一种智慧工地安全监测管理系统及方法与流程

本发明涉及安全监测，更具体地说，本发明涉及一种智慧工地安全监测管理系统及方法。

背景技术：

1、智慧工地（smart construction site）是利用先进的信息技术和物联网技术来提升建筑工地管理效率、安全性和可持续性的概念。安全监测管理系统是为了提升工地安全管理效率和确保人员安全而设计的一种综合性解决方案，包括实时监测与预警、位置跟踪与管理、应急响应与危险预警等。

2、在工地安全管理这一方面，现有工地环境较为复杂且多变的工作条件和隐蔽的安全隐患反应不足，导致预测和识别能力有限，同时信息传递和资源调配滞后，导致应急预案缺乏一定的灵活性，无法快速适应不同的紧急情况。因此本申请提出一种智慧工地安全监测管理系统，旨在预测工地区域的事故隐患，以及智能调配和高效利用资源，确保最佳的应急响应效果，从而提升工地安全管理效率。

3、针对上述问题，本发明提出一种解决方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种智慧工地安全监测管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种智慧工地安全监测管理方法，包括以下步骤：

4、步骤1：采集用于分析预测相对事故隐患概率所需要的环境特征和设备异常比例；

5、步骤2：根据工地的功能和环境对工地进行区域划分；

6、步骤3：对应设定多个环境特征阈值，将各个区域的多个环境特征与环境特征阈值进行比较，判断各个区域异常的环境特征并统计各个环境特征在所有区域中的异常数量，并将各个环境特征的异常数量作为环境特征异常数量，将环境特征异常数量最大的环境特征标记为选定环境特征；

7、步骤4：根据选定环境特征和设备异常比例，使用topsis算法获取各个区域的相对事故隐患概率；

8、步骤5：根据相对事故隐患概率的大小对区域进行从大到小排序，依据排序确定存在事故隐患的区域。

9、在一个优选的实施方式中，还包括：

10、步骤6：计算工地上存在事故隐患的区域的人员位置变化率和人员密度变化率，对人员位置变化率和人员密度变化率使用加权求和来评估人员动态特性；

11、步骤7：使用模糊逻辑控制算法将人员动态特性和设备异常比例进行综合分析，确定人员调配方案。

12、在一个优选的实施方式中，在步骤2中，根据工地的功能和环境对工地进行区域划分，具体过程如下：

13、步骤g1：确定工地的区域，即基本施工区、建筑施工区、材料存放区、设备安装区以及搬运区；

14、步骤g2：对各个区域进行功能和环境分区，并分别进行单独的环境特征监控。

15、在一个优选的实施方式中，在步骤4中，使用topsis对选定环境特征和设备异常比例进行综合分析，具体包含以下步骤：

16、g1：确定决策标准，确定用于预测各个区域相对事故隐患概率的决策标准，包括区域的选定环境特征和设备异常比例；

17、g2：确定理想解和负理想解；

18、g3：计算每个区域与理想解和负理想解的距离，使用欧几里得距离公式计算各个区域与理想解的距离，具体有；式中是第i个区域与理想解的距离，是第i个区域在第j个决策标准上的实际值，是理想解为，a是选定环境特征，b是设备异常比例，理想解表示选定环境特征的最大值和设备异常比例的最大值。γ是决策标准的数量为2，即区域的选定环境特征和设备异常比例，并计算各个区域与负理想解的距离，得到；

19、g4：计算各个区域的综合得分；使用综合得分公式计算各个区域的综合得分，具体为；式中和分别为第i个区域与理想解和负理想解的距离，为第i个区域的综合得分；

20、g5：将各个区域中将区域综合得分作为相对事故隐患概率。

21、在一个优选的实施方式中，在步骤6中，通过区域内人员位置变化率和人员密度变化率来评估人员动态特性，具体的计算如下所示：

22、计算人员位置变化率；其中δd是人员位置变化率，δx是时间间隔内移动的距离，δt为时间间隔；计算每个区域内的人员密度；其中n是区域的人员数量，δd是人员密度，o是区域的面积；

23、计算平均人员位置变化率；式中n为区域的人员数量，pi是平均的人员位置变化率；计算人员密度变化率；式中是区域在时间点a的人员密度，是区域在时间点a-δt的人员密度，di是人员密度变化率；

24、对每个区域的平均人员位置变化率和人员密度变化率使用加权求和，以评估人员动态特性，计算表达式为；式中u为综合评估指标，和是平均人员位置变化率和人员密度变化率的权重。

25、在一个优选的实施方式中，在步骤7中，将区域的设备异常比例和人员动态特性定义为输入变量，将其划分为不同的模糊集合；

26、将人员调配定义为输出变量，将其划分为不同的模糊集合；

27、制定模糊规则，描述区域的设备异常比例和人员动态特性对人员调配的影响；

28、根据模糊规则进行模糊推理，输出人员调配方案。

29、一种智慧工地安全监测管理系统，包括数据采集模块，数据处理模块以及数据存储模块；

30、数据采集模块用于获取分析预测事故隐患概率所需要的环境特征和设备异常比例，并将其发送至数据处理模块以保证后续数据处理模块的运行；

31、数据处理模块用于根据数据采集模块采集的数据来确定是否要进行调配资源；

32、数据存储模块用于存储智慧工地安全监测管理系统处理过程中产生的所有数据。

33、本发明一种智慧工地安全监测管理系统及方法的技术效果和优点：

34、本发明通过部署gps或rfid系统，实时跟踪人员位置和密度变化。利用红外传感器、摄像头等技术实时监测人员的数量和位置变化，提高监测的精确性，并每隔单位时间记录一次人员位置坐标和区域内的人员数量，计算位置变化率和密度变化率；这些数据用于优化人力资源的分配和调度，利用模糊规则和topsis方法对数据进行综合分析，评估人员动态特性和设备异常比例，动态调配资源，提高资源利用效率和应急响应能力，最后将topsis计算得到的区域综合得分作为该区域在工地上的事故隐患概率，区域综合得分即，智能调配资源以确保最佳的应急响应效果，从而提升工地安全管理效率。

技术特征：

1.一种智慧工地安全监测管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种智慧工地安全监测管理方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的一种智慧工地安全监测管理方法，其特征在于；

4.根据权利要求1所述的一种智慧工地安全监测管理方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的一种智慧工地安全监测管理方法，其特征在于：

6.一种智慧工地安全监测管理系统，用于实现权利要求书1-5任一项所述的一种智慧工地安全监测管理方法，其特征在于：包括数据采集模块，数据处理模块以及数据存储模块；

技术总结本发明公开了一种智慧工地安全监测管理系统及方法，涉及安全监测技术领域，用于解决现有工地环境较为复杂且多变的工作条件和隐蔽的安全隐患反应不足，导致预测和识别能力有限，同时信息传递和资源调配滞后，导致应急预案缺乏一定的灵活性，无法快速适应不同的紧急情况；通过使用TOPSIS对用于预测事故隐患概率的特征变量进行综合分析，计算每个区域的事故隐患概率；通过部署GPS或RFID系统，实时跟踪人员位置和密度变化。利用红外传感器、摄像头等技术实时监测人员的数量和位置变化，提高监测的精确性，并每隔单位时间记录一次人员位置坐标和区域内的人员数量，计算位置变化率和密度变化率。技术研发人员：姚启龙,曹海,刘国静,李剑卫受保护的技术使用者：陕西中电数通科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/29