CN117217547A - 建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法 - Google Patents

建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117217547A
CN117217547A CN202311474219.0A CN202311474219A CN117217547A CN 117217547 A CN117217547 A CN 117217547A CN 202311474219 A CN202311474219 A CN 202311474219A CN 117217547 A CN117217547 A CN 117217547A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
construction
engineering
risk
moving
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202311474219.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117217547B (zh
Inventor
彭钱钱
李锐
张琦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Anhui Yijie Technology Co ltd
Original Assignee
Anhui Yijie Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Anhui Yijie Technology Co ltd filed Critical Anhui Yijie Technology Co ltd
Priority to CN202311474219.0A priority Critical patent/CN117217547B/zh
Publication of CN117217547A publication Critical patent/CN117217547A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117217547B publication Critical patent/CN117217547B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明适用于计算机领域,提供了一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法,所述方法包括:获取工程建设的目标事项,所述目标事项包括目标工程物和目标工程物的建设转移路线;基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源;实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险;若存在,根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据,本申请实施例的技术方案,避免目标工程物所形成的整体经过危险源所在位置时相互影响,保证了工程建设过程中目标工程物移动的安全。

Description

建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法
技术领域
本发明属于计算机领域,尤其涉及一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法。
背景技术
建设工程重大危险源是指在施工过程中,可能导致死亡、人身伤害、环境破坏和财产损失的危险性较大的分部分项工程或危险施工部位及其它可能造成严重危害后果的施工活动。
当前建设工程中危险源的类别包括电力触电、高空坠落和各种有害气体等,现有技术通过在危险源的显要位置设置重大危险源公示牌,公示牌上记录可能导致事故发生的事故类别和风险评价判定方法;但是注意到在建设过程中由于作业的特殊性,作业人员可能会错误估计危险源的位置,从而导致在建设工程中存在安全隐患。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法,旨在解决上述背景技术中提出的问题。
本发明实施例是这样实现的,一方面,一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法,所述方法包括以下步骤:
获取工程建设的目标事项,所述目标事项包括目标工程物和目标工程物的建设转移路线;
基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源;
实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险;
若存在,根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据;
向与建设转移路线对应的监测端发送风险模拟场景数据和安全模拟场景数据。
作为本发明的进一步方案,所述获取工程建设的目标事项包括:
获取工程建设区域的人员分布,根据所述人员分布识别用于工程建设的工程物,得到目标工程物;
识别目标工程物的第一标识,第一标识包括安装标识;
根据第一标识在已备案的工程建设计划中查询目标工程物的第二标识,所述第二标识为目标建设位置;
根据人员分布和目标建设位置,确定目标工程物的建设转移路线;
获取设定标记项,所述设定标记项包括建设时段,根据设定标记项和目标工程物的建设转移路线生成工程建设的目标事项。
作为本发明的再进一步方案,所述基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源包括:
以所述建设转移路线为识别参考,实时识别目标工程物的位置;
根据所述位置确定与目标工程物相关联的危险源。
作为本发明的又进一步方案,述实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险包括:
根据目标工程物的位置更新目标工程物在移动条件下实时状态;
当所述实时状态的保持时长达到设定时长时,标记该实时状态为稳定状态;
获取稳定状态中与目标工程物同步移动的移动整体,识别所述移动整体的最大延伸尺寸;
提前识别所述危险源对应的虚拟建设移动路线,判断在虚拟建设移动路线下最大延伸尺寸的移动整体和危险源之间是否存在干涉;
若是,则提前判定所述目标工程物和危险源之间存在关联接触风险。
作为本发明的进一步方案,所述根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据包括:
基于虚拟建设移动路线,建立所述移动整体和危险源之间的虚拟共存场景;
在所述虚拟共存场景中将移动整体按照虚拟建设移动路线移动,生成风险模拟场景数据;
调整移动整体的最大延伸尺寸,生成参照移动整体,以使得所述参照移动整体按照虚拟建设移动路线移动后与危险源之间不存在干涉;
在所述虚拟共存场景中将参照移动整体按照虚拟建设移动路线移动,生成安全模拟场景数据。
作为本发明的进一步方案,所述方法还包括:
获取用户对风险模拟场景数据和安全模拟场景数据中任意一个的查看操作,显示安全模拟场景数据中参照移动整体相对移动整体的调整尺寸和方向。
作为本发明的进一步方案,另一方面,一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取工程建设的目标事项,所述目标事项包括目标工程物和目标工程物的建设转移路线;
识别模块,用于基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源;
检测模块,用于实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险;
模拟模块,用于若存在,根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据;
发送模块,用于向与建设转移路线对应的监测端发送风险模拟场景数据和安全模拟场景数据。
所述获取模块包括:
工程物识别单元,用于获取工程建设区域的人员分布,根据所述人员分布识别用于工程建设的工程物,得到目标工程物;
标识识别单元,用于识别目标工程物的第一标识,第一标识包括安装标识;
查询单元,用于根据第一标识在已备案的工程建设计划中查询目标工程物的第二标识,所述第二标识为目标建设位置;
确定单元,用于根据人员分布和目标建设位置,确定目标工程物的建设转移路线;
生成单元,用于获取设定标记项,所述设定标记项包括建设时段,根据设定标记项和目标工程物的建设转移路线生成工程建设的目标事项。
本发明实施例提供的一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法,通过获取工程建设的目标事项;基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源;实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险;若存在,根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据;向与建设转移路线对应的监测端发送风险模拟场景数据和安全模拟场景数据,能够提前对目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险进行判定,当存在关联接触风险时,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据,并且向与建设转移路线对应的监测端发送,可以辅助用户(人员)进行操作,以避免目标工程物所形成的整体(移动整体)经过危险源所在位置时相互影响,避免了人为估计危险源的位置导致的误差,保证了工程建设过程中目标工程物移动的安全。
附图说明
图1是一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法的主流程图。
图2是一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法中获取工程建设的目标事项的流程图。
图3是一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法中判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险的流程图。
图4是一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法中生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据的流程图。
图5是一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置的主结构图。
图6是一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置中获取模块的结构图。
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。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述。
本发明提供的一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法,解决了背景技术中的技术问题。
如图1所示,为本发明的一个实施例提供的一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法的主流程图,所述一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法包括:
步骤S10:获取工程建设的目标事项,所述目标事项包括目标工程物和目标工程物的建设转移路线;
目标事项是对待建设转移的目标工程物的相关事项的概括,其包括目标工程物(的具体种类)以及建设转移路线,建设转移路线也即从某个位置转移到用于建设安装的地点;
步骤S11:基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源;
建设转移路线为理论上目标工程物移动的大致路线,沿着这个大致路线,方便确定目标工程物实际转移的建设转移路线,危险源若是位于确定的建设转移路线,则确定了与目标工程物相关联的危险源;例如位于C建设转移路线上的配电盒(为重大危险源之一,存在用电或者触电风险);位于D建设转移路线上设有一个悬空位点(为重大危险源之一,存在坠落风险);
步骤S12:实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险;
所谓的关联接触风险,即提前判断目标工程物被人工直接接触或者(通过工具,如吊装工具)间接接触后处于稳定(移动)状态下形成的整体,是否存在与危险源接触的风险,如果是,则人员存在风险(如触电或者坠落)、工具存在风险(如坠落或者损坏)、目标工程物存在风险(如坠落或者损坏)和危险源存在风险(如被损坏,其可能漏电或者释放有害物质等)的几种情况中至少一个可能会发生;
步骤S13:若存在,根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据;当不存在,应该返回步骤S11,识别下一个危险源;
通过分别建立危险场景和安全场景下的风险模拟场景数据和安全模拟场景数据,能够在真正危险出现前对危险场景进行模拟,风险模拟场景数据和安全模拟场景数据可以使得用户直观监测到危险所在;
步骤S14:向与建设转移路线对应的监测端发送风险模拟场景数据和安全模拟场景数据。
用户基于监测端接收的风险模拟场景数据和安全模拟场景数据,并且将其综合进行对比,可以参照对目标工程物所形成的整体(移动整体)进行调整,以达到移动整体避开危险源的要求。
本实施例在应用时,通过获取工程建设的目标事项;基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源;实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险;若存在,根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据;向与建设转移路线对应的监测端发送风险模拟场景数据和安全模拟场景数据,能够提前对目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险进行判定,当存在关联接触风险时,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据,并且向与建设转移路线对应的监测端发送,可以辅助用户(人员)进行操作,以避免目标工程物所形成的整体(移动整体)经过危险源所在位置时相互影响,避免了人为估计危险源的位置导致的误差,保证了工程建设过程中目标工程物移动的安全。
如图2所示,作为本发明的一种优选实施例,所述获取工程建设的目标事项包括:
步骤S101:获取工程建设区域的人员分布,根据所述人员分布识别用于工程建设的工程物,得到目标工程物;
当通过实时的视频识别到人员时,检测与人员的设定范围内是否存在工程物,这里的工程物是指一般的工程施工用具或者建筑材料;将包括该工程物的画面与目标工程物的范围库中画面进行逐一对比,当识别到该工程物属于目标工程物的范围时,判定该目标工程物属于目标工程物;
步骤S102:识别目标工程物的第一标识,第一标识包括安装标识;
获取目标工程物的画面中标识,得到第一标识,第一标识包括安装标识;安装标识等通过标识图案设置在目标工程物上,且可以设置有多个;
步骤S103:根据第一标识在已备案的工程建设计划中查询目标工程物的第二标识,所述第二标识为目标建设位置;
已经备案的工程建设计划中包含有和第一标识相匹配的第二标识,因此通过第一标识可以查询到第二标识,第二标识的含义为目标工程物的建设位置;
步骤S104:根据人员分布和目标建设位置,确定目标工程物的建设转移路线;
确定建设转移路线时,主要是根据人员分布的位置和目标建设位置来综合确定;人员分布的位置通过借助于工程建设区域中实际的位置来确定,如人员分布处于卸货区,卸货区位置是确定的;目标建设位置确定时,由于从人员分布的位置到目标建设位置之间的路线对于具体的建设路线而言,是有限的且明确的,因此建设转移路线可以确定;例如从卸货区到一楼的安装位置,其建设转移路线肯定是最近的路线;例如从卸货区到顶楼的安装位置,其路线肯定是从卸货区到吊装位置,然后到顶楼;
步骤S105:获取设定标记项,所述设定标记项包括建设时段,根据设定标记项和目标工程物的建设转移路线生成工程建设的目标事项。
设定标记项可以由建设施工主管输入,设定标记项是对目标事项的补充;以上通过当前正在进行的工程物和人员分布,自动得到工程建设的目标事项,能够贴合即将进行的目标工程物的建设转移过程。
作为本发明的一种优选实施例,所述基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源包括:
步骤:以所述建设转移路线为识别参考,实时识别目标工程物的位置;
步骤:根据所述位置确定与目标工程物相关联的危险源。
建设转移路线为理论上的大致路线,沿着这个大致路线,通过目标工程物的基准图像捕获目标工程物的位置(即和基准图像达到相似阈值的实际图像对应位置);根据位置确定危险源时,根据该位置确定其具体符合的建设转移路线,基于确定的建设转移路线,危险源若是位于确定的建设转移路线上,则确定了与目标工程物相关联的危险源;危险源和建设转移路线为位置坐标和路线的关系,二者都是明确的。例如位于A建设转移路线上的配电装置;位于B建设转移路线上设有一个危险气体存储罐等。
如图3所示,作为本发明的一种优选实施例,所述实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险包括:
步骤S121:根据目标工程物的位置更新目标工程物在移动条件下实时状态;
在移动场景中,基于实时的视频识别,能够根据位置实时捕捉目标工程物处于移动下的状态的变化;
步骤S122:当所述实时状态的保持时长达到设定时长时,标记该实时状态为稳定状态;
不断的将下一帧包含目标工程物的画面与上一帧的画面进行对比,当二者相似度达到预设阈值时,表明实时状态处于保持状态;同理可得,当在设定时长内的画面下的实时状态均处于同一保持状态时,表明目标工程物处于稳定移动状态,也即目标工程物被人工直接接触或者(通过工具)间接接触后处于稳定(移动)状态;
步骤S123:获取稳定状态中与目标工程物同步移动的移动整体,识别所述移动整体的最大延伸尺寸;
移动整体的获取包括从包含目标工程物的画面中分离,应该分离出和与目标工程物同步移动的最小移动单元,前述已经识别到稳定状态下的移动画面,因此移动整体为人和目标工程物整体,或者工具和目标工程物整体,如夹持装置的夹持机械臂和目标工程物整体;最大延伸尺寸为若干设定方向下的最大尺寸,设定方向选取移动整体即将和危险源接触的接触面的垂直方向;
步骤S124:提前识别所述危险源对应的虚拟建设移动路线,判断在虚拟建设移动路线下最大延伸尺寸的移动整体和危险源之间是否存在干涉;
虚拟建设移动路线与建设转移路线的区别是:前者更加贴合于实际的移动路线,后者是可供参考的可能在建设过程中转移的路线;
虚拟建设移动路线的识别包括:当检测达移动整体距离危险源预设距离时,检测目标工程物所在目标工程物的至少两个移动点,形成移动路线,将该移动路线作为从当前到达危险源的虚拟建设移动路线;
判断是否存在干涉时,基于虚拟建设移动路线,计算最大延伸尺寸的移动整体和危险源之间的平行距离,该平行距离也即按照将移动整体按照虚拟建设移动路移动到危险源的位置处的最短距离(模拟移动整体按照当前的移动特点移动到危险源的位置处,距离的计算也可以参照步骤S133;或者在实时的视频中,在沿着虚拟建设移动路线的平行视角下,直接参照读取设定方向上的图像距离,根据图像距离和目标工程物的图像距离的比值,得到图上比例,由于目标工程物的图像距离对应的实际尺寸已知,因此结合图上比例可以用于计算图像距离对应的平行距离;当然,在干涉条件下,该距离不存在,也即在平行视角中两者之间不存在空隙);
需要说明,这里干涉其条件是判断平行距离是否大于预设安全距离,若否,则判定存在干涉;预设安全距离通过结合实际经验来设定;
步骤S125:若是,则提前判定所述目标工程物和危险源之间存在关联接触风险。当存在干涉,也即移动整体按照虚拟建设移动路移动到危险源的位置处时,其会与危险源发生碰撞,危险源存在受损或者移动整体的部分(比如工具或者目标工程物)掉入危险源等风险。当不存在干涉,应该返回步骤步骤S121;
实际上,以上判断在虚拟建设移动路线下最大延伸尺寸的移动整体和危险源之间是否存在干涉,类似于步骤S131和步骤S132下的干涉场景模拟。
本实施例由于识别了稳定状态下目标工程物的移动特点,再结合提前识别的虚拟建设移动路线,能够提前可靠的判定目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险。
如图4所示,作为本发明的一种优选实施例,所述根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据包括:
步骤S131:基于虚拟建设移动路线,建立所述移动整体和危险源之间的虚拟共存场景;
通过获取移动整体和危险源的实时视频,根据实时视频建立二者的三维模型,三维模型中二者的相对位置不变,并且根据虚拟建设移动路线构建三维模型中,形成虚拟共存场景;以上根据实时视频建立三维模型的方法包括通过深度学习卷积中Deep3D算法,实现2D-3D的转换计算;或者NVIDIA的Neuralangelo算法,可以将2D视频转换为细腻的3D模型;三维模型可以导入现有成熟的三维软件,在此不做限定;
步骤S132:在所述虚拟共存场景中将移动整体按照虚拟建设移动路线移动,生成风险模拟场景数据;
建立虚拟共存场景后,插入动画帧,也即在三维模型中将将移动整体按照虚拟建设移动路线移动,这种移动需要使得移动整体接触到危险源或者越过危险源,通过插入动画帧的三维模型可以清晰的看到二者的干涉过程;
步骤S133:调整移动整体的最大延伸尺寸,生成参照移动整体,以使得所述参照移动整体按照虚拟建设移动路线移动后与危险源之间不存在干涉;
基于干涉下的三维模型,通过三维尺寸测算工具包可以测量干涉部分的重合尺寸,重合尺寸取垂直于二者的接触面方向上的尺寸,按照重合尺寸和垂直于二者接触面的方向反向对目标工程物进行移动,直到移动整体与危险源在原来的垂直二者接触面方向上相距距离大于等于预设安全距离,标记此时的移动距离L;
需要说明的是,此时目标工程物移动后的移动整体即为参照移动整体;移动整体和参照移动整体均为目标工程物被人工直接接触后直接移动所构成的整体,或者目标工程物被人工利用工具间接接触后移动所构成的整体;
步骤S134:在所述虚拟共存场景中将参照移动整体按照虚拟建设移动路线移动,生成安全模拟场景数据。
基于步骤S132同样的原理,本步骤中安全模拟场景数据是将风险模拟场景数据中移动整体直接替换成参照移动整体;
进一步的:获取用户对风险模拟场景数据和安全模拟场景数据中任意一个的查看操作,显示安全模拟场景数据中参照移动整体相对移动整体的调整尺寸和方向。将风险模拟场景数据和安全模拟场景数据发送到监测端后,便于用户进行比对查看,并且只要用户点击风险模拟场景数据和安全模拟场景数据中任意一个位置,即可触发显示参照移动整体相对移动整体的调整尺寸和方向;这个调整尺寸为前述的移动距离L,方向为垂直二者(原来)接触面的远离方向;用户可以参照对移动整体进行调整,以避免移动整体沿着虚拟建设移动路线移动后与危险源之间干涉;
可以理解的是,以上通过分别建立危险场景和安全场景下的风险模拟场景数据和安全模拟场景数据,能够在真正危险出现前对危险场景进行模拟,风险模拟场景数据和安全模拟场景数据可以使得用户直观的看到危险所在,并且可以参照调整尺寸和方向进行调整,以达到避开危险源的要求。
如图5所示,作为本发明的一种优选实施例,另一方面,一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置,所述装置包括:
获取模块100,用于获取工程建设的目标事项,所述目标事项包括目标工程物和目标工程物的建设转移路线;
识别模块200,用于基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源;
检测模块300,用于实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险;
模拟模块400,用于若存在,根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据;
发送模块500,用于向与建设转移路线对应的监测端发送风险模拟场景数据和安全模拟场景数据。
如图6所示,作为本发明的另一种优选实施例,所述获取模块100包括:
工程物识别单元1001,用于获取工程建设区域的人员分布,根据所述人员分布识别用于工程建设的工程物,得到目标工程物;
标识识别单元1002,用于识别目标工程物的第一标识,第一标识包括安装标识;
查询单元1003,用于根据第一标识在已备案的工程建设计划中查询目标工程物的第二标识,所述第二标识为目标建设位置;
确定单元1004,用于根据人员分布和目标建设位置,确定目标工程物的建设转移路线;
生成单元1005,用于获取设定标记项,所述设定标记项包括建设时段,根据设定标记项和目标工程物的建设转移路线生成工程建设的目标事项。
需要说明的是,参照前述实施例中对一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法的具体实施描述,本系统与该方法的实施方法完全对应,在此不再叙述。
本发明上述实施例中提供了一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法,并基于该建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法提供了一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置,通过获取工程建设的目标事项;基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源;实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险;若存在,根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据;向与建设转移路线对应的监测端发送风险模拟场景数据和安全模拟场景数据,能够提前对目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险进行判定,当存在关联接触风险时,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据,并且向与建设转移路线对应的监测端发送,可以辅助用户(人员)进行操作,以避免目标工程物所形成的整体(移动整体)经过危险源所在位置时相互影响,避免了人为估计危险源的位置导致的误差,保证了工程建设过程中目标工程物移动的安全。
为了能够加载上述方法和系统能够顺利运行,该系统除了包括上述各种模块之外,还可以包括比上述描述更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线、处理器和存储器等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,上述处理器是上述系统的控制中心,利用各种接口和线路连接各个部分。
上述存储器可用于存储计算机以及系统程序和/或模块,上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现上述各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等)等。存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据(比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等)等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本应该理解的是,虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取工程建设的目标事项,所述目标事项包括目标工程物和目标工程物的建设转移路线;
基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源;
实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险;
若存在,根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据;
向与建设转移路线对应的监测端发送风险模拟场景数据和安全模拟场景数据。
2.根据权利要求1所述的建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法,其特征在于,所述获取工程建设的目标事项包括:
获取工程建设区域的人员分布,根据所述人员分布识别用于工程建设的工程物,得到目标工程物;
识别目标工程物的第一标识,第一标识包括安装标识;
根据第一标识在已备案的工程建设计划中查询目标工程物的第二标识,所述第二标识为目标建设位置;
根据人员分布和目标建设位置,确定目标工程物的建设转移路线;
获取设定标记项,所述设定标记项包括建设时段,根据设定标记项和目标工程物的建设转移路线生成工程建设的目标事项。
3.根据权利要求1或2所述的建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法,其特征在于,所述基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源包括:
以所述建设转移路线为识别参考,实时识别目标工程物的位置;
根据所述位置确定与目标工程物相关联的危险源。
4.根据权利要求3所述的建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法,其特征在于,所述实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险包括:
根据目标工程物的位置更新目标工程物在移动条件下实时状态;
当所述实时状态的保持时长达到设定时长时,标记该实时状态为稳定状态;
获取稳定状态中与目标工程物同步移动的移动整体,识别所述移动整体的最大延伸尺寸;
提前识别所述危险源对应的虚拟建设移动路线,判断在虚拟建设移动路线下最大延伸尺寸的移动整体和危险源之间是否存在干涉;
若是,则提前判定所述目标工程物和危险源之间存在关联接触风险。
5.根据权利要求4所述的建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法,其特征在于,所述根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据包括:
基于虚拟建设移动路线,建立所述移动整体和危险源之间的虚拟共存场景;
在所述虚拟共存场景中将移动整体按照虚拟建设移动路线移动,生成风险模拟场景数据;
调整移动整体的最大延伸尺寸,生成参照移动整体,以使得所述参照移动整体按照虚拟建设移动路线移动后与危险源之间不存在干涉;
在所述虚拟共存场景中将参照移动整体按照虚拟建设移动路线移动,生成安全模拟场景数据。
6.根据权利要求5所述的建设工程重大危险源智能识别可视化监测方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取用户对风险模拟场景数据和安全模拟场景数据中任意一个的查看操作,显示安全模拟场景数据中参照移动整体相对移动整体的调整尺寸和方向。
7.一种建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取工程建设的目标事项,所述目标事项包括目标工程物和目标工程物的建设转移路线;
识别模块,用于基于所述目标事项,识别与目标工程物相关联的危险源;
检测模块,用于实时监测目标工程物的状态信息,以提前判断所述目标工程物和危险源之间是否存在关联接触风险;
模拟模块,用于若存在,根据所述状态信息模拟关联接触风险下的场景和非关联接触风险下的场景,生成风险模拟场景数据和安全模拟场景数据;
发送模块,用于向与建设转移路线对应的监测端发送风险模拟场景数据和安全模拟场景数据。
8.根据权利要求7所述的建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置,其特征在于,所述获取模块包括:
工程物识别单元,用于获取工程建设区域的人员分布,根据所述人员分布识别用于工程建设的工程物,得到目标工程物;
标识识别单元,用于识别目标工程物的第一标识,第一标识包括安装标识;
查询单元,用于根据第一标识在已备案的工程建设计划中查询目标工程物的第二标识,所述第二标识为目标建设位置;
确定单元,用于根据人员分布和目标建设位置,确定目标工程物的建设转移路线;
生成单元,用于获取设定标记项,所述设定标记项包括建设时段,根据设定标记项和目标工程物的建设转移路线生成工程建设的目标事项。
CN202311474219.0A 2023-11-08 2023-11-08 建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法 Active CN117217547B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311474219.0A CN117217547B (zh) 2023-11-08 2023-11-08 建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311474219.0A CN117217547B (zh) 2023-11-08 2023-11-08 建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117217547A true CN117217547A (zh) 2023-12-12
CN117217547B CN117217547B (zh) 2024-01-26

Family

ID=89051396

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311474219.0A Active CN117217547B (zh) 2023-11-08 2023-11-08 建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117217547B (zh)

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102008020326B3 (de) * 2008-04-23 2009-09-03 Sick Ag Stereoskopisches 3D-Kamerasystem zur Überwachung eines Raumbereichs
WO2011048638A1 (ja) * 2009-10-23 2011-04-28 株式会社コンピュータシステム研究所 福祉向け建築設計支援システムおよび福祉向け建築設計支援サーバ
JP2013200884A (ja) * 2013-05-22 2013-10-03 Computer System Kenkyusho:Kk 建築設計支援システムおよび建築設計支援プログラム
US9741225B1 (en) * 2016-04-28 2017-08-22 Abu Dhabi University Safety detection system and method
CN107145851A (zh) * 2017-04-28 2017-09-08 西南科技大学 建筑作业区危险源智能识别系统
US20190378264A1 (en) * 2018-06-07 2019-12-12 Sick Ag Method of Securing a Hazard Zone
CN111274635A (zh) * 2020-01-19 2020-06-12 深圳云联万企科技有限公司 一种基于建筑信息模型的施工安全管理系统及方法
CN112686511A (zh) * 2020-12-23 2021-04-20 中哲国际工程设计有限公司 一种基于建筑信息模型的施工安全管理系统
CN113449953A (zh) * 2021-03-26 2021-09-28 深圳市深安企业有限公司 一种装配式建筑施工安全评估方法
CN113780837A (zh) * 2021-09-15 2021-12-10 张祥 一种环境工程风险源评价方法
CN113887934A (zh) * 2021-09-29 2022-01-04 易勇国 一种建筑施工质量安全在线风险管理方法及系统
CN114333229A (zh) * 2021-12-06 2022-04-12 上海市安装工程集团有限公司 一种用于施工现场人员安全预警的方法
CN114360205A (zh) * 2022-03-21 2022-04-15 四川新迎顺信息技术股份有限公司 基于bim的危险源预警方法、装置、设备及可读存储介质
CN114782619A (zh) * 2022-01-26 2022-07-22 中交二公局第三工程有限公司 一种基于bim技术的可视化安全设施流转管理方法
CN115063540A (zh) * 2022-07-22 2022-09-16 国网江苏省电力工程咨询有限公司 针对工程牵张场的点云模型构建方法、系统及相关设备
CN115374227A (zh) * 2021-05-19 2022-11-22 云米互联科技(广东)有限公司 基于虚拟地图的目标物监测方法及装置
CN115410354A (zh) * 2022-08-31 2022-11-29 国能神东煤炭集团有限责任公司 工业厂区的安全预警方法、装置和安全预警系统
CN116596705A (zh) * 2023-05-23 2023-08-15 武昌工学院 一种运用bim建模的装配式构件安装管理方法
CN116797031A (zh) * 2023-08-25 2023-09-22 深圳市易图资讯股份有限公司 一种基于数据采集的安全生产管理方法以及系统

Patent Citations (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102008020326B3 (de) * 2008-04-23 2009-09-03 Sick Ag Stereoskopisches 3D-Kamerasystem zur Überwachung eines Raumbereichs
WO2011048638A1 (ja) * 2009-10-23 2011-04-28 株式会社コンピュータシステム研究所 福祉向け建築設計支援システムおよび福祉向け建築設計支援サーバ
JP2013200884A (ja) * 2013-05-22 2013-10-03 Computer System Kenkyusho:Kk 建築設計支援システムおよび建築設計支援プログラム
US9741225B1 (en) * 2016-04-28 2017-08-22 Abu Dhabi University Safety detection system and method
CN107145851A (zh) * 2017-04-28 2017-09-08 西南科技大学 建筑作业区危险源智能识别系统
US20190378264A1 (en) * 2018-06-07 2019-12-12 Sick Ag Method of Securing a Hazard Zone
CN111274635A (zh) * 2020-01-19 2020-06-12 深圳云联万企科技有限公司 一种基于建筑信息模型的施工安全管理系统及方法
CN112686511A (zh) * 2020-12-23 2021-04-20 中哲国际工程设计有限公司 一种基于建筑信息模型的施工安全管理系统
CN113449953A (zh) * 2021-03-26 2021-09-28 深圳市深安企业有限公司 一种装配式建筑施工安全评估方法
CN115374227A (zh) * 2021-05-19 2022-11-22 云米互联科技(广东)有限公司 基于虚拟地图的目标物监测方法及装置
CN113780837A (zh) * 2021-09-15 2021-12-10 张祥 一种环境工程风险源评价方法
CN113887934A (zh) * 2021-09-29 2022-01-04 易勇国 一种建筑施工质量安全在线风险管理方法及系统
CN114333229A (zh) * 2021-12-06 2022-04-12 上海市安装工程集团有限公司 一种用于施工现场人员安全预警的方法
WO2023103505A1 (zh) * 2021-12-06 2023-06-15 上海市安装工程集团有限公司 一种用于施工现场人员安全预警的方法
CN114782619A (zh) * 2022-01-26 2022-07-22 中交二公局第三工程有限公司 一种基于bim技术的可视化安全设施流转管理方法
CN114360205A (zh) * 2022-03-21 2022-04-15 四川新迎顺信息技术股份有限公司 基于bim的危险源预警方法、装置、设备及可读存储介质
CN115063540A (zh) * 2022-07-22 2022-09-16 国网江苏省电力工程咨询有限公司 针对工程牵张场的点云模型构建方法、系统及相关设备
CN115410354A (zh) * 2022-08-31 2022-11-29 国能神东煤炭集团有限责任公司 工业厂区的安全预警方法、装置和安全预警系统
CN116596705A (zh) * 2023-05-23 2023-08-15 武昌工学院 一种运用bim建模的装配式构件安装管理方法
CN116797031A (zh) * 2023-08-25 2023-09-22 深圳市易图资讯股份有限公司 一种基于数据采集的安全生产管理方法以及系统

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MAHMOND SHAHROKHI ET AL.: "A fuzzy accident risk analysis approach for a concurrent engineering platform", IFIPAICT, pages 351 - 360 *
李国伟;: "基于BIM技术的建筑施工安全管理探讨", 住宅与房地产, no. 05, pages 142 *
李宏远;: "基于BIM技术的建筑工程安全管理研究", 价值工程, no. 11, pages 9 - 12 *
王伟;吕山可;张雨果;赵楚楠;何华刚;: "基于BIM与机器视觉技术结合的建筑施工危险区域入侵预警研究", 安全与环境工程, no. 02, pages 200 - 207 *
胡瑛;施继余;: "BIM技术在建筑施工安全管理中的应用阐述", 城市建筑, no. 27, pages 137 - 138 *
雷丽贞;邓朗妮;廖羚;周峥;苏婷;: "基于BIM的建筑工程项目施工危险源管理研究", 广西科技大学学报, no. 02, pages 58 - 63 *
马辉;吕航;栾瑞斌;: "基于空间单元分析的装配式建筑施工安全预警模型", 中国安全科学学报, no. 05, pages 31 - 36 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117217547B (zh) 2024-01-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5713159B2 (ja) ステレオ画像による3次元位置姿勢計測装置、方法およびプログラム
WO2016199366A1 (ja) 寸法測定装置および寸法測定方法
US11829116B2 (en) Intelligent identification and warning method for uncertain object of production line in digital twin environment (DTE)
EP3594907B1 (en) Method and apparatus for augmenting reality
JP6021689B2 (ja) 車両諸元計測処理装置、車両諸元計測方法及びプログラム
CN104808956A (zh) 用于控制显示的系统和方法
CN111630342B (zh) 视觉焊接系统的缝隙检测方法以及系统
Mohr et al. Relative positioning from geometric invariants.
EP3566949A1 (en) Aiding maneuvering of obscured objects
Strigel et al. Vehicle detection and tracking at intersections by fusing multiple camera views
KR101549165B1 (ko) 차량 자세 추정 장치 및 차량 자세 추정 방법
CN117217547B (zh) 建设工程重大危险源智能识别可视化监测装置及方法
CN113126120B (zh) 数据标注方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品
CN109829401A (zh) 基于双拍摄设备的交通标志识别方法及装置
CN112380894A (zh) 一种基于三维地理信息系统的视频重叠区域目标去重方法和系统
CN112489240B (zh) 一种商品陈列巡检方法、巡检机器人以及存储介质
US11544914B2 (en) Annotation of 3D models with signs of use visible in 2D images
KR20180119344A (ko) 영역 감시 장치 및 이에 의한 영역 감시 방법
JP2016014572A (ja) 安全制御装置および安全制御システム
US20160205395A1 (en) Method for detecting errors for at least one image processing system
Wah Parking space vacancy monitoring
CN117392348B (zh) 一种多目标物的抖动消除方法、装置、设备及介质
US20160205396A1 (en) Method for error detection for at least one image processing system
Boker et al. Bird's Eye View Effect on Situational Awareness in Remote Driving
US11983836B2 (en) Annotation of 3D models with signs of use visible in 2D images

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant