一种高速公路隧道施工安全智能系统的制作方法

本发明涉及多媒体，尤其涉及一种高速公路隧道施工安全智能系统。

背景技术：

1、随着现代交通运输的发展，尤其是汽车的普及和交通拥堵问题的加剧，隧道建设逐渐成为解决交通瓶颈的重要手段。隧道建设涉及到土木工程、岩土工程、地质工程等多个学科领域；

2、隧道施工过程中，地质灾害风险是一个不容忽视的因素，一些施工单位在技术水平上可能存在不足，导致施工过程中存在安全隐患，缺乏完善的监测与预警系统，无法及时发现施工过程中的地质变化和结构变形情况，导致安全隐患得不到有效控制。

3、经检索，中国专利号为cn115355058a的专利，公开了一种高速公路隧道施工安全智能系统，具有通过设置有异常行为判定模块、异常行为监测模块与人脸识别模块，特征提取模块对图片数据进行卷积神经网络的多层次特征提取，然后通过异常行为判定模块识别该图像中的头部位置以及佩戴安全帽类别标签，能够及时发现工作人员未佩戴安全头盔的不合规定的行为；

4、但上述专利中通常依赖于人工巡查或固定的传感器设备，缺乏自适应学习能力和智能预警系统，在数据处理方面受到限制，难以有效处理大量复杂的数据信息，且往往只能适用于特定的场景或条件，因此，提出的一种高速公路隧道施工安全智能系统。

技术实现思路

1、本发明的是为了解决现有的专利中通常依赖于人工巡查或固定的传感器设备，缺乏自适应学习能力和智能预警系统，在数据处理方面受到限制，难以有效处理大量复杂的数据信息，且往往只能适用于特定的场景或条件，而提出的一种高速公路隧道施工安全智能系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、视频监控模块，用于监测隧道内的施工情况和环境变化；

4、传感器监测模块，用于实时监测隧道结构、空气质量和环境参数；

5、数据处理模块，用于对传入的数据进行处理分析；

6、安全管理模块，用于对施工现场的全面管理和实时监控，同时提供数据分析功能；

7、智能预警模块，用于建立智能预警机制；

8、智能识别模块，用于对隧道内的情况进行识别和分析；

9、应急响应机制模块，用于制定完善的应急预案和响应机制；

10、远程监控与控制模块，用于对施工现场的远程监控与控制。

11、上述技术方案进一步包括：

12、所述视频监控模块，用于检测视频中的人员、围岩目标物体，利用深度学习中的卷积神经网络进行训练，识别隧道内的不同类型的目标，并用于检测视频中的异常行为，对视频内容进行智能分析；

13、所述传感器监测模块，通过布置各种类型的传感器来监测隧道内的环境参数、结构变化和设备状态，包括温度传感器，监测隧道内部和周围环境的温度变化，湿度传感器监测空气中的湿度水平，气体传感器监测隧道内的有害气体浓度，位移传感器监测隧道结构的变形和位移情况，以及振动传感器监测隧道内的振动情况。

14、所述数据处理模块，负责接收来自传感器监测模块和智能识别模块的实时数据，对原始数据进行清洗、去噪和校正预处理操作，并对处理后的数据进行分析和挖掘。

15、所述安全管理模块，通过传感器监测模块提供的实时数据，对隧道施工现场的各项安全指标进行监测和检测，并对施工现场的安全状态进行评估和分析，并建立安全管理规程和流程，通过设定安全控制策略和措施，对施工现场的安全进行有效控制和管理，同时建立应急响应机制，处理突发事件和事故。

16、所述智能预警模块，设计一个智能预警模块，用于监测隧道施工中的地质灾害，利用机器学习算法中的逻辑回归模型来建立预警模型，收集大量的历史数据，包括在隧道洞口施工时发生地质滑坡的相关信息，地质构造、降雨量和地质类型，以及是否在隧道洞口施工时，发生地质滑坡的标记，作为训练数据，利用逻辑回归模型来建立预警模型

17、

18、其中，p(y＝1|x)表示在给定输入x的条件下，事件y发生的概率，β0,β1,...,βn是模型的参数，x_1,x_2,...,x_n是输入的特征，y表示是否发生地质滑坡，x_1,x_2,...,x_n分别表示地质构造、降雨量和地质材料特征，利用历史数据来估计模型的参数β0,β1,...,βn，得到一个能够预测地质滑坡发生概率的模型，并将实时监测到的数据输入到模型中，来获取地质滑坡发生的概率，当概率超过了预先设定的阈值，触发预警系统。

19、所述智能识别模块，通过对监控视频和传感器数据的分析，识别潜在的安全隐患并进行预测，包括：环境参数监测与预测单元、应急情况识别单元和风险预测与预警单元，所述应急情况识别单元，通过实时监测和分析施工现场的各种数据，及时识别和响应可能出现的应急情况，所述风险预测与预警单元，通过数据分析和模型预测，识别潜在的安全风险，并提前发出预警，高地温隧道施工时，一段时间内的温度数据和对应的时间序列，利用非线性回归分析中的指数模型来预测未来隧道内的温度变化，温度数据t随时间t的变化的指数模型

20、t＝aebt

21、其中，a是指数模型的初始温度，b是温度增长的速率，利用历史数据中的温度值t_i和对应的时间值t_i来拟合模型，得到最优的参数a和b，一组历史数据

22、t1＝0hours,t1＝20℃

23、t2＝1hours,t2＝25℃

24、t3＝2hours,t2＝30℃

25、t4＝3hours,t4＝35℃

26、利用这些数据来拟合指数模型，并预测未来的温度，对指数模型取对数ln(t)＝ln(a)+bt

27、利用最小二乘法方法拟合直线ln(t)＝ln(a)+bt，求得参数a和b，根据得到的参数a和b，预测未来隧道内的温度，预测4小时后的温度，利用指数模型

28、t＝aebt

29、代入参数a和b，以及t＝4小时，计算出预测的温度值，利用非线性回归分析中的指数模型，对隧道内的温度进行监测和预测。

30、所述应急响应机制模块，建立有效的监测系统，实时监测网络和系统中的安全事件，对监测到的安全事件进行分析和评估，制定和维护应急响应计划，配置和维护应急响应所需的工具和设备，根据应急响应计划和流程，采取相应的措施应对安全事件，并追踪事件的处理过程。

31、所述远程监控与控制模块，通过网络连接到远程设备，并实时监测其状态、运行情况和数据指标，并提供远程控制功能，实时数据传输和显示，将远程设备和系统的数据指标实时传输到监控端，并在监控端进行实时显示、分析和处理，当远程设备或系统出现异常情况或触发预设的报警条件时，远程监控与控制模块可以及时发出警报或通知，并记录所有的监控数据、操作记录和事件日志。

32、本发明具备以下有益效果：

33、1、本发明中，利用智能预警模块，及时地监测施工现场的各项指标，识别潜在的安全风险，并提前发出预警，有助于防止事故的发生，能够更准确地识别可能的安全隐患，降低误警率和漏警率。

34、2、本发明中，利用数据分析和模型预测技术，结合历史数据和实时监测数据，能够更准确地预测未来隧道施工环境参数的变化趋势，对多种环境参数进行综合分析和评估，更全面地评估安全风险。