一种识别施工现场安全行为的方法与流程

本发明涉及一种安全行为的方法，特别是涉及一种识别施工现场安全行为的方法，属于施工管理技术领域。

背景技术：

施工安全是各个行业工程建设中所遇到的安全问题。施工安全涵盖了在作业过程中所有的安全问题并且涉及管理、财务及后勤保障等相关内容。建筑工程是事故风险较高的行业，政府对建筑安全问题极为重视，并制定了预防为主、安全第一、综合治理的安全工作方针。目前建筑工程精装修施工中，一些工人认为是室内的装修，危险性较小，就忽略施工过程中的危险性，比如不正确着装、不正确佩戴安全装备以及在施工现场抽烟等一些不安全的行为，由于在精装修施工中，会使用一些脚手架一旦脚手架不稳倒塌会使一些未正确佩戴安全装备和不正确着装受伤，同时装修材料有的带有可燃性，不当抽烟会引起火灾等危险发生。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明公开了一种识别施工现场安全行为的方法，用于解决各个行业工程建设中所遇到的安全问题。

本发明通过以下技术方案予以实现：

一种识别施工现场安全行为的方法，所述方法包括如下步骤：

s1安装可拍摄整个施工现场区域的第一摄像头和第二摄像头；

s2判断当前时间是否处于日间或者夜间；

s3将s1中拍摄的施工现场内工人图像数据维度进行数据采集并发送到处理器进行储存和识别；

s4处理器将对比判断工人的着装、身上佩戴的安全装备和行为是否正确，并记录；

s5将s4中对比的结果显示在显示器上，并将未按要着装、未按要求佩戴安全装备和抽烟行为的工人进行报警提示。

更进一步的，所述第一摄像头为360°全景摄像头，所述第二摄像头为红外摄像头。

更进一步的，所述日间的时间段为06:00～18:00，所述夜间的时段为18:01～05:59，所述日间采用第一摄像头，所述夜间采用第二摄像头。

更进一步的，所述数据维度包括时间维度、位置区域维度、行为个体维度、不安全动作维度、行为性质维度、行为痕迹维度以及风险等级维度。

更进一步的，所述s3中，通过统计分析法对采集数据进行分析，得到不同维度的采集数据的分布特征。

更进一步的，所述处理器将工人的着装与正确的着装进行一一对比，判断着装是否正确，并记录；

所述处理器将工人身上佩戴的安全装备与正确的佩戴要求进行对比判断是否按要求佩戴，并记录；

所述处理器将工人的行为与抽烟行为进行比对，判断是否有抽烟行为。

更进一步的，所述处理器将未按要求正确着装和未按要求佩戴安全装备的工人图像在数据库录入人员数据内进行比对，若对比成功将比对结果公示在显示器上显示姓名和照片并语音提示，若对比失败报警器将报警提示。

更进一步的，所述处理器将有抽烟行为的工人图像在数据库录入人员数据内进行比对，并通过报警器播放抽烟的危害音频。

更进一步的，所述处理器通过数据挖掘算法对不同维度的采集数据的分布特征进行分析，得到采集数据的多维度的关联规则，确定工人的不安全行为。

本发明的有益效果为：

按照本发明的识别施工现场安全行为的方法，设置摄像头对现场数据进行实时采集，并根据不同的时段采用不同的摄像头，能够保证不同时段的施工现场情况；同时采用统计分析法和数据挖掘算法能够将摄像头采集的数据进行分析，得到采集数据的分布特征和多维度的关联规则，能够对工人的不安全行为进行有效的识别、分析和警报，从而预防安全事故的发生。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。

图1为按照本发明的识别施工现场安全行为的方法的一优选实施例的系统结构示意图。

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。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。

如图1所示，本实施例提供的识别施工现场安全行为的方法，方法包括如下步骤：

步骤1：安装第一摄像头和第二摄像头能够拍摄整个施工现场区域；

步骤2：判断当前时间是否处于日间或者夜间；

步骤3：第一摄像头和第二摄像头将拍摄的施工现场内工人图像数据维度进行数据采集并发送到处理器进行储存和识别；

步骤4：处理器将工人的着装与正确的着装进行一一对比，判断着装是否正确，并记录；

步骤5：处理器将工人身上佩戴的安全装备与正确的佩戴要求进行对比判断是否按要求佩戴，并记录；

步骤6：处理器将工人的行为与抽烟行为进行比对，判断是否有抽烟行为；

步骤7：将对比的结果显示在显示器上，并将未按要着装、未按要求佩戴安全装备和抽烟行为的工人进行报警提示，设置摄像头对现场数据进行实时采集，并根据不同的时段采用不同的摄像头，能够保证不同时段的施工现场情况；同时采用统计分析法和数据挖掘算法能够将摄像头采集的数据进行分析，得到采集数据的分布特征和多维度的关联规则，能够对工人的不安全行为进行有效的识别、分析和警报，从而预防安全事故的发生。

在本实施例中，如图1所示，步骤4中处理器将未按要求正确着装和未按要求佩戴安全装备的工人图像在数据库录入人员数据内进行比对，若对比成功将比对结果公示在显示器上显示姓名和照片并语音提示，若对比失败报警器将报警提示。

步骤6中有抽烟行为的工人图像在数据库录入人员数据内进行比对，并通过报警器播放抽烟的危害音频，第一摄像头为360°全景摄像头，第二摄像头为红外摄像头，日间时间段为06:00～18:00，夜间时段为18:01～05:59，日间采用第一摄像头，夜间采用第二摄像头，在不同时段采用不同摄像头能够保证施工现场能够时时处于监控状态，便于对数据进行分析和记录。

在本实施例中，如图1所示，数据维度包括时间维度、位置区域维度、行为个体维度、不安全动作维度、行为性质维度、行为痕迹维度以及风险等级维度，通过统计分析法对采集数据进行分析，得到不同维度的采集数据的分布特征，通过数据挖掘算法对不同维度的采集数据的分布特征进行分析，得到采集数据的多维度的关联规则，确定工人的不安全行为，采用统计分析法和数据挖掘算法能够将采集的数据进行分析和统计，最终呈现的数据更加的清晰直观。

在本实施例中，如图1所示，本实施例提供的一种识别施工现场安全行为的方法的工作过程如下：

判断当前时间是否处于日间或者夜间，在处理器中预先设置好日间时间段为06:00～18:00，夜间时段为18:01～05:59，并分别处理第一摄像头和第二摄像头的采集数据；

第一摄像头将采集信息传递给处理器，处理器将未按要求正确着装、未按要求佩戴安全装备和有抽烟行为的工人图像在数据库录入人员数据内进行比对，若对比成功将比对结果公示在显示器上显示姓名和照片并语音提示，对比失败报警器将报警提示；

直至所有工人正确着装、正确佩戴安全装备和停止抽烟行为报警器将停止报警提示。

综上，在本实施例中，按照本实施例的识别施工现场安全行为的方法，设置摄像头对现场数据进行实时采集，并根据不同的时段采用不同的摄像头，能够保证不同时段的施工现场情况；同时采用统计分析法和数据挖掘算法能够将摄像头采集的数据进行分析，得到采集数据的分布特征和多维度的关联规则，能够对工人的不安全行为进行有效的识别、分析和警报，从而预防安全事故的发生。

步骤4中处理器将未按要求正确着装和未按要求佩戴安全装备的工人图像在数据库录入人员数据内进行比对，并将比对结果公示在显示器上，步骤6中有抽烟行为的工人图像在数据库录入人员数据内进行比对，并通过报警器播放抽烟的危害音频。

第一摄像头为360°全景摄像头，第二摄像头为红外摄像头，日间时间段为06:00～18:00，夜间时段为18:01～05:59，日间采用第一摄像头，夜间采用第二摄像头，在不同时段采用不同摄像头能够保证施工现场能够时时处于监控状态，便于对数据进行分析和记录，数据维度包括时间维度、位置区域维度、行为个体维度、不安全动作维度、行为性质维度、行为痕迹维度以及风险等级维度。

通过统计分析法对采集数据进行分析，得到不同维度的采集数据的分布特征，通过数据挖掘算法对不同维度的采集数据的分布特征进行分析，得到采集数据的多维度的关联规则，确定工人的不安全行为，采用统计分析法和数据挖掘算法能够将采集的数据进行分析和统计，最终呈现的数据更加的清晰直观。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。