CN117114619A - 一种基于大数据分析的项目安全管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据分析的项目安全管理系统，涉及项目管理技术领域，包括云端、若干移动端以及管理端；其中，云端接收来自若干移动端采集到的工种信息；云端内包括安全问题提取模块和数据分析复检模块，通过安全问题提取模块来提取管理端通过巡检信息记录模块上传的巡检信息；其技术要点为：将生成的整改安全评估值Zgpz后与安全阈值mod做出对比，根据对比结果即可准确、高效的判断出整改后的安全问题是否合格，在云端内利用大数据分析技术进行数据分析和处理，保证系统运行的流畅性，且云端与管理端、移动端相互配合，针对巡检信息整改后回复上传，继续复检直至合格，形成了一个整改闭环，提高了整个安全管理的工作效率。

Description

一种基于大数据分析的项目安全管理系统
技术领域
本发明涉及项目管理技术领域，具体为一种基于大数据分析的项目安全管理系统。
背景技术
项目管理技术是指在项目实施过程中，通过运用各种方法、工具和技术来规划、组织、执行、监控和控制项目活动，以实现项目目标和交付高质量成果的一种管理方法，例如：项目监控技术，该技术包括成本控制：跟踪项目的成本支出，进行成本分析和预测，确保项目在预算范围内；质量审核：对项目实施过程和成果进行评估和审查，确保符合质量标准；风险评估：定期评估项目风险，采取相应的风险应对和控制措施；绩效评估：对项目团队和个人绩效进行评估，发现问题并采取改进措施。
现有授权公告号为CN106372854B，名称为一种基于BIM的项目安全管理系统的中国发明专利中记载了如下技术方案：包括：定向语音交底管理模块；质量信息收集以及质量验收模块；安全预警及施工记录模块；人员健康状态检测模块；现场人员动向监控模块；现场机械设备监控模块；
另外，现有申请公布号为CN112052506A，名称为一种基于BIM的项目施工进度与安全管理方法的中国发明专利中记载了如下技术方案：包括：根据项目施工设计图纸数据生成建筑信息模型BIM，获取项目施工计划和建筑信息模型BIM中的构件，将项目施工计划与构件关联；根据项目施工计划、建筑信息模型BIM中的构件和施工现场GIS地图数据生成危险源数据，确定危险源在施工现场的位置对应于GIS地图或建筑信息模型BIM中的虚拟位置，以及所述虚拟位置处采用与危险源类别对应的用于展示的图标；当接收到客户端发送的施工进度与安全查询需求时，根据项目施工计划或项目施工的实际进度，加载施工现场GIS地图、相关BIM构件和危险源的图标推送给客户端进行展示。
通过以上记载的内容得知现有技术存在的问题为：在市区工程项目的工地内进行安全管理时，通常是利用搭载于安全帽上的各个模块，用于实时拍摄和检测人员健康状态或是设计三维模型，并在三维模型中找出危险源，并依据三维模型进行安全管理，对于出现安全隐患或是安全事故的位置，通常是通过口头或是微信传达整改指令，在后续长时间的管理过程中需要在每周至少耗费3个小时的时间去整理统计，从而影响了整个安全管理的工作效率；在工程项目中只是找出危险源，就需要调度人员进行检修，而后再次进行复检，复检时通常需要人为进行复检判断检修是否合格，然而人为判断一方面容易发生失误，影响判断的准确性，另一方面判断效率无法提高，从而影响整个安全管理工作的进度。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于大数据分析的项目安全管理系统，将生成的整改安全评估值Zgpz后与安全阈值mod做出对比，根据对比结果即可准确、高效的判断出整改后的安全问题是否合格，在云端内利用大数据分析技术进行数据分析和处理，保证系统运行的流畅性，且云端与管理端、移动端相互配合，针对巡检信息整改后回复上传，继续复检直至合格，形成了一个整改闭环，提高了整个安全管理的工作效率，解决了背景技术中提出的关于人为判断影响判断的准确性不足，判断效率无法提高，从而影响整个安全管理工作进度的技术问题。
(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：
一种基于大数据分析的项目安全管理系统，包括云端、若干移动端以及管理端；其中，云端接收来自若干移动端采集到的工种信息；
云端内包括安全问题提取模块和数据分析复检模块，通过安全问题提取模块来提取管理端通过巡检信息记录模块上传的巡检信息，将提取到的问题类别匹配相应工种，并反馈至管理端内的片区负责调度模块，其用于指派对应分区内的同类型工种至问题发生的位置；
其中，管理端还包括整改信息记录模块，其用于记录对问题发生位置进行整改后的整改信息，数据分析复检模块接收上传的整改信息和工种信息，并连线外置的专家单元获取整改评分，使用大数据分析技术对整改信息、工种信息以及整改评分进行分析，依据提取的相关参数，搭建数据分析模型，生成整改安全评估值Zgpz；
数据分析复检模块内还包括阈值子模块，用于设置安全阈值，并将其与整改安全评估值Zgpz进行对比，根据对比结果来判断整改是否合格，若是合格，则直接对云端内处理的数据通过云数据库进行存储，若是不合格，则继续整改。
进一步的，工种信息包括姓名、年龄、工种类别、工龄以及当月考勤率，且云端接收工种信息时通过物联网技术进行数据传输。
进一步的，巡检信息记录模块用于记录由巡检人员上传的巡检信息，且巡检信息包括巡检人的姓名、整改限期、超期罚款额、问题区域位置、问题图片以及问题描述信息；在巡检信息被上传时需要通过安全问题提取模块进行提取，提取到的问题类别包括巡检信息中的问题区域位置、问题图片以及问题描述信息。
进一步的，在将提取到的问题与相应工种进行匹配时的步骤如下：
S1、使用问题区域位置：获取问题区域位置的详细信息；
S2、使用问题图片：使用物体检测技术对问题图片进行分析，并提取关键特征，其中的物体检测技术在问题图片中自动检测和定位出物体的位置；
S3、使用问题描述信息：使用关键词提取技术将问题描述信息进行文本分析，提取关键词、关键短语，其中的关键词提取技术采用的算法包括TF-IDF和TextRank；
S4、匹配工种：将问题区域位置、问题图片特征和问题描述信息与已有的工种数据库进行匹配，该工种数据库中包含各种工种的描述、特征以及适用于解决的问题类型。
S5、返回匹配结果：根据匹配结果，返回与问题最相符的工种。
进一步的，整改信息包括整改人的姓名、整改过程的总耗时以及整改后的问题图片，且整改信息是通过管理端上传获取的，相关参数的提取来源于整改信息、工种信息以及整改评分，且相关参数包括：整改人员的能力系数、整改过程的总耗时以及整改评分值。
进一步的，生成整改安全评估值Zgpz所依据的公式如下：
式中，为整改人员的能力系数，Tr为整改过程的总耗时，Fz为整改评分值，α、β、γ分别为整改人员的能力系数、整改过程的总耗时以及整改评分值的预设比例系数，且α+β+γ＝3.584，α>γ>α>0，G为常数修正系数。
进一步的，整改人员的能力系数Nx表示对应整改人的工龄，Nxp中的p＝1、2、...、n，n为正整数，Nxp表示第p人的工龄，Kz表示对应整改人的考勤率，若是整改人员为1人，则整改人员的能力系数为定值，若是整改人员为n人，n≥2，则整改人员的能力系数为均值；
整改过程的总耗时Tr：通过设置计时器直接获取，将整改人抵达问题区域位置的时刻计为t1，将整改人拍摄整改后问题图片的时刻计为t2，则t1至t2的时间段为整改过程的总耗时；
整改评分值Fz：通过专家单元进行在线评分，对比整改前后的问题图片，获取1～10分中的任一分值。
进一步的，设置的安全阈值为mod，在将安全阈值mod与整改安全评估值Zgpz对比后；若是Zgpz≥mod，则表示整改后的安全问题合格；若是Zgpz＜mod，则表示整改后的安全问题不合格，需要重新在片区负责调度模块中进行同类型工种的调度和针对问题类别的内容进行二次整改操作，直至复检合格为止。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于大数据分析的项目安全管理系统，具备以下有益效果：
1、通过提取相关参数，其综合考虑了人员因素、项目整改难度因素以及专家因素，并依据相关参数获取整改安全评估值Zgpz，能够更全面的反映整改后的安全状态，在生成整改安全评估值Zgpz后与安全阈值mod做出对比，根据对比结果一方面能够准确、高效的判断出整改后的安全问题是否合格，另一方面对于不合格的结果及时做出循环式的响应动作，直至复检合格为止，确保了整体项目始终处于安全、稳定的状态；
2、通过在原本移动端和管理端的基础上设计云端，在云端内利用大数据分析技术构建数据分析模型，进行数据分析和处理，一方面分担了原有管理端的数据处理工作，保证系统运行的流畅性，另一方面与管理端、移动端相互配合，针对巡检信息整改后回复上传，继续复检直至合格，形成了一个整改闭环，大大提高了整个安全管理的工作效率，解决了传统通过口头或微信传达整改指令，需要耗费较多时间整理统计的问题。
附图说明
图1为本发明基于大数据分析的项目安全管理系统的整体步骤流程图；
图2为本发明基于大数据分析的项目安全管理系统的模块化结构示意图。
具体实施方式
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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅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做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。
实施例1：请参阅图1-图2，本发明提供一种基于大数据分析的项目安全管理系统，该系统包括云端、若干移动端以及管理端；其中，
云端接收来自若干移动端采集到的工种信息，且工种信息包括姓名、年龄、工种类别、工龄以及当月考勤率；其中，云端接收工种信息时通过物联网技术进行数据传输，且物联网技术可采用5G/4G这类无线通信技术，且每个参与到工程项目的工人均会携带手机，该手机作为移动端进行联网使用，其中的姓名、年龄、工种类别以及工龄均可自主填写，对于当月考勤率则可通过打卡设备进行获取，该打卡设备包括指纹机和人脸识别打卡机，可实时记录工人的工时和考勤情况，确保劳工考勤信息的准确性和可靠性。
云端内包括安全问题提取模块和数据分析复检模块，通过安全问题提取模块来提取管理端通过巡检信息记录模块上传的巡检信息，将提取到的问题类别匹配相应工种，并反馈至管理端内的片区负责调度模块，其用于指派对应分区内的同类型工种至问题发生的位置；
具体的，巡检信息记录模块用于记录由巡检人员上传的巡检信息，且巡检信息包括巡检人的姓名、整改限期、超期罚款额、问题区域位置、问题图片以及问题描述信息；
巡检人的姓名可直接获取，整改限期和超期罚款额为管理系统预先设定的，例如：整改限期为5天，超期罚款额为￥50，问题区域位置、问题图片以及问题描述信息均属于问题类别，其中的问题区域位置通过GPS直接获取或通过巡检人员的口头说明，例如：问题区域位置为：北塔，9层，问题图片通过高清摄像机直接拍摄获取，且问题图片需要全面覆盖出现安全问题的区域，可以通过多角度拍摄获取，问题描述信息即巡检人员针对安全问题进行的描述，例如：“北塔九层隔层间不能使用地拖线，会产生安全隐患！”；
在巡检信息被上传时需要通过安全问题提取模块进行提取，提取到的问题类别包括巡检信息中的问题区域位置、问题图片以及问题描述信息，在将提取到的问题与相应工种进行匹配时的步骤如下：
S1、使用问题区域位置：获取问题区域位置的详细信息，例如：北塔，9层；
S2、使用问题图片：使用物体检测技术对问题图片进行分析，并提取关键特征，比如设备、建筑物以及工具，其中的物体检测技术可以在图像中自动检测和定位出物体的位置，常用的算法包括基于深度学习的目标检测算法，如YOLO和Faster R-CNN；
S3、使用问题描述信息：使用关键词提取技术将问题描述信息进行文本分析，提取关键词、关键短语，了解问题的具体情况和需求，其中的关键词提取技术是通过算法自动提取文本中最具代表性和重要性的关键词，常见的方法包括TF-IDF和TextRank；
S4、匹配工种：将问题区域位置、问题图片特征和问题描述信息与已有的工种数据库进行匹配，该工种数据库中包含各种工种的描述、特征以及适用于解决的问题类型；
需要说明的是：工种数据库中包含现有的数据和历史数据，且工种数据库也属于云数据库的一部分，云数据库不仅可以记录云端内获取的所有数据，同时也能够存储整个安全管理系统中的所有数据，起到安全存储的作用，方便后续进行数据调取或验证的操作。
S5、返回匹配结果：根据匹配结果，返回与问题最相符的工种。
在得到相应工种后将工种调度信息反馈至片区负责调度模块，通过问题区域位置所处片区的片区负责人的指派，使得该片区的同类型工种被调度至问题区域位置，根据问题类别的内容进行相应的整改操作；
需要说明的是：其中被调度的同类型工种均为空闲的工人，具体的工人人数至少为1人，在保证整体工程进度的前提下，实现对安全问题的有效解决，充分利用了人力，在一定程度上能够保证项目在管理过程中能够安全的进行。
其中，管理端还包括整改信息记录模块，其用于记录对问题发生位置进行整改后的整改信息，数据分析复检模块接收上传的整改信息和工种信息，并连线外置的专家单元获取整改评分，使用大数据分析技术对整改信息、工种信息以及整改评分进行分析，依据提取的相关参数，搭建数据分析模型，生成整改安全评估值Zgpz；
整改信息包括整改人的姓名、整改过程的总耗时以及整改后的问题图片，且整改信息是由片区负责人进行上传的，也可通知相同的巡检人员进行上传，具体可根据需要进行操作即可。
使用大数据分析技术对整改信息、工种信息以及整改评分进行分析的过程为：对整改信息、工种信息以及整改评分进行数据清洗和预处理，包括常规的去除重复数据、处理缺失值以及格式转换，根据需要从整改信息、工种信息和整改评分中提取相关的特征参数，将后续目标所需的相关参数作为特征，最后利用适当的大数据分析技术，如统计分析、机器学习，在已提取的特征参数上进行分析与建模，使用回归、分类或聚类算法，根据现有的整改信息、工种信息和整改评分，构建模型预测整改安全评估值Zgpz。
相关参数的提取来源于整改信息、工种信息以及整改评分；
相关参数具体包括：整改人员(即同类型的工种)的能力系数、整改过程的总耗时以及整改评分值(即整改评分)；
生成整改安全评估值Zgpz所依据的公式如下：
式中，为整改人员的能力系数，Tr为整改过程的总耗时，Fz为整改评分值，α、β、γ分别为整改人员的能力系数、整改过程的总耗时以及整改评分值的预设比例系数，且α+β+γ＝3.584，α>γ>α>0，G为常数修正系数，具体取值为1.738；
通过提取相关参数，其综合考虑了人员因素、项目整改难度因素以及专家因素，并依据相关参数获取整改安全评估值Zgpz，能够更全面的反映整改后的安全状态，在生成整改安全评估值Zgpz后与安全阈值mod做出对比，根据对比结果一方面能够准确、高效的判断出整改后的安全问题是否合格，另一方面对于不合格的结果及时做出循环式的响应动作，直至复检合格为止，确保了整体项目始终处于安全、稳定的状态。
需要说明的是：本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的预设比例系数；将设定的预设比例系数，可以是预设比例系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得α、β、γ的取值；系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的预设比例系数，也可说是根据实际进行预设规定的，只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，对于其他公式中说明的预设比例系数和常数修正系数中，也同样采取上述的说明。
其中，整改人员的能力系数
Nx表示对应整改人的工龄，Nxp中的p＝1、2、...、n，n为正整数，Nxp表示第p人的工龄，Kz表示对应整改人的考勤率，例如：该整改人当月工作日为20天，出勤20天，则考勤率为100％，若是整改人员的能力系数越大，则整改安全评估值越高；
需要说明的是：若是整改人员为1人，则整改人员的能力系数为定值，若是整改人员为n人，n≥2，则整改人员的能力系数为均值；
整改过程的总耗时Tr：通过设置计时器直接获取，将整改人抵达问题区域位置的时刻计为t1，将整改人拍摄整改后问题图片的时刻计为t2，则t1至t2的时间段为整改过程的总耗时，若是整改过程的总耗时越长，则表示问题越严重，同时整改安全评估值越低；
整改评分值Fz：通过专家单元进行在线评分，对比整改前后的问题图片，获取1～10分中的任一分值，分值越高则表示整改效果越好，同时整改安全评估值也越高。
数据分析复检模块内还包括阈值子模块，用于设置安全阈值，并将其与整改安全评估值Zgpz进行对比，根据对比结果来判断整改是否合格，若是合格，则直接对云端内处理的数据通过云数据库进行存储，若是不合格，则继续整改。
设置的安全阈值为mod，在将安全阈值mod与整改安全评估值Zgpz对比后；
若是Zgpz≥mod，则表示整改后的安全问题合格，直接对云端内处理的数据通过云数据库进行存储后，管理系统不做出后续的响应动作；
若是Zgpz＜mod，则表示整改后的安全问题不合格，需要重新在片区负责调度模块中进行同类型工种的调度和针对问题类别的内容进行二次整改操作，直至复检合格为止。
需要说明的是：安全阈值mod的设置通常是根据具体的安全标准、规范和行业要求进行设定的，设置安全阈值mod的目的是为了确保在整改后的安全评估中，问题能够达到一定的安全标准，以保证工作场所的安全性，方便后续的进行安全管理工作；
实时监测和迭代调整：监测整改后问题的实际情况，根据实际情况进行调整和优化，如果发现原先设置的安全阈值不合理或需要调整，可以根据实际情况进行迭代调整。
通过在原本移动端和管理端的基础上设计云端，在云端内利用大数据分析技术构建数据分析模型，进行数据分析和处理，一方面分担了原有管理端的数据处理工作，保证系统运行的流畅性，另一方面与管理端、移动端相互配合，针对巡检信息整改后回复上传，继续复检直至合格，形成了一个整改闭环，大大提高了整个安全管理的工作效率，解决了传统通过口头或微信传达整改指令，需要耗费较多时间整理统计的问题。
实施例2：本发明提供一种基于大数据分析的项目安全管理方法，包括如下步骤：
步骤一、若干移动端采集工种信息，且工种信息包括姓名、年龄、工种类别、工龄以及当月考勤率，并将工种信息通过物联网技术传输至云端；采集信息时是通过物联网技术进行数据传输，且物联网技术可采用5G/4G这类无线通信技术；
步骤二、提取管理端上传的巡检信息，巡检信息包括巡检人的姓名、整改限期、超期罚款额、问题区域位置、问题图片以及问题描述信息，将提取到的问题类别匹配相应工种，并反馈至管理端，进行指派对应分区内的同类型工种至问题发生位置的操作；
在将提取到的问题与相应工种进行匹配时的步骤如下：
S1、使用问题区域位置：获取问题区域位置的详细信息，例如：北塔，9层；
S2、使用问题图片：使用物体检测技术对问题图片进行分析，并提取关键特征，比如设备、建筑物以及工具，其中的物体检测技术可以在图像中自动检测和定位出物体的位置，常用的算法包括基于深度学习的目标检测算法，如YOLO和Faster R-CNN；
S3、使用问题描述信息：使用关键词提取技术将问题描述信息进行文本分析，提取关键词、关键短语，了解问题的具体情况和需求，其中的关键词提取技术是通过算法自动提取文本中最具代表性和重要性的关键词，常见的方法包括TF-IDF和TextRank；
S4、匹配工种：将问题区域位置、问题图片特征和问题描述信息与已有的工种数据库进行匹配，该工种数据库中包含各种工种的描述、特征以及适用于解决的问题类型；
需要说明的是：工种数据库中包含现有的数据和历史数据，且工种数据库也属于云数据库的一部分，云数据库不仅可以记录云端内获取的所有数据，同时也能够存储整个安全管理系统中的所有数据，起到安全存储的作用，方便后续进行数据调取或验证的操作。
S5、返回匹配结果：根据匹配结果，返回与问题最相符的工种；
步骤三、在同类型工种进行完整改操作后，管理端记录对问题发生位置进行整改后的整改信息，云端接收上传的整改信息和工种信息，并连线在线的专家以获取整改评分，使用大数据分析技术对整改信息、工种信息以及整改评分进行分析，依据提取的相关参数，搭建数据分析模型，生成整改安全评估值Zgpz；
步骤四、在云端中将设置的安全阈值mod与整改安全评估值Zgpz对比后；
若是Zgpz≥mod，则表示整改后的安全问题合格，直接对云端内处理的数据通过云数据库进行存储后，管理系统不做出后续的响应动作；
若是Zgpz＜mod，则表示整改后的安全问题不合格，需要重新在片区负责调度模块中进行同类型工种的调度和针对问题类别的内容进行二次整改操作，直至复检合格为止。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件，或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。
所述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，既可以位于一个地方，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。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于大数据分析的项目安全管理系统，包括云端、若干移动端以及管理端；其中，云端接收来自若干移动端采集到的工种信息，其特征在于：
云端内包括安全问题提取模块和数据分析复检模块，通过安全问题提取模块来提取管理端通过巡检信息记录模块上传的巡检信息，将提取到的问题类别匹配相应工种，并反馈至管理端内的片区负责调度模块，其用于指派对应分区内的同类型工种至问题发生的位置；
其中，管理端还包括整改信息记录模块，其用于记录对问题发生位置进行整改后的整改信息，数据分析复检模块接收上传的整改信息和工种信息，并连线外置的专家单元获取整改评分，使用大数据分析技术对整改信息、工种信息以及整改评分进行分析，依据提取的相关参数，搭建数据分析模型，并生成整改安全评估值Zgpz；
数据分析复检模块内还包括阈值子模块，用于设置安全阈值，并将其与整改安全评估值Zgpz进行对比，根据对比结果来判断整改是否合格，若是合格，则直接对云端内处理的数据通过云数据库进行存储，若是不合格，则继续整改。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的项目安全管理系统，其特征在于：工种信息包括姓名、年龄、工种类别、工龄以及当月考勤率，且云端接收工种信息时通过物联网技术进行数据传输。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的项目安全管理系统，其特征在于：巡检信息记录模块用于记录由巡检人员上传的巡检信息，且巡检信息包括巡检人的姓名、整改限期、超期罚款额、问题区域位置、问题图片以及问题描述信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的项目安全管理系统，其特征在于：在巡检信息被上传时需要通过安全问题提取模块进行提取，提取到的问题类别包括巡检信息中的问题区域位置、问题图片以及问题描述信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据分析的项目安全管理系统，其特征在于：在将提取到的问题与相应工种进行匹配时的步骤如下：
S1、使用问题区域位置：获取问题区域位置的详细信息；
S2、使用问题图片：使用物体检测技术对问题图片进行分析，并提取关键特征，其中的物体检测技术在问题图片中自动检测和定位出物体的位置；
S3、使用问题描述信息：使用关键词提取技术将问题描述信息进行文本分析，提取关键词、关键短语，其中的关键词提取技术采用的算法包括TF-IDF和TextRank；
S4、匹配工种：将问题区域位置、问题图片特征和问题描述信息与已有的工种数据库进行匹配，该工种数据库中包含各种工种的描述、特征以及适用于解决的问题类型。
S5、返回匹配结果：根据匹配结果，返回与问题最相符的工种。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的项目安全管理系统，其特征在于：整改信息包括整改人的姓名、整改过程的总耗时以及整改后的问题图片，且整改信息是通过管理端上传获取的，相关参数的提取来源于整改信息、工种信息以及整改评分，且相关参数包括：整改人员的能力系数、整改过程的总耗时以及整改评分值。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据分析的项目安全管理系统，其特征在于：生成整改安全评估值Zgpz所依据的公式如下：
式中，为整改人员的能力系数，Tr为整改过程的总耗时，Fz为整改评分值，α、β、γ分别为整改人员的能力系数、整改过程的总耗时以及整改评分值的预设比例系数，且α+β+γ＝3.584，α>γ>α>0，G为常数修正系数。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据分析的项目安全管理系统，其特征在于：
在整改人员的能力系数中：
Nx表示对应整改人的工龄，Nxp中的p＝1、2、...、n，n为正整数，Nxp表示第p人的工龄，Kz表示对应整改人的考勤率，若是整改人员为1人，则整改人员的能力系数为定值，若是整改人员为n人，n≥2，则整改人员的能力系数为均值；
整改过程的总耗时Tr：通过设置计时器直接获取，将整改人抵达问题区域位置的时刻计为t1，将整改人拍摄整改后问题图片的时刻计为t2，则t1至t2的时间段为整改过程的总耗时；整改评分值Fz：通过专家单元进行在线评分，对比整改前后的问题图片，获取1～10分中的任一分值。
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据分析的项目安全管理系统，其特征在于：设置的安全阈值为mod，在将安全阈值mod与整改安全评估值Zgpz对比后；
若是Zgpz≥mod，则表示整改后的安全问题合格；
若是Zgpz＜mod，则表示整改后的安全问题不合格，需要重新在片区负责调度模块中进行同类型工种的调度和针对问题类别的内容进行二次整改操作，直至复检合格为止。
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