CN117314154A - 一种基于北斗定位的施工现场智能监控系统及方法 - Google Patents

一种基于北斗定位的施工现场智能监控系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于北斗定位的施工现场智能监控系统及方法，S1、获取当前施工条件信息及建筑设计数据；S2、建立施工现场布置图生成模型；S3、将当前施工条件信息、建筑设计数据输入所述施工现场布置图生成模型，得到最优施工现场布置图；S4、根据所述最优施工现场布置图布置施工现场，开展施工活动；S5、监测施工现场运行数据；S6、基于所述最优施工现场布置图生成安全规则；S7、根据所述施工现场运行数据和所述安全规则，识别安全异常行为；S8、当存在安全异常行为时，进行报警。通过建立施工现场布置图生成模型，自动生成施工现场布置图，使现场布置更具科学性和一致性；基于施工现场布置图进行异常行为识别，提高了安全监控的准确性和效率。

Description

一种基于北斗定位的施工现场智能监控系统及方法
技术领域
本发明属于施工现场智能监控领域，具体涉及一种基于北斗定位的施工现场智能监控系统及方法。
背景技术
我国建筑行业发展位于世界前列，在施工时，需要根据工程情况，确定施工范围，划分施工区域，对施工现场进行布置，如确定物料区、塔吊、员工宿舍、临时线路、车辆行驶线路、设立安全警示牌等。现有的施工现场布局均是人工根据经验设计，设计是否合理依赖于工程师经验，不利于操作一致性及规划的科学性。且现有的施工现场安全监控，多依赖于人工判断是否存在安全隐患，或需设置安全规则，以判断是否存在异常，安全监控的效率及准确性都难以保证。
发明内容
本发明针对施工现场布局依赖人工经验设计，及安全监控效率及准确性低的问题，提供一种基于北斗定位的施工现场智能监控方法。包括：
S1、获取当前施工条件信息及建筑设计数据；
S2、建立施工现场布置图生成模型；
S3、将当前施工条件信息、建筑设计数据输入所述施工现场布置图生成模型，得到最优施工现场布置图；
S4、根据所述最优施工现场布置图布置施工现场，开展施工活动；
S5、监测施工现场运行数据；
S6、基于所述最优施工现场布置图生成安全规则；
S7、根据所述施工现场运行数据和所述安全规则，识别安全异常行为；
S8、当存在安全异常行为时，进行报警。
优选地，所述施工条件信息包括：施工现场条件信息和其他资源条件信息；所述施工现场条件信息包括：待施工项目类型、待施工项目位置、已有建筑信息、道路信息、城市规划信息、施工边界中的一个或多个；所述其他资源条件信息包括：物料仓库位置、物料配送车辆路径、工作人员数量信息等。所述建筑设计数据包括：待施工项目的各类设计图及施工要求数据。
优选地，采用北斗定位获取所需的位置信息，以应对施工现场环境复杂、定位准确度低等问题。优选地，在施工现场部署监控装置，从监控装置获取所述施工现场条件信息；通过用户上传、用户输入等方式获取所述其他资源条件信息及所述建筑设计数据。
优选地，所述施工现场布置图生成模型包括apriori规则子模型、安全规范规则子模型、自定义规则子模型、以及补充规则子模型；所述子模型包括对施工现场布置进行约束的约束规则及各项约束规则对应的权重。
优选地，S2、建立施工现场布置图生成模型，包括：
S21、采用apriori算法建立所述apriori规则子模型；
S23、根据施工安全标准和/或施工操作手册建立所述安全规范规则子模型；
S24、所述自定义规则子模型包括工程师根据项目特点和/或经验补充的施工现场布置规则；
S25、基于apriori规则子模型、安全规范规则子模型、自定义规则子模型、以及补充规则子模型建立施工现场布置图生成模型；
S26、根据约束规则对应的权重将约束规则划分为必要约束规则子模型及优化约束规则子模型；权重大于第一权重阈值的约束规则对应必要约束规则子模型，其余约束规则对应优化约束规则子模型。
优选地，S21、采用apriori算法建立所述apriori规则子模型，包括：
S211、获取施工现场布置图大数据，所述施工现场布置图大数据包括历史施工现场布置图及对应的来源信息，所述来源信息包括历史施工现场布置图所属的单位评级、作者资质评级、项目规模等级中的一个或多个；
S212、根据来源信息计算历史施工现场布置图的信用值，根据信用值将所述历史施工现场布置图分为多个组；
S213、对所述多个组分别采用apriori算法识别关联规则；
S214、根据各关联规则的置信度、支持度及对应组的信用等级，确定各关联规则的权重；
S215、基于各关联规则及权重建立apriori规则子模型；
优选地，S3、将当前施工条件信息、建筑设计数据输入所述施工现场布置图生成模型，得到最优施工现场布置图，包括：
S31、将当前施工条件信息和建筑设计数据输入必要约束规则子模型，对当前施工条件信息和建筑设计数据执行必要约束规则，生成第一施工现场布置图；所述第一施工现场布置图基于待施工项目设计图生成，包括多个待确定的布局项，以及每个布局项对应的选择；
S32、将第一施工现场布置图输入优化约束规则子模型，对所述第一施工现场布置图执行优化约束规则，生成最优施工现场布置图；
优选地，S32、将第一施工现场布置图输入优化约束规则子模型，对所述第一施工现场布置图执行优化约束规则，生成最优施工现场布置图，包括：
S321、对所述第一施工现场布置图执行优化约束规则，根据各项优化约束规则确定相关布局项各选择的第一推荐值；
S321、根据第一推荐值及优化约束规则对应的权重，确定各选择的第二推荐值；
S323、根据第二推荐值确定各布局项的最优选择；
S324、根据所述最优选择生成最优施工现场布置图。
优选地，S8、当存在安全异常行为时，进行报警，包括：
S81、当识别到安全异常行为时，对所述安全异常行为进行记录；
S82、若同样的安全异常行为次数大于预设值，且未出现安全事故；
S83、根据所述安全异常行为优化所述施工现场布置图及所述安全规则，并形成补充约束规则，基于补充约束规则建立所述补充规则子模型；
S84、若同样的安全异常行为次数大于预设值，且出现安全事故，则进行报警。
还提供了一种基于北斗定位的施工现场智能监控系统，包括：
信息获取模块，用于获取当前施工条件信息及建筑设计数据；
模型生成模块，用于建立施工现场布置图生成模型；
施工现场布置图生成模块，用于将当前施工条件信息、建筑设计数据输入所述施工现场布置图生成模型，得到最优施工现场布置图；根据所述最优施工现场布置图布置施工现场，开展施工活动；
安全监测模块，用于监测施工现场运行数据；基于所述最优施工现场布置图生成安全规则；根据所述施工现场运行数据和所述安全规则，识别安全异常行为；
报警模块，用于当存在安全异常行为时，进行报警。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
（1）获取当前施工条件信息及建筑设计数据；建立施工现场布置图生成模型；将当前施工条件信息、建筑设计数据输入所述施工现场布置图生成模型，得到最优施工现场布置图；根据所述最优施工现场布置图布置施工现场，开展施工活动；本发明建立施工现场布置图生成模型，自动生成施工现场布置图，使现场布置更具科学性和一致性；
（2）基于apriori规则子模型、安全规范规则子模型、自定义规则子模型、以及补充规则子模型建立施工现场布置图生成模型，提供一种机器学习与用户经验结合的方法，将用户的领域知识结合在其中，确保模型效果；在建立apriori规则子模型的过程中，基于信用值对大数据进行分组，对各分组数据进行并行挖掘，将数据可信度融入数据挖掘过程，在提高了模型准确性的同时，提高了效率；
（3）基于施工现场布置图进行异常行为识别，大大提高了安全监控的准确性，简化了安全规则设置步骤，提高了安全检测的效率。
附图说明
图1为本发明的施工现场智能监控方法流程图。
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、完整地描述，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。
图1为本发明的施工现场智能监控方法流程图。本发明提供了一种基于北斗定位的施工现场智能监控方法，包括：
S1、获取当前施工条件信息及建筑设计数据；
S2、建立施工现场布置图生成模型；
S3、将当前施工条件信息、建筑设计数据输入所述施工现场布置图生成模型，得到最优施工现场布置图；
S4、根据所述最优施工现场布置图布置施工现场，开展施工活动；
S5、监测施工现场运行数据；
S6、基于所述最优施工现场布置图生成安全规则；
S7、根据所述施工现场运行数据和所述安全规则，识别安全异常行为；
S8、当存在安全异常行为时，进行报警。
优选地，所述施工条件信息包括：施工现场条件信息和其他资源条件信息；所述施工现场条件信息包括：待施工项目类型、待施工项目位置、已有建筑信息、道路信息、城市规划信息、施工边界中的一个或多个；所述其他资源条件信息包括：物料仓库位置、物料配送车辆路径、工作人员数量信息等。所述建筑设计数据包括：待施工项目的各类设计图及施工要求数据。
优选地，采用北斗定位获取所需的位置信息，以应对施工现场环境复杂、定位准确度低等问题。优选地，在施工现场部署监控装置，从监控装置获取所述施工现场条件信息；通过用户上传、用户输入等方式获取所述其他资源条件信息及所述建筑设计数据。
优选地，所述施工现场布置图生成模型包括apriori规则子模型、安全规范规则子模型、自定义规则子模型、以及补充规则子模型；所述子模型包括对施工现场布置进行约束的约束规则及各项约束规则对应的权重。
优选地，S2、建立施工现场布置图生成模型，包括：
S21、采用apriori算法建立所述apriori规则子模型；
S23、根据施工安全标准和/或施工操作手册建立所述安全规范规则子模型；
S24、所述自定义规则子模型包括工程师根据项目特点和/或经验补充的施工现场布置规则；
S25、基于apriori规则子模型、安全规范规则子模型、自定义规则子模型、以及补充规则子模型建立施工现场布置图生成模型；
S26、根据约束规则对应的权重将约束规则划分为必要约束规则子模型及优化约束规则子模型；权重大于第一权重阈值的约束规则对应必要约束规则子模型，其余约束规则对应优化约束规则子模型。
优选地，S21、采用apriori算法建立所述apriori规则子模型，包括：
S211、获取施工现场布置图大数据，所述施工现场布置图大数据包括历史施工现场布置图及对应的来源信息，所述来源信息包括历史施工现场布置图所属的单位评级、作者资质评级、项目规模等级中的一个或多个；
S212、根据来源信息计算历史施工现场布置图的信用值，根据信用值将所述历史施工现场布置图分为多个组；
S213、对所述多个组分别采用apriori算法识别关联规则；
S214、根据各关联规则的置信度、支持度及对应组的信用等级，确定各关联规则的权重；
S215、基于各关联规则及权重建立apriori规则子模型；
优选地，S3、将当前施工条件信息、建筑设计数据输入所述施工现场布置图生成模型，得到最优施工现场布置图，包括：
S31、将当前施工条件信息和建筑设计数据输入必要约束规则子模型，对当前施工条件信息和建筑设计数据执行必要约束规则，生成第一施工现场布置图；所述第一施工现场布置图基于待施工项目设计图生成，包括多个待确定的布局项，以及每个布局项对应的选择；
S32、将第一施工现场布置图输入优化约束规则子模型，对所述第一施工现场布置图执行优化约束规则，生成最优施工现场布置图；
优选地，S32、将第一施工现场布置图输入优化约束规则子模型，对所述第一施工现场布置图执行优化约束规则，生成最优施工现场布置图，包括：
S321、对所述第一施工现场布置图执行优化约束规则，根据各项优化约束规则确定相关布局项各选择的第一推荐值；
S321、根据第一推荐值及优化约束规则对应的权重，确定各选择的第二推荐值；
S323、根据第二推荐值确定各布局项的最优选择；
S324、根据所述最优选择生成最优施工现场布置图。
优选地，S8、当存在安全异常行为时，进行报警，包括：
S81、当识别到安全异常行为时，对所述安全异常行为进行记录；
S82、若同样的安全异常行为次数大于预设值，且未出现安全事故；
S83、根据所述安全异常行为优化所述施工现场布置图及所述安全规则，并形成补充约束规则，基于补充约束规则建立所述补充规则子模型；
S84、若同样的安全异常行为次数大于预设值，且出现安全事故，则进行报警。
本发明还提供了一种基于北斗定位的施工现场智能监控系统，包括：
信息获取模块，用于获取当前施工条件信息及建筑设计数据；
模型生成模块，用于建立施工现场布置图生成模型；
施工现场布置图生成模块，用于将当前施工条件信息、建筑设计数据输入所述施工现场布置图生成模型，得到最优施工现场布置图；根据所述最优施工现场布置图布置施工现场，开展施工活动；
安全监测模块，用于监测施工现场运行数据；基于所述最优施工现场布置图生成安全规则；根据所述施工现场运行数据和所述安全规则，识别安全异常行为；
报警模块，用于当存在安全异常行为时，进行报警。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不以本发明为限制，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 (10)

1.一种基于北斗定位的施工现场智能监控方法，其特征在于：
S1、获取当前施工条件信息及建筑设计数据；
S2、建立施工现场布置图生成模型；
S3、将当前施工条件信息、建筑设计数据输入所述施工现场布置图生成模型，得到最优施工现场布置图；
S4、根据所述最优施工现场布置图布置施工现场，开展施工活动；
S5、监测施工现场运行数据；
S6、基于所述最优施工现场布置图生成安全规则；
S7、根据所述施工现场运行数据和所述安全规则，识别安全异常行为；
S8、当存在安全异常行为时，进行报警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述施工条件信息包括：施工现场条件信息和其他资源条件信息；所述施工现场条件信息包括：待施工项目类型、待施工项目位置、已有建筑信息、道路信息、城市规划信息、施工边界中的一个或多个；所述其他资源条件信息包括：物料仓库位置、物料配送车辆路径、工作人员数量信息中的一个或多个；所述建筑设计数据包括：待施工项目的各类设计图及施工要求数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述施工现场布置图生成模型包括apriori规则子模型、安全规范规则子模型、自定义规则子模型、以及补充规则子模型；所述子模型包括对施工现场布置进行约束的约束规则及各项约束规则对应的权重。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：S2、建立施工现场布置图生成模型，包括：
S21、采用apriori算法建立所述apriori规则子模型；
S23、根据施工安全标准和/或施工操作手册建立所述安全规范规则子模型；
S24、所述自定义规则子模型包括工程师根据项目特点和/或经验补充的施工现场布置规则；
S25、基于apriori规则子模型、安全规范规则子模型、自定义规则子模型、以及补充规则子模型建立施工现场布置图生成模型；
S26、根据约束规则对应的权重将约束规则划分为必要约束规则子模型及优化约束规则子模型；权重大于第一权重阈值的约束规则对应必要约束规则子模型，其余约束规则对应优化约束规则子模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：S21、采用apriori算法建立所述apriori规则子模型，包括：
S211、获取施工现场布置图大数据，所述施工现场布置图大数据包括历史施工现场布置图及对应的来源信息，所述来源信息包括历史施工现场布置图所属的单位评级、作者资质评级、项目规模等级中的一个或多个；
S212、根据来源信息计算历史施工现场布置图的信用值，根据信用值将所述历史施工现场布置图分为多个组；
S213、对所述多个组分别采用apriori算法识别关联规则；
S214、根据各关联规则的置信度、支持度及对应组的信用等级，确定各关联规则的权重；
S215、基于各关联规则及权重建立apriori规则子模型。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：S3、将当前施工条件信息、建筑设计数据输入所述施工现场布置图生成模型，得到最优施工现场布置图，包括：
S31、将当前施工条件信息和建筑设计数据输入必要约束规则子模型，对当前施工条件信息和建筑设计数据执行必要约束规则，生成第一施工现场布置图；所述第一施工现场布置图基于待施工项目设计图生成，包括多个待确定的布局项，以及每个布局项对应的选择；
S32、将第一施工现场布置图输入优化约束规则子模型，对所述第一施工现场布置图执行优化约束规则，生成最优施工现场布置图。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：S32、将第一施工现场布置图输入优化约束规则子模型，对所述第一施工现场布置图执行优化约束规则，生成最优施工现场布置图，包括：
S321、对所述第一施工现场布置图执行优化约束规则，根据各项优化约束规则确定相关布局项各选择的第一推荐值；
S321、根据第一推荐值及优化约束规则对应的权重，确定各选择的第二推荐值；
S323、根据第二推荐值确定各布局项的最优选择；
S324、根据所述最优选择生成最优施工现场布置图。
8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：S8、当存在安全异常行为时，进行报警，包括：
S81、当识别到安全异常行为时，对所述安全异常行为进行记录；
S82、若同样的安全异常行为次数大于预设值，且未出现安全事故；
S83、根据所述安全异常行为优化所述施工现场布置图及所述安全规则，并形成补充约束规则，基于补充约束规则建立所述补充规则子模型；
S84、若同样的安全异常行为次数大于预设值，且出现安全事故，则进行报警。
9.一种基于北斗定位的施工现场智能监控系统，其特征在于：
信息获取模块，用于获取当前施工条件信息及建筑设计数据；
模型生成模块，用于建立施工现场布置图生成模型；
施工现场布置图生成模块，用于将当前施工条件信息、建筑设计数据输入所述施工现场布置图生成模型，得到最优施工现场布置图；根据所述最优施工现场布置图布置施工现场，开展施工活动；
安全监测模块，用于监测施工现场运行数据；基于所述最优施工现场布置图生成安全规则；根据所述施工现场运行数据和所述安全规则，识别安全异常行为；
报警模块，用于当存在安全异常行为时，进行报警。
10.一种可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
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