【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智慧化工地，具體為基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法及系統。
技術介紹
1、智慧化工地是利用現代信息技術，特別是物聯網、大數據、云計算、人工智能等技術，實現建筑施工現場的全面感知、實時監控、智能分析和科學決策的新型施工管理模式，智慧化工地的實施需要綜合考慮技術、管理、人員等多方面因素，通過不斷的技術創新和優化，提高建筑施工的智能化水平，實現施工過程的高效、安全和可持續發展。
2、而目前的智慧化工地，在施工安全管理方面不夠足，質量檢測控制不夠嚴格，事故預防能力弱，會造成一定的資源浪費和效率低，且存在應急響應和處置能力不足，勞動力管理不精細，設備維護和故障診斷滯后，導致設備故障停機時間長的情況，已無法滿足目前智慧化工地的需求。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法及系統，具備可以顯著提高施工現場的管理水平，確保施工安全和工程質量，同時提高施工效率和資源利用率等優點。
2、為實現上述可以顯著提高施工現場的管理水平，確保施工安全和工程質量，同時提高施工效率和資源利用率目的，本專利技術提供如下技術方案：基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法，該方法包括以下步驟：
3、步驟1：安裝監控和感應器，將多個傳感器和攝像頭布置在施工工地內，來實時監控施工現場的環境條件、設備狀態和工人活動；
4、步驟2：智能分析，通過機器學習算法分析收集到的數據，以識別潛在的安全風
5、步驟3：預測性維護，利用大數據預測設備故障和維護需求，減少意外停機時間，提高施工效率；
6、步驟4：風險評估，對施工現場的高空作業風險或電氣安全風險因素進行實時評估，及時發出預警，采取預防措施；
7、步驟5：質量控制，通過質量檢測系統采用圖像識別和數據分析技術，自動檢測混凝土強度和鋼筋布局施工質量，確保符合標準；
8、步驟6：安全管理，通過指紋或面部識別技術進行工人身份驗證，確保只有授權人員進入工地區域，然后利用智能穿戴設備，確保工人安全裝備的正確佩戴使用；
9、步驟7：事故預防，通過分析工人危險行為和現場安全條件，預測可能的事故并采取措施避免；
10、步驟8：遠程實時管理，項目經理和安全管理人員可以通過云平臺遠程查看攝像頭的監控視頻，并實時管理工地；
11、步驟9：決策支持，提供大數據驅動的決策支持，幫助管理層制定更有效的施工計劃和安全策略；
12、步驟10：智能報告，通過系統自動生成施工進度和安全質量報告，便于審查和記錄；
13、步驟11：界面顯示，將其以上步驟方法實現的文字和圖片通過移動端app或顯示屏顯示出來，使所有用戶都能快速訪問查看所需信息。
14、優選的，還包括利用虛擬現實和增強現實技術進行工人的安全教育和技能培訓，模擬潛在的危險情況和應急響應，使工人練習對不同的的危險情況進行不同的處理方式，同時允許多個用戶同時參與培訓，進行團隊協作和溝通。
15、優選的，所述步驟1中的環境條件通過各種傳感器收集溫度、濕度、噪音、振動和空氣質量數據，以及施工進度和質量指標，設備狀態具體指設備的振動、壓力和電流來方便后期預測設備故障，工人活動具體是利用視頻分析軟件檢測工人是否在危險區域工作。
16、優選的，所述步驟5中還包括利用3d激光掃描技術獲取施工區域的精確三維數據，與設計模型進行比對，檢測施工偏差，通過bim技術，將設計數據與實際施工情況進行集成和比對，實現施工過程的可視化和質量控制，使用rfid標簽跟蹤建筑材料和構件，確保材料使用的正確性和可追溯性。
17、優選的，還包括將每個步驟中的各種硬件設備、軟件應用和數據平臺集成到一個統一的系統中，實現數據共享和功能協同，來進行更好的管理。
18、基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測系統，包括視頻監控模塊、傳感器網絡模塊、行為識別模塊、工人安全模塊、地理信息模塊、物聯網平臺、預測分析模塊、事故報告和跟蹤模塊、移動應用和警報模塊、風險評估模塊、云平臺和緊急響應模塊；
19、所述視頻監控模塊，通過安裝在關鍵位置的攝像頭實時監控施工現場；
20、所述傳感器網絡模塊，通過在工地現場部署環境傳感器監測環境參數和在工地設備上安裝設備傳感器監測施工設備的狀態；
21、所述行為識別模塊，用于訓練模型識別工人不當操作或違規特定行為；
22、所述工人安全模塊，用于穿戴在工人身上的健康監測組件和位置追蹤組件；
23、所述地理信息模塊，用于使用gis軟件分析工人和設備的空間分布，優化施工布局；
24、所述物聯網平臺，用于將來自各種設備和傳感器的數據集成到物聯網平臺，然后再利用物聯網平臺本身的分析工具和其他模塊進行數據驅動的決策；
25、所述預測分析模塊，通過分析歷史數據和實時數據，預測潛在的安全風險進行風險預測，同時識別安全和質量問題的趨勢，提前采取措施，來做趨勢分析；
26、所述事故報告和跟蹤模塊，工人和管理人員可以通過移動設備或網頁報告事故，同時系統自動記錄和分析事故報告，找出具體原因；
27、所述移動應用和警報模塊，管理人員和工人通過移動應用進行實時溝通，當檢測到危險情況時，系統可以通過移動應用發送緊急警報；
28、所述風險評估模塊，使用移動設備或網頁進行日常安全檢查，同時利用軟件工具評估特定作業的風險等級；
29、所述云平臺，用于將所有監控和分析數據存儲在云端，確保數據安全和可訪問性，可以使管理人員通過任何設備遠程訪問監控系統；
30、所述緊急響應模塊，對于不同的情況制定詳細的應急預案，并將其集成到系統中，在發生事故時，系統自動啟動對應的應急預案，指導現場人員進行應急處理。
31、優選的，所述行為識別模塊還包括利用視頻分析軟件檢測工人是否佩戴安全裝備或是否在危險區域工作。
32、優選的，所述工人安全模塊還包括內置傳感器檢測沖擊，記錄事故數據，同時具備沖擊檢測和監測工人周圍環境條件的環境監測的智能安全帽。
33、優選的，還包括人員進出監測模塊，通過近場通信技術，在工地入口和關鍵區域設置nfc標簽，工人通過nfc設備簽到和定位。
34、優選的，還包括vr及ar訓練模塊，通過頭戴式顯示器和智能眼鏡用于沉浸式體驗或覆蓋現實視覺的設備，同時開發和運行模擬施工環境、安全培訓場景vr和ar應用程序的軟件，利用3d建模軟件創建施工現場、設備和流程的三維模型，進行安全教育、技能培訓、施工模擬和現場導航，提高工人的安全意識和操作技能，優化施工流程和項目管理。
35、與現有技術相比，本專利技術提供了基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法及系統，具備以下有益效果：
36、1、該基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法及系統，通過實時本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法，其特征在于：還包括利用虛擬現實和增強現實技術進行工人的安全教育和技能培訓，模擬潛在的危險情況和應急響應，使工人練習對不同的的危險情況進行不同的處理方式，同時允許多個用戶同時參與培訓，進行團隊協作和溝通。
3.根據權利要求1所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法，其特征在于：所述步驟1中的環境條件通過各種傳感器收集溫度、濕度、噪音、振動和空氣質量數據，以及施工進度和質量指標，設備狀態具體指設備的振動、壓力和電流來方便后期預測設備故障，工人活動具體是利用視頻分析軟件檢測工人是否在危險區域工作。
4.根據權利要求1所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法，其特征在于：所述步驟5中還包括利用3D激光掃描技術獲取施工區域的精確三維數據，與設計模型進行比對，檢測施工偏差，通過BIM技術，將設計數據與實際施工情況進行集成和比對，實現施工過程的可視化和質量控制，使用RFID標簽跟蹤建筑材
5.根據權利要求1所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法，其特征在于：還包括將每個步驟中的各種硬件設備、軟件應用和數據平臺集成到一個統一的系統中，實現數據共享和功能協同，來進行更好的管理。
6.基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測系統，其特征在于：包括視頻監控模塊、傳感器網絡模塊、行為識別模塊、工人安全模塊、地理信息模塊、物聯網平臺、預測分析模塊、事故報告和跟蹤模塊、移動應用和警報模塊、風險評估模塊、云平臺和緊急響應模塊；
7.根據權利要求6所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測系統，其特征在于：所述行為識別模塊還包括利用視頻分析軟件檢測工人是否佩戴安全裝備或是否在危險區域工作。
8.根據權利要求6所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測系統，其特征在于：所述工人安全模塊還包括內置傳感器檢測沖擊，記錄事故數據，同時具備沖擊檢測和監測工人周圍環境條件的環境監測的智能安全帽。
9.根據權利要求6所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測系統，其特征在于：還包括人員進出監測模塊，通過近場通信技術，在工地入口和關鍵區域設置NFC標簽，工人通過NFC設備簽到和定位。
10.根據權利要求6所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測系統，其特征在于：還包括VR及AR訓練模塊，通過頭戴式顯示器和智能眼鏡用于沉浸式體驗或覆蓋現實視覺的設備，同時開發和運行模擬施工環境、安全培訓場景VR和AR應用程序的軟件，利用3D建模軟件創建施工現場、設備和流程的三維模型，進行安全教育、技能培訓、施工模擬和現場導航，提高工人的安全意識和操作技能，優化施工流程和項目管理。
...【技術特征摘要】
1.基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法，其特征在于：還包括利用虛擬現實和增強現實技術進行工人的安全教育和技能培訓，模擬潛在的危險情況和應急響應，使工人練習對不同的的危險情況進行不同的處理方式，同時允許多個用戶同時參與培訓，進行團隊協作和溝通。
3.根據權利要求1所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法，其特征在于：所述步驟1中的環境條件通過各種傳感器收集溫度、濕度、噪音、振動和空氣質量數據，以及施工進度和質量指標，設備狀態具體指設備的振動、壓力和電流來方便后期預測設備故障，工人活動具體是利用視頻分析軟件檢測工人是否在危險區域工作。
4.根據權利要求1所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法，其特征在于：所述步驟5中還包括利用3d激光掃描技術獲取施工區域的精確三維數據，與設計模型進行比對，檢測施工偏差，通過bim技術，將設計數據與實際施工情況進行集成和比對，實現施工過程的可視化和質量控制，使用rfid標簽跟蹤建筑材料和構件，確保材料使用的正確性和可追溯性。
5.根據權利要求1所述的基于大數據的智慧化工地施工安全和質量檢測方法，其特征在于：還包括將每個步驟中的各種硬件設備、軟件應用和數據平臺集成到一個統一的系統中，實現數據共享和功能協同，來進行更好的管理。<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：高松，劉偉，李銘，王維超，孫思宇，
申請(專利權)人：大唐鄆城發電有限公司，
類型：發明
國別省市：
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