CN117877198A - 一种应用于施工现场的安全运维系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及建筑施工安全领域，具体为一种应用于施工现场的安全运维系统，本发明通过数据采集模块获取工地环境布置信息以及用户的实时位置信息，再对用户的所在区域进行危险性评估，当判断出用户处于危险中时，实时通过警示模块进行警报提示，通过及时发现并预警潜在的安全隐患，提高施工现场的安全性。在判断用户是否危险时，本发明首先通过历史数据标定区域的危险事件发生概率进行评估，再结合了用户自身经验、天气环境以及疲惫状态对用户处于当下环境的安全性进行判断，使得判断结果更为精准，极大地提高了用户在工地中的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及建筑施工安全领域，具体为一种应用于施工现场的安全运维系统。
背景技术
在建筑施工现场，由于工作环境复杂且危险因素较多，如何有效保障施工人员的生命安全是一个重要的问题。传统的安全监控方式主要依赖于人工巡查，这种方式存在以下几个问题：首先，人工巡查的效率低下，无法实时监控施工现场的安全状况；其次，人工巡查存在一定的主观性和偶然性，可能会漏掉一些潜在的安全隐患；最后，人工巡查的方式无法实现对施工现场的智能化管理，无法提高施工效率。
为了解决这些问题，现有技术中出现了一些基于传感器和计算机视觉的安全监控系统。这些系统通过安装在施工现场的各种传感器和摄像头，收集工地的环境数据和人员动态信息，然后通过计算机视觉技术对这些数据进行分析，从而实现对施工现场的实时监控和预警。
然而，现有的这些系统仍然存在一些问题。首先，这些系统通常需要大量的硬件设备和复杂的软件算法，成本较高；其次，这些系统的预警机制通常较为简单，只能对一些明显的安全隐患进行预警，对于一些潜在的、难以察觉的安全隐患，这些系统往往无法有效识别和预警；最后，这些系统的功能较为单一，通常只包括环境监测和人员监控，缺乏对施工现场整体状况的全面评估。
因此，急需一种能够实时、准确、自动地监测施工现场安全状况的系统。
发明内容
针对现有技术中所存在的不足，本发明提供了一种应用于施工现场的安全运维系统，其解决了现有技术中存在的施工场地难以对环境中潜在的安全隐患进行监测的问题。
本发明提供的基础方案：一种应用于施工现场的安全运维系统，包括数据采集模块、分析模块和警示模块；
所述数据采集模块包括工地数据采集模块和用户数据采集模块，所述工地数据采集模块用于采集工地环境布置信息，所述用户数据采集模块用于采集用户位置数据；
所述分析模块包括区域划分模块、危险性评估模块以及决策模块；所述区域划分模块用于根据工地环境布置信息将施工场地划分为不同的施工区域；所述危险性评估模块用于对施工场地的各个施工区域进行危险性评估；所述决策模块设有危险阈值：
式中，为基础风险阈值，Pmax为最大风险阈值，/>和Pmax根据事故产生的后果进行评估，/>为天气状态匹配因子，H为疲惫状态匹配因子，/>为用户工作年限，Tmax为最大工作年限；
当用户的危险阈值低于当前区域的危险性时，决策模块通过警示模块发出警报提示。
进一步，所述危险性评估模块包括区域划分模块和等级评估模块，所述区域划分模块根据工程规模和结构形式将三维工地模型划分为不同目标区域，所述等级评估模块根据历史数据分析目标区域发生危险的概率，并根据该概率生成评估结果。
进一步，所述用户监测模块包括定位模块和体征监测模块，所述分析模块还包括状态分析模块；
所述定位模块用于采集用户位置数据；所述体征监测模块用于采集用户的体征数据；所述状态分析模块用于分析用户体征数据是否异常，当用户体征数据异常时，警示模块发出警报提示。
进一步，所述状态分析模块包括体征预测模块和异常判断模块，所述体征预测模块用于根据历史体征数据建立体征预测模型并根据用户的体征数据变化取得体征波动区间，所述异常判断模块用于在体征预测模型预测的体征数值超出体征波动区间时控制警示模块发出警报提示。
进一步，所述体征数据包括心率、血氧、血压以及体温中的一种或多种。
进一步，还包括数据存储模块；所述数据存储模块用于存储工地环境布置信息、用户位置数据以及用户的体征数据。
进一步，所述分析模块还包括活动区域分析模块，所述活动区域分析模块用于根据用户的历史活动轨迹获取用户在当前区域的历史活动时间，根据历史活动时间评估用户对当前区域的熟悉度，所述决策模块还用于根据熟悉度调整基础风险阈值。
本发明的原理及优点在于：
本方案中通过数据采集模块获取工地环境布置信息以及用户的实时位置信息，再对用户的所在区域进行危险性评估，当判断出用户处于危险中时，实时通过警示模块进行警报提示，通过及时发现并预警潜在的安全隐患，提高施工现场的安全性。在判断用户是否危险时，首先通过历史数据标定区域的危险事件发生概率进行评估，再结合了用户自身经验、天气环境以及疲惫状态对用户处于当下环境的安全性进行判断，使得判断结果更为精准，极大地提高了用户在工地中的安全性。
附图说明
图1为本发明实施例一种应用于施工现场的安全运维系统的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
具体实施过程如下：
实施例一
实施例一基本如附图1所示，一种应用于施工现场的安全运维系统，包括数据采集模块、分析模块和警示模块。本方案通过数据采集模块获取工地环境布置信息以及用户的实时位置信息，再对用户的所在区域进行危险性评估，当判断出用户处于危险中时，实时通过警示模块进行警报提示，通过及时发现并预警潜在的安全隐患，提高施工现场的安全性。
具体的，数据采集模块包括工地数据采集模块和用户数据采集模块。工地数据采集模块用于获取工地环境布置信息，本实施例中根据施工总平面图获取相应的工地环境布置信息，工地环境布置信息包括建筑物的位置和尺寸、道路和通道、临时设施、水电管线、地形地貌以及高程信息等。用户数据采集模块中包括定位模块，用户的位置数据通过定位模块进行采集，本实施例中的用户数据采集模块采用包括了北斗定位模块的智能手环，通过手环获取用户的实时位置和移动轨迹等信息。
分析模块包括区域划分模块、危险性评估模块以及决策模块。区域划分模块根据工地环境布置信息按照工程规模和结构形式将施工场地划分为不同的施工区域，本实施例中的施工区域包括基础施工区、主体施工区以及辅助生产区。其中，基础施工区又包括土方开挖区、钢筋加工区、土方回填区、现场硬化区、模板制作区等，主体施工区包括在建建筑区、混凝土施工区、模板安装区以及拆除等主体结构作业活动区域，辅助生产区包括塔式起重机，吊篮，施工电梯等的安装以及拆除办公生活临时搭建施工等区域。
本实施例中的危险性评估模块用于对工地的各个施工区域进行危险性评估，判断其安全性。具体的，危险性评估模块根据历史数据分析目标施工区域发生危险的概率，并根据该概率生成评估结果，具体包括步骤：
确定基本事件和危险事件：确定每个施工区域可能发生的基本事件和危险事件。本实施例中的基本事件包括：土方开挖、钢筋加工、土方回填、现场硬化、模板制作、在建建筑、混凝土施工、模板安装、拆除等。危险事件则包括：塌方、钢筋断裂、土方回填不均匀、地面塌陷、模板倒塌、建筑物倒塌、混凝土强度不足、模板安装不当、拆除过程中的安全事故等。
确定因果关系：确定基本事件和危险事件之间的因果关系。例如：土方开挖可能导致地面塌陷或塌方；钢筋加工可能导致钢筋断裂；土方回填可能导致地面塌陷或塌方；现场硬化可能导致地面塌陷；模板制作可能导致模板倒塌；在建建筑可能导致建筑物倒塌；混凝土施工可能导致混凝土强度不足；模板安装可能导致模板倒塌；拆除过程中可能导致安全事故。
分配概率值：根据历史数据，为每个基本事件和危险事件分配一个概率值。例如，土方开挖的概率为10%，钢筋断裂的概率为5%等。这些概率值可以根据实际工程经验和统计数据进行调整。
计算危险事件发生的概率：通过计算基本事件和危险事件的组合概率，得到危险事件发生的概率，也即评估结果。例如，如果土方开挖和钢筋断裂同时发生，那么这两个事件组合导致地面塌陷的概率为10% * 5% = 0.5%。将所有可能的事故组合的概率相加，我们可以得到该施工区域的总体安全风险评估结果。通过以上步骤，我们可以对施工场地的各个施工区域进行危险性评估，从而判断其安全性并为施工过程中的安全管理提供依据。在实际工程中，我们还可以根据实际情况调整基本事件和危险事件以及它们之间的因果关系和概率值，以提高评估的准确性和实用性。
决策模块设有危险阈值，当用户处于危险性高于危险阈值的区域时，决策模块通过警示模块发出警报提示。具体的，决策模块中的危险阈值为危险概率值，危险阈值为：
式中，为基础风险阈值，Pmax为最大风险阈值，/>和Pmax根据事故产生的后果进行评估，/>为经验影响指数，/>为天气状态匹配因子，H为疲惫状态匹配因子，/>为用户工作年限，Tmax为最大工作年限，本实施例中，用户的工作年限由企业数据库中获取，若是没有用户的工作年限数据，则视目标用户工作年限为0。发生事故产生的后果及其对应的/>和Pmax如下表所示：
表1 事故及风险阈值对照表
天气状态包括晴天、阴天、雨天、暴雨以及雪天。本实施例中晴天、阴天、雨天、暴雨以及雪天对应的系数为1、1、0.9、0.6、0.7。若用户连续工作时长不超过8小时，疲惫状态匹配因子H的系数为1，若超过8小时H的系数则为0.8。用户工作年限越长，经验越丰富，对环境危险的判断也会更强，因此本方案代入用户自身经验、天气环境以及疲惫状态对用户处于当下环境的安全性进行判断，能够使得决策更为精准，在当用户危险阈值低于当前区域的危险性时，警示模块接收到决策模块的警报信号并发出警报提示。警报提示可以通过声音、光线或者震动等方式进行，本实施例中的警示模块设置于智能手环上，通过震动以及将危险性的概率显示在智能手环屏幕上来警示用户。
例如，当一名工龄为20年的用户，连续工作8小时后，在雨天环境下进入到上述土方开挖区时，该区域因土方开挖和钢筋断裂导致地面塌陷的概率为0.5%，地面塌陷可能导致多人死亡，因此基础风险阈值和最大风险阈值Pmax分别为0.25%和1%，T为20年，最大工龄取40年，雨天的天气状态匹配因子W为0.9，疲惫状态匹配因子H因连续工作达到8小时，故取0.8。用户的危险阈值：
将危险阈值和该区域的危险性进行比较，0.457%<0.5%，危险阈值/>低于当前区域的危险性，决策模块通过警示模块发出警报提示。
用户数据采集模块还包括体征监测模块，分析模块还包括状态分析模块。本实施例中的体征监测模块通过智能手环中的传感器实现数据采集，体征数据包括心率、血氧、血压以及体温。这些体征数据采集后通过无线通信技术传输到安全运维系统的分析模块中。
状态分析模块包括体征预测模块和异常判断模块，所述状态分析模块包括体征预测模块和异常判断模块，所述体征预测模块用于根据历史体征数据建立体征预测模型并根据用户的体征数据变化取得体征波动区间，所述异常判断模块用于在体征预测模型预测的体征数值超出体征波动区间时控制警示模块发出警报提示。
体征预测模型的建立步骤包括：
数据收集：采集用户包括心率、血氧、血压以及体温在内的历史体征数据，在其它实施例中也可包含其它体征数据。数据预处理：对收集到的数据进行包括清洗、去噪和归一化处理在内的预处理操作。确保数据的准确性和完整性。特征提取：对预处理后的数据使用滑动窗口法从每个时间段内提取特征，包括平均值、标准差等统计量。模型训练：利用历史体征数据训练一个线性回归预测模型。
之后根据用户日常的体征数据变化范围取得体征波动区间，再通过异常判断模块进行判断，包括以下步骤：
实时监测：持续收集用户的实时体征数据，并更新体征预测模型。预测与比较：利用体征预测模型预测用户的体征数值，并将其与之前的体征波动区间进行比较。异常判断：如果预测的体征数值超出了体征波动区间，则判定用户可能出现了健康问题。警报触发：当判定用户可能出现了健康问题时，向警示模块发出体征异常信号，控制警示模块发出警报提示，通知用户及时就医或采取其他措施。
此外，安全运维系统还包括数据存储模块。数据存储模块用于存储工地环境布置信息、用户位置数据、用户的体征数据以及各种类型区域发生事故的历史数据。数据存储模块可以采用云存储或者本地存储的方式，本实施例中采用本地存储。
本实施例的安全运维系统通过实时监测，可以及时发现并预警潜在的安全隐患，提高施工现场的安全性；该系统不仅可以应用于施工现场的安全监控，还可以用于其他需要实时监测和智能分析的场景，具有广泛的应用前景。
实施例二
实施例二与实施例一的区别仅在于，实施例二中的分析模块还包括活动区域分析模块，活动区域分析模块用于根据用户的历史活动轨迹获取用户在当前区域的历史活动时间，根据历史活动时间评估用户对当前区域的熟悉度，决策模块还用于根据熟悉度调整基础风险阈值。
具体的，用户的历史活动轨迹数据从数据存储模块中获取，根据历史活动轨迹计算用户在当前区域的历史停留时间H，根据历史停留时间H的不同取得相应熟悉度Q。本实施例中，当用户在当前区域的历史停留时间H小于72小时，熟悉度Q为0.6；当历史停留时间H达到72小时，但小于240小时，熟悉度Q为0.8；当历史停留时间H达到240小时，但小于720小时，熟悉度Q为0.9；历史停留时间H达到720小时，熟悉度为1。决策模块在计算危险阈值之前根据熟悉度调整基础风险阈值/>，使得/>；从而根据用户对当前区域的熟悉程度对基础风险阈值/>进行调整，从而进一步提高方案的精准性。
实施例三
实施例三与实施例二的区别仅在于，实施例三中还包括投影预警模块，所述投影预警模块包括项目进度跟踪模块、区域标定模块和投影模块。
项目进度跟踪模块用于采集工程器械或材料运送工作（如吊运、搬运）的运转进度以及器械或材料的最终落点，具体的运转进度可根据运输距离及起落时间进行评估；区域标定模块用于根据器械或材料的体积在最终落点处规划标定区域的范围，使得器械或材料最终处于标定区域内；投影模块用于根据对应的运转进度在标定区域进行由绿色到红色的渐变色投影，投影范围大小与标定区域大小一致，绿色到红色的渐变过程与运转进度相匹配。
本方案通过实时监控工程器械或材料的运转进度和最终落点，可以及时发现并预防可能出现的安全问题，大大提高了工程作业的安全性。本实施例中的投影模块采用AR眼镜进行视网膜投影，通过视网膜投影技术在各个标定区域显示投影，投影会根据运转进度进行颜色变化，则可以减少人为判断错误，提高工作准确性，也降低了用户受伤的概率，避免了因安全事故导致的额外成本。
以上的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术用户知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术用户可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术用户实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术用户来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (7)
1.一种应用于施工现场的安全运维系统，其特征在于：包括数据采集模块、分析模块和警示模块；
所述数据采集模块包括工地数据采集模块和用户数据采集模块，所述工地数据采集模块用于采集工地环境布置信息，所述用户数据采集模块用于采集用户位置数据；
所述分析模块包括区域划分模块、危险性评估模块以及决策模块；所述区域划分模块用于根据工地环境布置信息将施工场地划分为不同的施工区域；所述危险性评估模块用于对施工场地的各个施工区域进行危险性评估；所述决策模块设有危险阈值：
式中，为基础风险阈值，Pmax为最大风险阈值，/>和Pmax根据事故产生的后果进行评估，/>为天气状态匹配因子，H为疲惫状态匹配因子，/>为用户工作年限，Tmax为最大工作年限；
当用户的危险阈值低于当前区域的危险性时，决策模块通过警示模块发出警报提示。
2.根据权利要求1所述的一种应用于施工现场的安全运维系统，其特征在于：所述危险性评估模块用于根据历史数据分析目标施工区域发生危险的概率，并根据该概率生成评估结果。
3.根据权利要求2所述的一种应用于施工现场的安全运维系统，其特征在于：所述用户数据采集模块包括定位模块和体征监测模块，所述分析模块还包括状态分析模块；
所述定位模块用于采集用户位置数据；所述体征监测模块用于采集用户的体征数据；所述状态分析模块用于分析用户体征数据是否异常，当用户体征数据异常时，警示模块发出警报提示。
4.根据权利要求3所述的一种应用于施工现场的安全运维系统，其特征在于：所述状态分析模块包括体征预测模块和异常判断模块，所述体征预测模块用于根据历史体征数据建立体征预测模型并根据用户的体征数据变化取得体征波动区间，所述异常判断模块用于在体征预测模型预测的体征数值超出体征波动区间时控制警示模块发出警报提示。
5.根据权利要求4所述的一种应用于施工现场的安全运维系统，其特征在于：所述体征数据包括心率、血氧、血压以及体温中的一种或多种。
6.根据权利要求5所述的一种应用于施工现场的安全运维系统，其特征在于：还包括数据存储模块；所述数据存储模块用于存储工地环境布置信息、用户位置数据以及用户的体征数据。
7.根据权利要求1所述的一种应用于施工现场的安全运维系统，其特征在于：所述分析模块还包括活动区域分析模块，所述活动区域分析模块用于根据用户的历史活动轨迹获取用户在当前区域的历史活动时间，根据历史活动时间评估用户对当前区域的熟悉度，所述决策模块还用于根据熟悉度调整基础风险阈值。
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