筛选后的视频流信息与监管任务进行匹配，根据筛选后视频流信息获取任务可执行分区，当所述可执行分区数量小于预设阈值时，则调整筛选所用的视频流特征；获取监管任务可执行分区视频流信息中的变化特征，确定潜在异常视频帧，根据所述潜在异常视频帧提取监管任务对应的初级特征。
图3示出了本发明根据初级特征选取不同分区进行聚合监管的流程图。
根据本发明实施例，根据所述初级特征选取不同分区进行聚合监管，具体为：
S302，记录任务可执行分区中获取初级特征的目标分区及时间戳，生成初级特征时序序列，根据其他任务可执行分区与目标分区的距离信息设置优先级信息；
S304，选取优先级符合预设标准的可执行分区，根据所述时间戳在选取的可执行分区中建立监测窗口，利用初级特征时序序列作为监测窗口的监测特征；
S306，利用所述监测窗口在选取的可执行分区中获取视频关键帧，判断视频关键帧特征序列与监测特征之间的曼哈顿距离，预设曼哈顿距离对应的距离区间，读取符合所述距离区间的视频关键帧特征；
S308，获取落在距离区间的视频关键帧特征对应的不同分区进行聚合监管，读取监管任务下异常目标的特征偏差，根据所述特征偏差对初级特征进行动态更新；
S310，判断更新后初级特征是否实现监管任务监测，若不能实现，则调整优先级预设标准，更新符合预设标准的可执行分区进行初级特征的不断更新，若能实现，则输出最终特征。
需要说明的是，单个摄像机拍摄的范围有限，远距离拍摄效果差，不能兼顾范围和清晰度，通过不同分区的视频流信息进行聚合交叉分析，能够增强异常检测效果及扩大检测范围，例如，当进行安全帽佩戴检测时，因为部分遮挡导致无法拍到工作人员头部图像信息，通过相关的目标重识别算法获取初级特征，为其他分区摄像头发送监测任务，其他分区摄像头检测到目标时进行特征对比，进行视频监控或者抓拍，与原先的视频流信息共同进行安全帽检测。系统发现异常行为时能够及时的报警并记录，具有较强的鲁棒性、实时性、稳定性等优点。
需要说明的是，构建目标工地的监管任务集合，利用大数据手段获取监管任务对应得算法集合，提取算法集合中各算法对应监管任务实例的检测精度，并提取各算法的分配资源；构建算法数据库，根据所述检测精度对不同监管任务进行排序，结合分配资源存入所述算法数据库；提取当前的资源情况分配计算资源特征，根据所述资源特征及聚合监管分区对应的最终特征获取不同算法的适配程度，根据所述适配程度排序获取适用算法；另外，在初级特征不断更新的过程中数据库也进行算法的更新匹配，根据所述适用算法及最终特征进行异常检测实现目标工地监管。
根据本发明实施例，根据各分区的视频流信息进行建筑材料及器械摆放优化，具体为：
获取目标工地各分区的施工特征，根据所述施工特征判断施工工作流中各工序的施工进度，根据所述施工进度获取未完成施工流程，根据所述未完成施工流程获取所需施工材料及施工器械；
根据历史施工特征判断施工材料的消耗速率，将所述消耗速率与各工序的施工进度进行相关性分析，当施工材料进入目标分区时，根据所述相关性分析获取当前施工材料的消耗周期；
根据所述消耗周期预测目标分区的施工进度，将预测施工进度与当前施工进度进行对比，获取无偏差地点，根据所述无偏差地点判断施工人员的取用时间，选择取用时间最小的无偏差地方作为施工材料堆放地；
当目标分区无人施工时，根据目标分区的视频流信息判断施工区域建筑器械的凌乱度，根据所述凌乱度生成预警信息，并根据施工人员距离目标分区的距离信息设置预警信息的发送优先级。
图4示出了本发明一种基于物联网的智慧工地管理系统的框图。
本发明第二方面还提供了一种基于物联网的智慧工地管理系统4，该系统包括：存储器41、处理器42，所述存储器中包括基于物联网的智慧工地管理方法程序，所述基于物联网的智慧工地管理方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取目标工地的二维地图信息，根据所述二维地图信息结合区域功能将目标工地进行划分，获取各分区的施工特征及位置特征，根据施工项目及区域位置设置分区的标签信息；
提取目标工地各分区的施工项目，评估施工项目各工序的重要程度，根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度，生成各分区的视频流信息；
获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务进行视频流信息的适配，提取监管任务对应的初级特征，根据所述初级特征选取不同分区进行聚合监管；
根据目标工地中监管任务构建对应的算法数据库，通过监管任务及聚合监管的分区对应的最终特征获取适用算法，根据所述适用算法及最终特征基于任务顺序进行目标工地监管。
本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于物联网的智慧工地管理方法程序，所述基于物联网的智慧工地管理方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于物联网的智慧工地管理方法的步骤。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，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以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种基于物联网的智慧工地管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标工地的二维地图信息，根据所述二维地图信息结合区域功能将目标工地进行划分，获取各分区的施工特征及位置特征，根据施工项目及区域位置设置分区的标签信息；
提取目标工地各分区的施工项目，评估施工项目各工序的重要程度，根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度，生成各分区的视频流信息；
获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务进行视频流信息的适配，提取监管任务对应的初级特征，根据所述初级特征选取不同分区进行聚合监管；
根据目标工地中监管任务构建对应的算法数据库，通过监管任务结合聚合监管的分区对应的最终特征获取适用算法，根据所述适用算法及最终特征基于任务顺序进行目标工地监管；
提取目标工地各分区的施工项目，评估施工项目各工序的重要程度，根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度，具体为：
通过目标工地各分区的标签信息获取对应的施工项目，根据所述施工项目利用大数据手段获取施工项目对应的标准施工工作流，通过各分区的施工特征获取施工参数，对所述标准施工工作流进行参数变动、逻辑及触发条件调整；
获取各分区施工项目的施工工作流，将所述施工工作流进行图表示，并将各分区不同施工项目的施工工作流映射到向量空间，生成各分区的施工拓扑网络，将工序作为网络节点；
根据各分区的施工人员分配及历史施工进度判断各工序的施工时长信息，并根据所述施工拓扑网络获取各工序节点的邻居节点，根据施工人员分配数量及所述施工时长信息计算单位施工时长，所述单位施工时长表征工序施工难度；
根据所述施工难度预设权重信息，获取不同施工工作流中各工序节点的邻居节点的施工时长信息加权总和，根据所述施工时长信息加权总和计算邻居节点的信息熵；
根据各工序节点对应邻居节点的信息熵总和，通过所述信息熵总和判断工序节点的重要程度，根据各分区的施工工作流中各工序节点的重要程度生成感知精度序列，基于感知精度序列获取视频流信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧工地管理方法，其特征在于，根据所述二维地图信息结合区域功能将目标工地进行划分，获取各分区的施工特征及位置特征，根据施工项目及区域位置设置分区的标签信息，具体为：
获取目标工地的二维地图信息及施工图纸信息，预设工地位置特征，将所述二维地图信息及施工图纸信息按照所述工地位置特征进行匹配镶嵌，获取整合后的施工地图数据；
获取施工图纸信息中施工标记及施工参数，根据所述施工标记及施工参数获取施工特征，将目标工地对应的二维地图信息进行格栅化处理，根据所述施工特征利用相似度计算将格栅进行类别划分；
创建分类窗口，选取施工特征作为所述分类窗口，设置分类标准，利用所述分类窗口遍历整合后的施工地图数据，计算各格栅的施工特征与分类标准的相似度；
当所述相似度符合预设相似度标准时，则将对应格栅设置为分类窗口对应的类别信息，当前分类窗口遍历完成后，重新设置分类窗口的分类标准，继续进行分类；
所有分类标准遍历完成后，在整合后的施工地图数据中标记不同的类别的分区范围，根据各分区的施工特征及施工参数确定施工项目，根据所述施工项目及各分区范围的位置特征设置标签信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧工地管理方法，其特征在于，获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务进行视频流信息的适配，提取监管任务对应的初级特征，具体为：
获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务建立检索标签提取历史监测视频流，基于所述历史监测视频流获取前后帧变化及区域色彩变化生成视频流特征；
根据所述视频流特征与监管任务的检测精度匹配，获取检测精度符合精度标准的视频流特征，获取目标工地各分区当前感知精度对应的视频流信息，根据获取的视频流特征进行视频流信息的筛选；
提取筛选后的视频流信息与监管任务进行匹配，根据筛选后视频流信息获取任务可执行分区，当所述可执行分区数量小于预设阈值时，则调整筛选所用的视频流特征；
获取监管任务可执行分区视频流信息中的变化特征，确定潜在异常视频帧，根据所述潜在异常视频帧提取监管任务对应的初级特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧工地管理方法，其特征在于，根据所述初级特征选取不同分区进行聚合监管，具体为：
记录任务可执行分区中获取初级特征的目标分区及时间戳，生成初级特征时序序列，根据其他任务可执行分区与目标分区的距离信息设置优先级信息；
选取优先级符合预设标准的可执行分区，根据所述时间戳在选取的可执行分区中建立监测窗口，利用初级特征时序序列作为监测窗口的监测特征；
利用所述监测窗口在选取的可执行分区中获取视频关键帧，判断视频关键帧特征序列与监测特征之间的曼哈顿距离，预设曼哈顿距离对应的距离区间，读取符合所述距离区间的视频关键帧特征；
将落在距离区间的视频关键帧特征对应的不同分区进行聚合监管，读取监管任务下异常目标的特征偏差，根据所述特征偏差对初级特征进行动态更新；
判断更新后初级特征是否实现监管任务监测，若不能实现，则调整优先级预设标准，更新符合预设标准的可执行分区进行初级特征的不断更新，若能实现，则输出最终特征。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧工地管理方法，其特征在于，根据目标工地中监管任务构建对应的算法数据库，通过监管任务结合聚合监管的分区对应的最终特征获取适用算法，具体为：
构建目标工地的监管任务集合，利用大数据手段获取监管任务对应的算法集合，提取算法集合中各算法对应监管任务实例的检测精度，并提取各算法的分配资源；
构建算法数据库，根据所述检测精度对不同监管任务进行排序，结合分配资源存入所述算法数据库；
提取当前的资源情况分配计算资源特征，根据所述资源特征及聚合监管分区对应的最终特征获取不同算法的适配程度，根据所述适配程度排序获取适用算法；
根据所述适用算法及最终特征进行异常检测实现目标工地监管。
6.一种基于物联网的智慧工地管理系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于物联网的智慧工地管理方法程序，所述基于物联网的智慧工地管理方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取目标工地的二维地图信息，根据所述二维地图信息结合区域功能将目标工地进行划分，获取各分区的施工特征及位置特征，根据施工项目及区域位置设置分区的标签信息；
提取目标工地各分区的施工项目，评估施工项目各工序的重要程度，根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度，生成各分区的视频流信息；
获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务进行视频流信息的适配，提取监管任务对应的初级特征，根据所述初级特征选取不同分区进行聚合监管；
根据目标工地中监管任务构建对应的算法数据库，通过监管任务结合聚合监管的分区对应的最终特征获取适用算法，根据所述适用算法及最终特征基于任务顺序进行目标工地监管；
提取目标工地各分区的施工项目，评估施工项目各工序的重要程度，根据重要程度评估结果获取各分区的感知精度，具体为：
通过目标工地各分区的标签信息获取对应的施工项目，根据所述施工项目利用大数据手段获取施工项目对应的标准施工工作流，通过各分区的施工特征获取施工参数，对所述标准施工工作流进行参数变动、逻辑及触发条件调整；
获取各分区施工项目的施工工作流，将所述施工工作流进行图表示，并将各分区不同施工项目的施工工作流映射到向量空间，生成各分区的施工拓扑网络，将工序作为网络节点；
根据各分区的施工人员分配及历史施工进度判断各工序的施工时长信息，并根据所述施工拓扑网络获取各工序节点的邻居节点，根据施工人员分配数量及所述施工时长信息计算单位施工时长，所述单位施工时长表征工序施工难度；
根据所述施工难度预设权重信息，获取不同施工工作流中各工序节点的邻居节点的施工时长信息加权总和，根据所述施工时长信息加权总和计算邻居节点的信息熵；
根据各工序节点对应邻居节点的信息熵总和，通过所述信息熵总和判断工序节点的重要程度，根据各分区的施工工作流中各工序节点的重要程度生成感知精度序列，基于感知精度序列获取视频流信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的智慧工地管理系统，其特征在于，获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务进行视频流信息的适配，提取监管任务对应的初级特征，具体为：
获取目标工地的监管任务，根据所述监管任务建立检索标签提取历史监测视频流，基于所述历史监测视频流获取前后帧变化及区域色彩变化生成视频流特征；
根据所述视频流特征与监管任务的检测精度匹配，获取检测精度符合精度标准的视频流特征，获取目标工地各分区当前感知精度对应的视频流信息，根据获取的视频流特征进行视频流信息的筛选；
提取筛选后的视频流信息与监管任务进行匹配，根据筛选后视频流信息获取任务可执行分区，当所述可执行分区数量小于预设阈值时，则调整筛选所用的视频流特征；
获取监管任务可执行分区视频流信息中的变化特征，确定潜在异常视频帧，根据所述潜在异常视频帧提取监管任务对应的初级特征。
8.根据权利要求6所述的一种基于物联网的智慧工地管理系统，其特征在于，根据所述初级特征选取不同分区进行聚合监管，具体为：
记录任务可执行分区中获取初级特征的目标分区及时间戳，生成初级特征时序序列，根据其他任务可执行分区与目标分区的距离信息设置优先级信息；
选取优先级符合预设标准的可执行分区，根据所述时间戳在选取的可执行分区中建立监测窗口，利用初级特征时序序列作为监测窗口的监测特征；
利用所述监测窗口在选取的可执行分区中获取视频关键帧，判断视频关键帧特征序列与监测特征之间的曼哈顿距离，预设曼哈顿距离对应的距离区间，读取符合所述距离区间的视频关键帧特征；
将落在距离区间的视频关键帧特征对应的不同分区进行聚合监管，读取监管任务下异常目标的特征偏差，根据所述特征偏差对初级特征进行动态更新；
判断更新后初级特征是否实现监管任务监测，若不能实现，则调整优先级预设标准，更新符合预设标准的可执行分区进行初级特征的不断更新，若能实现，则输出最终特征。
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