CN117711131A - 基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及警示保护系统技术领域，具体为基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统，系统包括环境感知模块、动态建模模块、数据分析模块、危险度评估模块、实时警示模块、个性化设定模块、互动反馈模块、系统优化模块。本发明中，动态建模利用三维建模和运动捕捉技术，构建施工人员的动态模型，深化理解运动特征，数据分析模块通过时间序列分析和机器学习算法分析姿态数据，识别潜在风险，危险度评估模块采用贝叶斯网络和支持向量机，提高姿态危险度评估的精度，实时警示模块结合增强现实和移动通信技术，使安全警示更直观和即时，个性化设定模块通过自适应算法，根据个体和环境特性调整警示阈值，增强警示方案的个性化和适应性。

Description

基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统

技术领域

本发明涉及警示保护系统技术领域，尤其涉及基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统。

背景技术

警示保护系统技术领域专注于开发和实施各类安全预警和防护措施，以减少事故发生和提高安全性。这一领域涵盖了从简单的声光报警系统到复杂的环境监测和危险预测系统。在现代应用中，这些系统利用先进的传感器技术、数据分析、人工智能和机器学习算法来检测潜在的危险情况。特别是在高风险环境如工业生产线、建筑施工现场、化工厂等，警示保护系统成为了保障工作人员安全和避免事故的关键技术。这些系统不仅能实时监测环境变化和人员状态，还能在检测到异常时立即发出警报，以及时采取措施防止事故的发生。

其中，基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统是一种高度专业化的安全系统，旨在施工现场提高工作人员的安全性。该系统的主要目的是通过实时分析工作人员的姿态和动作来识别潜在的危险或不安全行为，并在危险情况发生之前发出预警。系统的效果在于能显著减少工地上的事故发生率，提高整体的安全管理水平。为达成这一目标，该系统通常采用多种高科技手段，如穿戴式传感器、视频监控、运动捕捉技术以及先进的数据处理和分析算法。传感器能够捕捉工作人员的身体动作和姿势，并将数据实时传输到中央处理系统。通过分析这些数据，系统能够判断工作人员是否处于危险姿势或进行导致伤害的动作。一旦识别出潜在的危险，系统会立即通过声光信号或其他方式警告工作人员和监管人员，从而采取必要的预防措施，确保安全。

在现有基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统的实际使用过程中，动态建模方面，传统系统往往缺乏对施工人员动态行为的深入理解，无法有效捕捉和分析复杂的工作场景。数据分析方面，传统方法没有利用先进的时间序列分析和机器学习技术，导致姿态分析的不足，难以准确预测潜在的安全风险。在警示机制方面，传统系统没有实现实时警示和个性化设置，使得警示效果不佳，缺乏针对性。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统包括环境感知模块、动态建模模块、数据分析模块、危险度评估模块、实时警示模块、个性化设定模块、互动反馈模块、系统优化模块；

所述环境感知模块基于施工现场，采用深度摄像头和多维环境传感器收集环境数据，通过数据融合技术，生成环境数据集；

所述动态建模模块基于环境数据集，利用三维建模技术和运动捕捉技术，构建施工人员动态模型，通过实时运动分析，生成三维人员动态模型；

所述数据分析模块基于三维人员动态模型，运用时间序列分析和机器学习算法分析姿态数据，生成姿态分析报告；

所述危险度评估模块基于姿态分析报告，采用贝叶斯网络和支持向量机，综合评估姿态危险度，生成危险度评估报告；

所述实时警示模块基于危险度评估报告，利用增强现实和移动通信技术，进行实时化安全警示工作，生成实时警示信号；

所述个性化设定模块基于实时警示信号，采用自适应算法根据个体和环境特性调整警示阈值，生成个性化警示方案；

所述互动反馈模块基于个性化警示方案，收集用户反馈和互动数据，优化警示策略，生成优化警示策略；

所述系统优化模块基于优化警示策略，利用机器学习和大数据分析，生成系统优化报告。

作为本发明的进一步方案，所述环境数据集包括三维空间坐标、环境温湿度、光照强度、噪声水平，所述三维人员动态模型包括工人的姿态变化、运动轨迹、速度和加速度数据，所述姿态分析报告包括姿态变化趋势、潜在风险点、异常动作识别，所述危险度评估报告包括危险等级、关键风险因素、摔倒概率预测结果，所述实时警示信号包括视觉和听觉警报、AR安全提示，所述个性化警示方案包括针对个体特性的警示调整、环境因素调节、行为模式匹配，所述优化警示策略包括用户反馈分析、警示内容调整、交互方式优化，所述系统优化报告包括性能评估、效率分析、改进方案。

作为本发明的进一步方案，所述环境感知模块包括深度摄像子模块、环境传感子模块、数据收集子模块；

所述深度摄像子模块基于施工现场，采用立体成像技术和景深分析算法，通过深度摄像头捕捉三维空间信息，生成三维空间数据；

所述环境传感子模块利用微气象传感器、光线感应器和声音检测器，综合收集环境温湿度、光照强度、噪声水平数据，生成环境条件数据；

所述数据收集子模块基于三维空间数据和环境条件数据，使用数据整合技术，汇总分析多类信息，生成综合环境数据集；

所述立体成像技术包括立体视觉重构和景深感知，所述微气象传感器具体为温湿度感应器，所述光线感应器具体为光强度计量装置，所述数据整合技术具体为数据融合算法和同步处理机制。

作为本发明的进一步方案，所述动态建模模块包括三维建模子模块、运动捕捉子模块、数据整合子模块；

所述三维建模子模块基于综合环境数据集，应用几何建模和纹理映射技术，创建施工人员的三维模型，生成初步三维人员模型；

所述运动捕捉子模块基于初步三维人员模型，利用动作追踪和姿态分析算法，记录分析工人的动态行为，生成动态行为数据；

所述数据整合子模块基于动态行为数据，采用运动数据同步和模型优化技术，对初步三维人员模型进行细化，建立最终的三维人员动态模型；

所述几何建模包括多边形网格构建和曲面细分，所述姿态分析算法包括关节角度计算和运动轨迹分析，所述运动数据同步包括时序对齐和数据融合，所述模型优化技术具体为动态参数调整和视觉效果增强。

作为本发明的进一步方案，所述数据分析模块包括时间序列分析子模块、模式识别子模块、风险评估子模块；

所述时间序列分析子模块基于三维人员动态模型，采用自回归移动平均模型进行时间序列分析，分析姿态数据中的时间依赖性，并进行深入的时间序列特征提取，生成时间依赖性分析报告；

所述模式识别子模块基于时间依赖性分析报告，采用卷积神经网络进行模式识别，对姿态特征进行识别和分类，并利用深度学习技术加强特征提取，生成姿态特征识别报告；

所述风险评估子模块基于姿态特征识别报告，采用决策树算法进行风险评估，对姿态的潜在风险进行分级和评价，生成姿态风险评级报告；

所述自回归移动平均模型具体为结合自回归和移动平均的时序分析方法，所述卷积神经网络包括多层卷积层、池化层和全连接层。

作为本发明的进一步方案，所述危险度评估模块包括重心分析子模块、风险预测子模块、危险度计算子模块；

所述重心分析子模块基于风险评估报告，采用动态重心追踪算法和稳定性分析技术，分析姿态的稳定性和偏移趋势，生成重心分析结果；

所述风险预测子模块基于重心分析结果，运用贝叶斯网络建模和概率推理，预测未来风险发生概率，生成风险预测报告；

所述危险度计算子模块基于风险预测报告，采用支持向量机和分类边界优化技术，综合计算姿态的整体危险度，生成危险度评估报告；

所述动态重心追踪算法具体为实时追踪重心移动路径的方法，所述稳定性分析技术包括平衡测试和重心偏移度量，所述贝叶斯网络建模包括构建概率图模型和因果关系推理，所述概率推理具体指基于概率分布的推断方法，所述支持向量机具体为利用超平面进行数据分类的方法，所述分类边界优化技术包括核函数选择和参数调优。

作为本发明的进一步方案，所述实时警示模块包括AR显示子模块、移动通信子模块、警示执行子模块；

所述AR显示子模块基于危险度评估报告，采用增强现实技术进行数据叠加和虚拟信息呈现，通过图像识别和虚拟现实渲染技术，展示现场危险因素，生成危险因素可视化信息；

所述移动通信子模块基于危险因素可视化信息，采用移动通信技术，利用4G/5G网络和无线数据传输，生成实时警示通信信号；

所述警示执行子模块基于实时警示通信信号，采用智能分析与执行算法，结合实时数据处理与响应策略，进行警示和行动指导，生成实时安全警示方案；

所述增强现实技术包括三维建模、实时追踪与渲染，所述移动通信技术包括数据加密、信号优化及传输协议，所述智能分析与执行算法具体为情境分析、紧急响应优化。

作为本发明的进一步方案，所述个性化设定模块包括个性化分析子模块、阈值调整子模块、方案优化子模块；

所述个性化分析子模块基于实时安全警示方案，采用数据挖掘与机器学习算法，分析个体特性和环境变量，匹配警示策略，生成个性化警示需求分析报告；

所述阈值调整子模块基于个性化警示需求分析报告，采用自适应调整技术，根据环境反馈调整警示系统灵敏度和响应阈值，生成调整后的警示阈值；

所述方案优化子模块基于调整后的警示阈值，采用优化策略和实时反馈，调整优化警示方案，生成个性化警示方案；

所述数据挖掘与机器学习算法包括聚类分析、特征提取，所述自适应调整技术具体为动态阈值计算、环境感知反馈，所述优化策略和实时反馈包括动态方案调整、用户反馈分析。

作为本发明的进一步方案，所述互动反馈模块包括反馈收集子模块、数据分析子模块、策略调整子模块；

所述反馈收集子模块基于个性化警示方案，采用在线调查和实时交互技术，收集用户的使用体验和反馈信息，并进行初步整理，生成用户反馈数据；

所述数据分析子模块基于用户反馈数据，采用数据挖掘和统计分析方法，深入分析用户反馈的趋势和模式，提取关键指标和见解，生成用户反馈分析报告；

所述策略调整子模块基于用户反馈分析报告，采用自适应学习和决策支持系统，根据分析结果调整和优化警示策略，匹配用户需求，生成优化警示策略；

所述在线调查包括动态问卷设计和即时反馈收集，所述数据挖掘包括情感分析、趋势识别和行为模式分析，所述自适应学习包括反馈环路优化和用户行为预测模型。

作为本发明的进一步方案，所述系统优化模块包括性能监测子模块、数据挖掘子模块、系统升级子模块；

所述性能监测子模块基于优化警示策略，采用系统性能监控和实时数据采集技术，持续监测系统性能和运行状况，生成系统性能报告；

所述数据挖掘子模块基于系统性能报告，采用大数据分析和机器学习技术，深入挖掘系统运行数据，识别潜在的改进点和优化方向，生成数据挖掘分析报告；

所述系统升级子模块基于数据挖掘分析报告，采用版本迭代管理和性能增强措施，对系统进行维护和升级，生成系统优化报告；

所述系统性能监控包括资源利用率分析和故障预测，所述大数据分析包括模式识别和预测建模。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，动态建模模块通过三维建模技术和运动捕捉技术，能更精确地构建施工人员的动态模型，增强了对人员运动特征的理解。数据分析模块的时间序列分析和机器学习算法的应用，使得姿态数据的分析更深入，能够准确地识别潜在风险。危险度评估模块采用的贝叶斯网络和支持向量机，提高了姿态危险度的评估精度。实时警示模块结合增强现实和移动通信技术，使得安全警示更加直观和即时。个性化设定模块通过自适应算法，根据个体和环境特性调整警示阈值，增强了警示方案的个性化和适应性。

附图说明

图1为本发明的系统流程图；

图2为本发明的系统框架示意图；

图3为本发明的环境感知模块流程图；

图4为本发明的动态建模模块流程图；

图5为本发明的数据分析模块流程图；

图6为本发明的危险度评估模块流程图；

图7为本发明的实时警示模块流程图；

图8为本发明的个性化设定模块流程图；

图9为本发明的互动反馈模块流程图；

图10为本发明的系统优化模块流程图。

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。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1至图2，基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统包括环境感知模块、动态建模模块、数据分析模块、危险度评估模块、实时警示模块、个性化设定模块、互动反馈模块、系统优化模块；

环境感知模块基于施工现场，采用深度摄像头和多维环境传感器收集环境数据，通过数据融合技术，生成环境数据集；

动态建模模块基于环境数据集，利用三维建模技术和运动捕捉技术，构建施工人员动态模型，通过实时运动分析，生成三维人员动态模型；

数据分析模块基于三维人员动态模型，运用时间序列分析和机器学习算法分析姿态数据，生成姿态分析报告；

危险度评估模块基于姿态分析报告，采用贝叶斯网络和支持向量机，综合评估姿态危险度，生成危险度评估报告；

实时警示模块基于危险度评估报告，利用增强现实和移动通信技术，进行实时化安全警示工作，生成实时警示信号；

个性化设定模块基于实时警示信号，采用自适应算法根据个体和环境特性调整警示阈值，生成个性化警示方案；

互动反馈模块基于个性化警示方案，收集用户反馈和互动数据，优化警示策略，生成优化警示策略；

系统优化模块基于优化警示策略，利用机器学习和大数据分析，生成系统优化报告。

环境数据集包括三维空间坐标、环境温湿度、光照强度、噪声水平，三维人员动态模型包括工人的姿态变化、运动轨迹、速度和加速度数据，姿态分析报告包括姿态变化趋势、潜在风险点、异常动作识别，危险度评估报告包括危险等级、关键风险因素、摔倒概率预测结果，实时警示信号包括视觉和听觉警报、AR安全提示，个性化警示方案包括针对个体特性的警示调整、环境因素调节、行为模式匹配，优化警示策略包括用户反馈分析、警示内容调整、交互方式优化，系统优化报告包括性能评估、效率分析、改进方案。

环境感知模块的精确数据收集能力，使得系统能够迅速识别和响应环境中的潜在危险，极大地提高了预防事故的能力。动态建模和数据分析模块的结合，通过精准分析工人的姿态和动作，预测并防止如坠落等事故。危险度评估模块提供的个性化风险评估，增强了预测的准确性和适用性。实时警示和个性化设定模块通过直观的增强现实和移动通信技术，有效提升了工人对安全警告的响应和理解，进而提高了安全意识。互动反馈和系统优化模块的持续改进，保证了系统的长期有效性和适应性。

请参阅图3，环境感知模块包括深度摄像子模块、环境传感子模块、数据收集子模块；

深度摄像子模块基于施工现场，采用立体成像技术和景深分析算法，通过深度摄像头捕捉三维空间信息，生成三维空间数据；

环境传感子模块利用微气象传感器、光线感应器和声音检测器，综合收集环境温湿度、光照强度、噪声水平数据，生成环境条件数据；

数据收集子模块基于三维空间数据和环境条件数据，使用数据整合技术，汇总分析多类信息，生成综合环境数据集；

立体成像技术包括立体视觉重构和景深感知，微气象传感器具体为温湿度感应器，光线感应器具体为光强度计量装置，数据整合技术具体为数据融合算法和同步处理机制。

深度摄像子模核心是立体成像技术和景深分析算法。通过在施工现场安装深度摄像头，系统能够捕捉到施工区域的三维空间信息。这些摄像头收集的数据经过立体视觉重构处理，形成了详尽的三维空间数据。这种技术使得施工区域内的空间布局和动态变化可以被清晰捕获，为后续的分析提供基础。

环境传感子模块包括多种传感器：微气象传感器用于测量温度和湿度，光线感应器评估光照条件，而声音检测器则监测现场噪声水平。这些传感器共同工作，为施工现场的微气候和环境条件提供全面的数据支持。

数据收集子模块将深度摄像子模块和环境传感子模块收集的信息进行综合。利用数据融合算法和同步处理机制，这个模块能够高效地整合这些多元化的数据，生成一个全面的环境数据集。这一综合数据集是系统进行环境分析和决策制定的基础。

请参阅图4，动态建模模块包括三维建模子模块、运动捕捉子模块、数据整合子模块；

三维建模子模块基于综合环境数据集，应用几何建模和纹理映射技术，创建施工人员的三维模型，生成初步三维人员模型；

运动捕捉子模块基于初步三维人员模型，利用动作追踪和姿态分析算法，记录分析工人的动态行为，生成动态行为数据；

数据整合子模块基于动态行为数据，采用运动数据同步和模型优化技术，对初步三维人员模型进行细化，建立最终的三维人员动态模型；

几何建模包括多边形网格构建和曲面细分，姿态分析算法包括关节角度计算和运动轨迹分析，运动数据同步包括时序对齐和数据融合，模型优化技术具体为动态参数调整和视觉效果增强。

三维建模子模块主要任务是利用收集到的综合环境数据集来创建施工人员的三维模型。应用几何建模和纹理映射技术，模块首先构建多边形网格，并进行曲面细分，生成具有细致外观和结构的初步三维人员模型。这一过程不仅涉及到模型的外形构建，还包括细节处理，以确保模型的逼真度和精确性。

运动捕捉子模块通过动作追踪和姿态分析算法来记录和分析工人的动态行为。这包括关节角度的计算和运动轨迹的分析，从而生成详尽的动态行为数据。这些数据对于理解和模拟施工现场工人的动态活动至关重要。

数据整合子模块将初步三维模型和动态行为数据结合起来。通过运动数据同步和模型优化技术，子模块对初步模型进行细化和改进。时序对齐和数据融合确保动态数据的一致性和准确性，而动态参数的调整和视觉效果的增强则用于提升模型的真实感和准确性。

请参阅图5，数据分析模块包括时间序列分析子模块、模式识别子模块、风险评估子模块；

时间序列分析子模块基于三维人员动态模型，采用自回归移动平均模型进行时间序列分析，分析姿态数据中的时间依赖性，并进行深入的时间序列特征提取，生成时间依赖性分析报告；

模式识别子模块基于时间依赖性分析报告，采用卷积神经网络进行模式识别，对姿态特征进行识别和分类，并利用深度学习技术加强特征提取，生成姿态特征识别报告；

风险评估子模块基于姿态特征识别报告，采用决策树算法进行风险评估，对姿态的潜在风险进行分级和评价，生成姿态风险评级报告；

自回归移动平均模型具体为结合自回归和移动平均的时序分析方法，卷积神经网络包括多层卷积层、池化层和全连接层。

时间序列分析子模块接收来自三维人员动态模型的姿态数据。使用自回归移动平均(ARMA)模型，分析这些数据中的时间依赖性，突出显示数据随时间的变化规律。此过程中，模块深入提取时间序列的关键特征，并生成一个详细的时间依赖性分析报告。这一步骤是后续模式识别的基础，为其提供了必要的时间序列信息。

模式识别子模块采用卷积神经网络(CNN)来处理这些数据。CNN通过其多层卷积层、池化层和全连接层，有效地对姿态特征进行识别和分类。在此过程中，深度学习技术被用于加强对这些特征的提取，最终生成一个全面的姿态特征识别报告。这一步骤关键在于将时间依赖性分析的抽象数据转化为可识别和分类的姿态特征。

风险评估子模块基于姿态特征识别报告，利用决策树算法来进行风险评估。这一模块分析姿态特征中的潜在风险，并进行分级评价。其输出是一个姿态风险评级报告，提供了对每种姿态引发的风险程度的详细评估。这一步骤是整个数据分析过程的终点，为最终用户提供实用的风险管理工具。

请参阅图6，危险度评估模块包括重心分析子模块、风险预测子模块、危险度计算子模块；

重心分析子模块基于风险评估报告，采用动态重心追踪算法和稳定性分析技术，分析姿态的稳定性和偏移趋势，生成重心分析结果；

风险预测子模块基于重心分析结果，运用贝叶斯网络建模和概率推理，预测未来风险发生概率，生成风险预测报告；

危险度计算子模块基于风险预测报告，采用支持向量机和分类边界优化技术，综合计算姿态的整体危险度，生成危险度评估报告；

动态重心追踪算法具体为实时追踪重心移动路径的方法，稳定性分析技术包括平衡测试和重心偏移度量，贝叶斯网络建模包括构建概率图模型和因果关系推理，概率推理具体指基于概率分布的推断方法，支持向量机具体为利用超平面进行数据分类的方法，分类边界优化技术包括核函数选择和参数调优。

重心分析子模块(示例代码):使用加速度计和陀螺仪传感器数据进行重心追踪。这里假设已经有了传感器数据的读取方式。

import numpy as np

def calculate_center_of_gravity(accel_data,gyro_data):

#示例代码：计算重心

#实际应用中，这里会是更复杂的动力学计算

cog＝np.mean(np.concatenate((accel_data,gyro_data),axis＝1),axis＝0)

return cog

#示例传感器数据

accel_data＝np.array([[0.1,0.2,0.3],[0.4,0.5,0.6]])#加速度数据

gyro_data＝np.array([[0.01,0.02,0.03],[0.04,0.05,0.06]])#陀螺仪数据

center_of_gravity＝calculate_center_of_gravity(accel_data,gyro_data)print("重心位置:",center_of_gravity)

风险预测子模块(示例代码):使用贝叶斯网络进行风险预测。这里使用pgmpy库来构建贝叶斯网络。

from pgmpy.models import BayesianModelfrom pgmpy.estimators importMaximumLikelihoodEstimatorfrom pgmpy.inference import VariableElimination

#构建贝叶斯网络结构

model＝BayesianModel([('重心偏移','跌倒风险'),('环境因素','跌倒风险')])#这里假设已经有了用于训练的数据

data＝...#用于训练的数据

#使用数据训练模型

model.fit(data,estimator＝MaximumLikelihoodEstimator)

#进行概率推理

infer＝VariableElimination(model)

prob＝infer.query(variables＝['跌倒风险'],evidence＝{'重心偏移':1})#假设重心偏移值为1print(prob)

危险度计算子模块(示例代码):使用支持向量机(SVM)进行分类。这里使用scikit-learn库。

from sklearn import svmfrom sklearn.model_selection importGridSearchCV

#示例数据

X＝...#特征数据

y＝...#标签数据

#定义SVM分类器

clf＝svm.SVC()

#参数选择与优化

parameters＝{'kernel':('linear','rbf'),'C':[1,10]}

optimized_clf＝GridSearchCV(clf,parameters)

#训练模型

optimized_clf.fit(X,y)

#打印最优参数print("最优参数:",optimized_clf.best_params_)

请参阅图7，实时警示模块包括AR显示子模块、移动通信子模块、警示执行子模块；

AR显示子模块基于危险度评估报告，采用增强现实技术进行数据叠加和虚拟信息呈现，通过图像识别和虚拟现实渲染技术，展示现场危险因素，生成危险因素可视化信息；

移动通信子模块基于危险因素可视化信息，采用移动通信技术，利用4G/5G网络和无线数据传输，生成实时警示通信信号；

警示执行子模块基于实时警示通信信号，采用智能分析与执行算法，结合实时数据处理与响应策略，进行警示和行动指导，生成实时安全警示方案；

增强现实技术包括三维建模、实时追踪与渲染，移动通信技术包括数据加密、信号优化及传输协议，智能分析与执行算法具体为情境分析、紧急响应优化。

AR显示子模块通过三维建模技术建立现场的虚拟表示，使用实时追踪技术定位用户的具体位置和视角。在此基础上，系统利用增强现实技术将数据与虚拟信息叠加并渲染到用户的视野中，以图像识别和虚拟现实渲染技术展示现场的危险因素，并生成可视化信息。

移动通信子模块接收到AR显示子模块生成的危险因素可视化信息后，此模块通过加密和信号优化技术处理这些信息，确保安全和高效的数据传输。利用4G/5G网络和无线数据传输技术，模块生成实时警示通信信号，并将其传输到相关的执行系统。

警示执行子模块接收到移动通信子模块传来的警示通信信号，并基于这些信息使用智能分析与执行算法进行处理。结合实时数据处理与响应策略，进行深度的情境分析和紧急响应优化。最后，根据分析结果，生成实时安全警示方案，并通过适当的界面和警报系统向用户提供警示和行动指导。

请参阅图8，个性化设定模块包括个性化分析子模块、阈值调整子模块、方案优化子模块；

个性化分析子模块基于实时安全警示方案，采用数据挖掘与机器学习算法，分析个体特性和环境变量，匹配警示策略，生成个性化警示需求分析报告；

阈值调整子模块基于个性化警示需求分析报告，采用自适应调整技术，根据环境反馈调整警示系统灵敏度和响应阈值，生成调整后的警示阈值；

方案优化子模块基于调整后的警示阈值，采用优化策略和实时反馈，调整优化警示方案，生成个性化警示方案；

数据挖掘与机器学习算法包括聚类分析、特征提取，自适应调整技术具体为动态阈值计算、环境感知反馈，优化策略和实时反馈包括动态方案调整、用户反馈分析。

个性化分析子模块接收来自实时安全警示系统的数据，并通过数据挖掘与机器学习算法分析每个个体的特性和环境变量。这涉及使用聚类分析来识别特定风险模式，以及特征提取来确定个体的独特需求。基于这些分析，模块匹配最适合的警示策略，并生成一个个性化的警示需求分析报告。

阈值调整子模块根据前一模块生成的个性化警示需求分析报告进行工作。采用自适应调整技术，此模块动态调整警示系统的灵敏度和响应阈值。这涉及动态阈值计算以适应环境变化，以及环境感知反馈机制来确保阈值的准确性。调整后的警示阈值旨在更精确地响应个体的安全需求。

方案优化子模块采用优化策略和实时反馈机制进行工作。这包括动态方案调整，以适应变化的环境和用户需求，以及用户反馈分析，以进一步优化警示策略。最终，此模块生成一个精细化的个性化警示方案，旨在提供更精准和有效的安全措施。

请参阅图9，互动反馈模块包括反馈收集子模块、数据分析子模块、策略调整子模块；

反馈收集子模块基于个性化警示方案，采用在线调查和实时交互技术，收集用户的使用体验和反馈信息，并进行初步整理，生成用户反馈数据；

数据分析子模块基于用户反馈数据，采用数据挖掘和统计分析方法，深入分析用户反馈的趋势和模式，提取关键指标和见解，生成用户反馈分析报告；

策略调整子模块基于用户反馈分析报告，采用自适应学习和决策支持系统，根据分析结果调整和优化警示策略，匹配用户需求，生成优化警示策略；

在线调查包括动态问卷设计和即时反馈收集，数据挖掘包括情感分析、趋势识别和行为模式分析，自适应学习包括反馈环路优化和用户行为预测模型。

反馈收集子模块基于个性化警示方案的实施。使用在线调查和实时交互技术，主动收集用户的使用体验和反馈信息。这包括动态问卷设计，其中问题可以根据用户的响应实时调整，以及即时反馈收集，确保实时性和相关性。收集到的数据经过初步整理，形成用户反馈数据集，这为后续的深入分析打下基础。

数据分析子模块接手用户反馈数据，并应用数据挖掘和统计分析方法进行深度分析。这个过程包括情感分析，以理解用户对警示方案的感受、趋势识别，以发现用户反馈中的共同模式，以及行为模式分析，以揭示用户行为背后的深层动因。通过这些分析，模块提取关键指标和见解，并生成用户反馈分析报告。

策略调整子模块采用自适应学习和决策支持系统来调整和优化警示策略。这个阶段包括反馈环路优化，确保系统能够从用户反馈中快速学习并作出调整；以及用户行为预测模型的应用，以预测和满足用户未来的需求。最终，模块生成优化后的警示策略，更好地匹配用户需求。

请参阅图10，系统优化模块包括性能监测子模块、数据挖掘子模块、系统升级子模块；

性能监测子模块基于优化警示策略，采用系统性能监控和实时数据采集技术，持续监测系统性能和运行状况，生成系统性能报告；

数据挖掘子模块基于系统性能报告，采用大数据分析和机器学习技术，深入挖掘系统运行数据，识别潜在的改进点和优化方向，生成数据挖掘分析报告；

系统升级子模块基于数据挖掘分析报告，采用版本迭代管理和性能增强措施，对系统进行维护和升级，生成系统优化报告；

系统性能监控包括资源利用率分析和故障预测，大数据分析包括模式识别和预测建模。

性能监测子模块负责实时监控系统的性能和运行状态。采用系统性能监控和实时数据采集技术来持续追踪关键性能指标，如CPU使用率、内存占用、网络带宽利用率等。通过基于优化警示策略的分析，预测潜在的故障或性能瓶颈。这些信息被用来生成系统性能报告，提供了一个全面的视图，展示了系统的当前状态和任何需要关注的问题区域。

数据挖掘子模块基于从性能监测子模块收集的数据和生成的系统性能报告，数据挖掘子模块运用大数据分析和机器学习技术来深入分析系统运行数据。专注于识别系统性能的潜在改进点和优化方向，如通过模式识别和预测建模来发现不明显的问题和趋势。这个过程的结果是一个数据挖掘分析报告，详细描述了系统性能的关键洞察和推荐的改进措施。

系统升级子模块利用从数据挖掘子模块获得的分析报告来制定和实施系统优化策略。这包括版本迭代管理和采取性能增强措施，如软件更新、硬件升级、代码优化等。此模块的主要目标是维护和提升系统的整体性能和可靠性。最终，子模块会生成一个系统优化报告，总结所采取的措施和预期的性能改进效果。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统，其特征在于：所述系统包括环境感知模块、动态建模模块、数据分析模块、危险度评估模块、实时警示模块、个性化设定模块、互动反馈模块、系统优化模块；

所述环境感知模块基于施工现场，采用深度摄像头和多维环境传感器收集环境数据，通过数据融合技术，生成环境数据集；

所述动态建模模块基于环境数据集，利用三维建模技术和运动捕捉技术，构建施工人员动态模型，通过实时运动分析，生成三维人员动态模型；

所述数据分析模块基于三维人员动态模型，运用时间序列分析和机器学习算法分析姿态数据，生成姿态分析报告；

所述危险度评估模块基于姿态分析报告，采用贝叶斯网络和支持向量机，综合评估姿态危险度，生成危险度评估报告；

所述实时警示模块基于危险度评估报告，利用增强现实和移动通信技术，进行实时化安全警示工作，生成实时警示信号；

所述个性化设定模块基于实时警示信号，采用自适应算法根据个体和环境特性调整警示阈值，生成个性化警示方案；

所述互动反馈模块基于个性化警示方案，收集用户反馈和互动数据，优化警示策略，生成优化警示策略；

所述系统优化模块基于优化警示策略，利用机器学习和大数据分析，生成系统优化报告。

2.根据权利要求1所述的基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统，其特征在于：所述环境数据集包括三维空间坐标、环境温湿度、光照强度、噪声水平，所述三维人员动态模型包括工人的姿态变化、运动轨迹、速度和加速度数据，所述姿态分析报告包括姿态变化趋势、潜在风险点、异常动作识别，所述危险度评估报告包括危险等级、关键风险因素、摔倒概率预测结果，所述实时警示信号包括视觉和听觉警报、AR安全提示，所述个性化警示方案包括针对个体特性的警示调整、环境因素调节、行为模式匹配，所述优化警示策略包括用户反馈分析、警示内容调整、交互方式优化，所述系统优化报告包括性能评估、效率分析、改进方案。

3.根据权利要求1所述的基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统，其特征在于：所述环境感知模块包括深度摄像子模块、环境传感子模块、数据收集子模块；

所述深度摄像子模块基于施工现场，采用立体成像技术和景深分析算法，通过深度摄像头捕捉三维空间信息，生成三维空间数据；

所述环境传感子模块利用微气象传感器、光线感应器和声音检测器，综合收集环境温湿度、光照强度、噪声水平数据，生成环境条件数据；

所述数据收集子模块基于三维空间数据和环境条件数据，使用数据整合技术，汇总分析多类信息，生成综合环境数据集；

所述立体成像技术包括立体视觉重构和景深感知，所述微气象传感器具体为温湿度感应器，所述光线感应器具体为光强度计量装置，所述数据整合技术具体为数据融合算法和同步处理机制。

4.根据权利要求1所述的基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统，其特征在于：所述动态建模模块包括三维建模子模块、运动捕捉子模块、数据整合子模块；

所述三维建模子模块基于综合环境数据集，应用几何建模和纹理映射技术，创建施工人员的三维模型，生成初步三维人员模型；

所述运动捕捉子模块基于初步三维人员模型，利用动作追踪和姿态分析算法，记录分析工人的动态行为，生成动态行为数据；

所述数据整合子模块基于动态行为数据，采用运动数据同步和模型优化技术，对初步三维人员模型进行细化，建立最终的三维人员动态模型；

所述几何建模包括多边形网格构建和曲面细分，所述姿态分析算法包括关节角度计算和运动轨迹分析，所述运动数据同步包括时序对齐和数据融合，所述模型优化技术具体为动态参数调整和视觉效果增强。

5.根据权利要求1所述的基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统，其特征在于：所述数据分析模块包括时间序列分析子模块、模式识别子模块、风险评估子模块；

所述时间序列分析子模块基于三维人员动态模型，采用自回归移动平均模型进行时间序列分析，分析姿态数据中的时间依赖性，并进行深入的时间序列特征提取，生成时间依赖性分析报告；

所述模式识别子模块基于时间依赖性分析报告，采用卷积神经网络进行模式识别，对姿态特征进行识别和分类，并利用深度学习技术加强特征提取，生成姿态特征识别报告；

所述风险评估子模块基于姿态特征识别报告，采用决策树算法进行风险评估，对姿态的潜在风险进行分级和评价，生成姿态风险评级报告；

所述自回归移动平均模型具体为结合自回归和移动平均的时序分析方法，所述卷积神经网络包括多层卷积层、池化层和全连接层。

6.根据权利要求1所述的基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统，其特征在于：所述危险度评估模块包括重心分析子模块、风险预测子模块、危险度计算子模块；

所述重心分析子模块基于风险评估报告，采用动态重心追踪算法和稳定性分析技术，分析姿态的稳定性和偏移趋势，生成重心分析结果；

所述风险预测子模块基于重心分析结果，运用贝叶斯网络建模和概率推理，预测未来风险发生概率，生成风险预测报告；

所述危险度计算子模块基于风险预测报告，采用支持向量机和分类边界优化技术，综合计算姿态的整体危险度，生成危险度评估报告；

所述动态重心追踪算法具体为实时追踪重心移动路径的方法，所述稳定性分析技术包括平衡测试和重心偏移度量，所述贝叶斯网络建模包括构建概率图模型和因果关系推理，所述概率推理具体指基于概率分布的推断方法，所述支持向量机具体为利用超平面进行数据分类的方法，所述分类边界优化技术包括核函数选择和参数调优。

7.根据权利要求1所述的基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统，其特征在于：所述实时警示模块包括AR显示子模块、移动通信子模块、警示执行子模块；

所述AR显示子模块基于危险度评估报告，采用增强现实技术进行数据叠加和虚拟信息呈现，通过图像识别和虚拟现实渲染技术，展示现场危险因素，生成危险因素可视化信息；

所述移动通信子模块基于危险因素可视化信息，采用移动通信技术，利用4G/5G网络和无线数据传输，生成实时警示通信信号；

所述警示执行子模块基于实时警示通信信号，采用智能分析与执行算法，结合实时数据处理与响应策略，进行警示和行动指导，生成实时安全警示方案；

所述增强现实技术包括三维建模、实时追踪与渲染，所述移动通信技术包括数据加密、信号优化及传输协议，所述智能分析与执行算法具体为情境分析、紧急响应优化。

8.根据权利要求1所述的基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统，其特征在于：所述个性化设定模块包括个性化分析子模块、阈值调整子模块、方案优化子模块；

所述个性化分析子模块基于实时安全警示方案，采用数据挖掘与机器学习算法，分析个体特性和环境变量，匹配警示策略，生成个性化警示需求分析报告；

所述阈值调整子模块基于个性化警示需求分析报告，采用自适应调整技术，根据环境反馈调整警示系统灵敏度和响应阈值，生成调整后的警示阈值；

所述方案优化子模块基于调整后的警示阈值，采用优化策略和实时反馈，调整优化警示方案，生成个性化警示方案；

所述数据挖掘与机器学习算法包括聚类分析、特征提取，所述自适应调整技术具体为动态阈值计算、环境感知反馈，所述优化策略和实时反馈包括动态方案调整、用户反馈分析。

9.根据权利要求1所述的基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统，其特征在于：所述互动反馈模块包括反馈收集子模块、数据分析子模块、策略调整子模块；

所述反馈收集子模块基于个性化警示方案，采用在线调查和实时交互技术，收集用户的使用体验和反馈信息，并进行初步整理，生成用户反馈数据；

所述数据分析子模块基于用户反馈数据，采用数据挖掘和统计分析方法，深入分析用户反馈的趋势和模式，提取关键指标和见解，生成用户反馈分析报告；

所述策略调整子模块基于用户反馈分析报告，采用自适应学习和决策支持系统，根据分析结果调整和优化警示策略，匹配用户需求，生成优化警示策略；

所述在线调查包括动态问卷设计和即时反馈收集，所述数据挖掘包括情感分析、趋势识别和行为模式分析，所述自适应学习包括反馈环路优化和用户行为预测模型。

10.根据权利要求1所述的基于姿态危险度分析的施工人员警示保护系统，其特征在于：所述系统优化模块包括性能监测子模块、数据挖掘子模块、系统升级子模块；

所述性能监测子模块基于优化警示策略，采用系统性能监控和实时数据采集技术，持续监测系统性能和运行状况，生成系统性能报告；

所述数据挖掘子模块基于系统性能报告，采用大数据分析和机器学习技术，深入挖掘系统运行数据，识别潜在的改进点和优化方向，生成数据挖掘分析报告；

所述系统升级子模块基于数据挖掘分析报告，采用版本迭代管理和性能增强措施，对系统进行维护和升级，生成系统优化报告；

所述系统性能监控包括资源利用率分析和故障预测，所述大数据分析包括模式识别和预测建模。