摘要
本申请公开了基于深度学习的建筑工地安全监测方法及系统,属于建筑施工安全监测领域,本申请获取建筑工地的人员作业图像,同时获取作业环境参数,构建攀爬复杂度评估模型,通过采集的人员作业情况评估作业区域的攀爬复杂程度,构建安全带磨损评估模型,通过安全带的使用记录评估使用过程中的安全带的磨损情况,构建人员风险评估模型,通过作业人员的基本信息评估人员自身的风险情况,构建环境风险评估模型,通过作业时段的环境参数评估环境导致的作业风险情况,构建综合风险评估模型,通过将攀爬复杂度、安全带磨损指数、人员风险和环境风险评估作业场景综合安全情况进行预警,提升了施工现场的智能化安全管理水平。
技术关键词
安全带
环境风险评估
风险评估模型
监测方法
作业场景
复杂度
深度学习神经网络
指数
作业风险
障碍物
人体姿态估计算法
图像
语义分割模型
比率
高清摄像头
速度
数据获取模块
因子
粗糙度
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乳腺癌筛查
标志物
预测乳腺癌
评分预测模型
风险评估模型
监测桥梁
编码矢量
数字化监测方法
桥梁结构
融合特征
监测方法
判断水轮机
卷积神经网络模型
理论
监测系统
隧道围岩爆破
监测方法
线性加权法
围岩状态
抗剪强度参数