基于人工智能的高支模监控方法与流程

本发明涉及高支模安全监控技术领域，具体而言，涉及基于人工智能的高支模监控方法。

背景技术：

高支模是指支模高度大于或等于8m时的支模作业。随着社会经济的发展，建筑工程的规模越来越大，越来越多的工程建设需要采用高支模。高支模的高度从几米到十几米，有的甚至高达几十米。一方面，高支模施工作业，比较容易发生高处坠落事故，造成人员的伤亡，更为严重的是在施工过程中，如果支模系统发生坍塌，会造成在上面作业人员的群死群伤，酿成较大、甚至重大的施工安全事故。因此，高支模的安全监控具有重大的安全意义和价值。现有的高支模相关的安全监控方法不能准确地监测高支模的安全状态，可能会造成经济和人员的重大损失。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的高支模监控方法，其能够对高支模的安全状态进行实时监控，提前预报可能发生的灾害，有利于生命财产安全。

本发明提供一种关于基于人工智能的高支模监控方法的技术方案：

一种基于人工智能的高支模监控方法，用于高支模的安全监测，所述基于人工智能的高支模监控方法包括：

获取各监测点的所述高支模的参数信息，并发送到高速运算平台进行数据的即时初步处理后，并发送到ai超算处理平台；

ai超算处理平台将所述参数信息与预设数据计算和预测，并根据对比结果得出所述高支模是否处于安全状态；

根据上述数据对比结果对高支模的安全状态进行判断，并分等级报警。

进一步地，所述获取所述高支模的参数信息的步骤之前，所述基于人工智能的高支模监控方法还包括传感器设置步骤，所述传感器设置步骤包括以下内容：

根据高支模的高度对高支模进行区域划分，并在每个划分区域内设置多个传感节点；

每个划分区域内的多个传感节点组成该划分区域的传感节点层。

进一步地，所述ai超算处理平台将所述参数信息与预设数据计算和预测，并根据对比结果得出所述高支模是否处于安全状态的步骤包括：

将每个划分区域内的每个传感节点的参数信息与预设的传感节点数据进行对比；

将每个划分区域的传感节点层之间的参数信息变化趋势与预设的传感节点层趋势数据进行对比。

进一步地，所述根据上述数据对比结果对高支模的安全状态进行判断并报警的内容如下：

当传感节点的参数信息不在预设的传感节点数据范围内时，ai超算处理平台授权进行一级报警；

当传感节点层之间的参数信息变化趋势不在预设的传感节点层趋势数据范围内时，ai超算处理平台授权进行二级报警；

当传感节点的参数信息和传感节点层之间的参数信息变化趋势皆不在预设的数据范围内时，ai超算处理平台授权进行三级报警。

进一步地，所述参数信息包括高支模角度信息、重量信息、位移信息和定位报警的定位报警信息。

进一步地，所述当传感节点的参数信息不在预设的传感节点数据范围内时，ai超算处理平台授权进行一级报警包括以下内容：

将所述角度信息与所述预设角度数据进行对比，当所述角度信息不在预设角度数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该传感节点的角度信息，如果角度信息一直不在预设角度数据范围内，则ai超算处理平台授权进行一级报警，且该传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；

和/或者，将所述重量信息与所述预设重量数据进行对比，当所述重量信息不在预设重量数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该传感节点的重量信息，如果重量信息一直不在预设重量数据范围内，则ai超算处理平台授权进行一级报警，且该传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；

和/或者，将所述位移信息与所述预设位移数据进行对比，当所述位移信息不在预设位移数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该传感节点的位移信息，如果角度信息一直不在预设位移数据范围内，则ai超算处理平台授权进行一级报警，且该传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态。

进一步地，所述当传感节点层之间的参数信息变化趋势不在预设的传感节点层趋势数据范围内时，ai超算处理平台授权进行二级报警包括以下内容：

将两层传感节点层中各传感节点之间的角度信息变化趋势与所述预设的角度信息变化趋势数据进行对比，当所述角度信息变化趋势不在预设角度数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该两层传感节点层中各传感节点之间的角度信息变化趋势，如果角度信息变化趋势一直不在预设角度数据范围内，则ai超算处理平台授权进行二级报警，且通过角度信息变化趋势不在预设范围内的传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；

和/或者，将两层传感节点层中各传感节点之间的重量信息变化趋势与所述预设的重量信息变化趋势数据进行对比，当所述重量信息变化趋势不在预设重量数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该两层传感节点层中各传感节点之间的重量信息变化趋势，如果重量信息变化趋势一直不在预设重量数据范围内，则ai超算处理平台授权进行二级报警，且通过重量信息变化趋势不在预设范围内的传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；

和/或者，将两层传感节点层中各传感节点之间的位移信息变化趋势与所述预设的位移信息变化趋势数据进行对比，当所述位移信息变化趋势不在预设位移数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该两层传感节点层中各传感节点之间的位移信息变化趋势，如果位移信息变化趋势一直不在预设位移数据范围内，则ai超算处理平台授权进行二级报警，且通过位移信息变化趋势不在预设范围内的传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态。

进一步地，传感节点内包括获取高支模角度信息的倾角传感器、获取高支模重量信息的压力传感器、获取高支模位移信息的位移传感器和用于定位报警的报警器。

进一步地，所述传感节点层在所述高支模上等间隔区域分布，所述传感节点设置在每个传感节点层内所有高支模支架连接处或者部分高支模支架连接处；

或者，所述高支模每层支架连接层为所述传感节点层，所述传感节点设置在每个传感节点层内所有高支模支架连接处或者部分高支模支架连接处。

进一步地，所述报警器为指示灯或蜂鸣器。

相比现有技术，本发明提供的基于人工智能的高支模监控方法的有益效果是：

通过高支模的角度信息、位移信息和重量信息对高支模的安全状态进行监控，在监控到高支模处于不安全状态时及时有效地报警，并通过每个传感节点处的报警器对高支模具体发生安全状态的具体点实现定位报警，能够提前预报可能发生的灾害，有利于生命财产安全。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明的实施例提供的基于人工智能的高支模监控方法的流程框图；

图2为本发明的实施例提供的传感器设置的流程图；

图3为本发明的实施例提供的“对高支模的安全状态进行判断并报警”步骤的流程框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，“设置”、“连接”等术语应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细说明。

请参阅图1，本实施例提供了一种基于人工智能的高支模监控方法，其能够对高支模的安全状态进行实时监控，提前预报可能发生的灾害，有利于生命财产安全。

需要说明的是，本实施例提供的基于人工智能的高支模监控方法用于对高支模进行实时监控，以实时了解高支模的状态，进而避免高支模发生危险时造成的重大经济和人员伤害。

本实施例提供的基于人工智能的高支模监控方法包括

s1：获取各监测点的所述高支模的参数信息，并发送到高速运算平台进行数据的即时初步处理后，并发送到ai超算处理平台；

s2：ai超算处理平台将所述参数信息与预设数据计算和预测，并根据对比结果得出所述高支模是否处于安全状态；

s3：根据上述数据对比结果对高支模的安全状态进行判断，并分等级报警。

需要说明的是，在本实施例中，参数信息包括角度信息、位移信息和重量信息；其中，角度信息可以为高支模的倾斜角度，位移信息可以为高支模的位移距离，重量信息可以为高支模的承重压力。进一步地，高支模的倾斜角度、移动距离和承重压力能够在三个方面反映高支模的安全状态，并通过每个传感节点处的报警器实现定位报警。

可选地，可以通过相应的传感器获取上述角度信息、位移信息和重量信息，比如通过拉绳式位移传感器获取高支模的位移信息，通过称重传感器获得高支模的重量信息。通过倾角传感器获取高支模的角度信息。

进一步地，如图2所示，获取高支模的参数信息的步骤之前，基于人工智能的高支模监控方法还包括传感器设置步骤s0，传感器设置步骤包括以下内容：

s01：根据高支模的高度对高支模进行区域划分，并在每个划分区域内设置多个传感节点；

s02：每个划分区域内的多个传感节点组成该划分区域的传感节点层。

进一步地，所述ai超算处理平台将所述参数信息与预设数据计算和预测，并根据对比结果得出所述高支模是否处于安全状态的步骤包括：

s21：将每个划分区域内的每个传感节点的参数信息与预设的传感节点数据进行对比；

s22：将每个划分区域的传感节点层之间的参数信息变化趋势与预设的传感节点层趋势数据进行对比。

进一步地，如图3所示，所述根据上述数据对比结果对高支模的安全状态进行判断并报警的内容如下：

s31：当传感节点的参数信息不在预设的传感节点数据范围内时，ai超算处理平台授权进行一级报警；

s32：当传感节点层之间的参数信息变化趋势不在预设的传感节点层趋势数据范围内时，ai超算处理平台授权进行二级报警；

s33：当传感节点的参数信息和传感节点层之间的参数信息变化趋势皆不在预设的数据范围内时，ai超算处理平台授权进行三级报警。

所述参数信息包括高支模角度信息、重量信息、位移信息和定位报警的定位报警信息。

进一步地，将参数信息与预设数据对比，并根据对比结果得出高支模是否处于安全状态的步骤包括：将角度信息、位移信息和重量信息分别与预设数据进行对比；当角度信息、位移信息和重量信息均在预设范围内时，高支模处于安全状态，否则，高支模处于不安全状态。

具体为，所述当传感节点的参数信息不在预设的传感节点数据范围内时，ai超算处理平台授权进行一级报警包括以下内容：

将所述角度信息与所述预设角度数据进行对比，当所述角度信息不在预设角度数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该传感节点的角度信息，如果角度信息一直不在预设角度数据范围内，则ai超算处理平台授权进行一级报警，且该传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；

和/或者，将所述重量信息与所述预设重量数据进行对比，当所述重量信息不在预设重量数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该传感节点的重量信息，如果重量信息一直不在预设重量数据范围内，则ai超算处理平台授权进行一级报警，且该传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；

和/或者，将所述位移信息与所述预设位移数据进行对比，当所述位移信息不在预设位移数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该传感节点的位移信息，如果角度信息一直不在预设位移数据范围内，则ai超算处理平台授权进行一级报警，且该传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态。

进一步地，所述当传感节点层之间的参数信息变化趋势不在预设的传感节点层趋势数据范围内时，ai超算处理平台授权进行二级报警包括以下内容：

将两层传感节点层中各传感节点之间的角度信息变化趋势与所述预设的角度信息变化趋势数据进行对比，当所述角度信息变化趋势不在预设角度数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该两层传感节点层中各传感节点之间的角度信息变化趋势，如果角度信息变化趋势一直不在预设角度数据范围内，则ai超算处理平台授权进行二级报警，且通过角度信息变化趋势不在预设范围内的传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；

和/或者，将两层传感节点层中各传感节点之间的重量信息变化趋势与所述预设的重量信息变化趋势数据进行对比，当所述重量信息变化趋势不在预设重量数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该两层传感节点层中各传感节点之间的重量信息变化趋势，如果重量信息变化趋势一直不在预设重量数据范围内，则ai超算处理平台授权进行二级报警，且通过重量信息变化趋势不在预设范围内的传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态；

和/或者，将两层传感节点层中各传感节点之间的位移信息变化趋势与所述预设的位移信息变化趋势数据进行对比，当所述位移信息变化趋势不在预设位移数据的范围内时，再连续多次或者一定时间内获取该两层传感节点层中各传感节点之间的位移信息变化趋势，如果位移信息变化趋势一直不在预设位移数据范围内，则ai超算处理平台授权进行二级报警，且通过位移信息变化趋势不在预设范围内的传感节点处的所述报警器进行定位报警；反之，高支模处于安全状态。

其中，经过连续多次获取该传感节点的角度信息或者重量信息或者位移信息，具体为经过连续3-5次获取该传感节点的角度信息或者重量信息或者位移信息；或者在一定时间内获取该传感节点的角度信息或者重量信息或者位移信息，具体为在30s内获取该传感节点的角度信息或者重量信息或者位移信息；通过判断该传感节点的角度信息或者重量信息或者位移信息是否一直在预设的数据范围内，来判断是否需要进行一级报警；

如果进行一级报警，则通过传感节点内的报警器对角度信息或者重量信息或者位移信息不在预设的数据范围内的传感节点进行定位报警；其中，一级报警主要在高支模具体某个支架连接处出现松动、偏移时进行报警，为最低等级报警。

如果进行二级报警，则通过传感节点内的报警器对两层传感节点层中各传感节点之间的角度信息或者重量信息或者位移信息不在预设的信息变化趋势范围内的传感节点层和该层内的传感节点进行定位报警；其中，二级报警主要在高支模某层或者某划分区域或者整体出现倾斜、偏移时进行报警，为中度等级报警。

如果ai超算处理平台授权进行三级报警，则需要同时满足一级报警和二级报警的报警条件；其中，三级报警主要在高支模某层或者某划分区域或者整体出现倾斜、偏移以及某层的高支模支架连接处出现松动、偏移时进行报警，此时说明整个高支模有坍塌的危险，为最高等级报警。

进一步地，传感节点内包括获取高支模角度信息的倾角传感器、获取高支模重量信息的压力传感器、获取高支模位移信息的位移传感器和用于定位报警的报警器。

进一步地，所述传感节点层在所述高支模上等间隔区域分布，所述传感节点设置在每个传感节点层内所有高支模支架连接处或者部分高支模支架连接处；

或者，所述高支模每层支架连接层为所述传感节点层，所述传感节点设置在每个传感节点层内所有高支模支架连接处或者部分高支模支架连接处。

根据不同的传感节点设置方案，可以实现对整个高支模的安全状态实现不同准确精确度的监控。

进一步地，报警器为指示灯或蜂鸣器。

需要说明的是，上述用于获取参数信息的传感器可以包括拉绳式位移传感器、称重传感器和倾角传感器，拉绳式位移传感器用于检测高支模的位移信息，称重传感器用于检测高支模的重量信息，倾角传感器用于检测高支模的角度信息。

同时，也需要说明的是，上述拉绳式位移传感器、称重传感器和倾角传感器均固定地设置于高支模上，其设置方式可以采用螺栓连接等。

另外，还需要说明的是，在将拉绳式位移传感器、称重传感器和倾角传感器安装后，还可以对上述各传感器进行调试，以保证拉绳式位移传感器、称重传感器和倾角传感器的功能正常，进而保证参数信息的准确性和有效性。

本实施例提供的基于人工智能的高支模监控方法的有益效果：通过高支模的角度信息、位移信息和重量信息对高支模的安全状态进行监控，在监控到高支模处于不安全状态时及时有效地报警，并通过每个传感节点处的报警器对高支模具体发生安全状态的具体点实现定位报警，能够提前预报可能发生的灾害，有利于生命财产安全。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。