道路施工安全监测方法及系统与流程

本发明涉及安全监测，尤其涉及道路施工安全监测方法及系统。

背景技术：

1、安全监测技术领域关注于利用技术手段来确保道路施工期间的安全性，防止事故发生，并确保施工人员和过往行人的安全。在安全监测领域内，常见的做法包括监测施工区域的环境条件、施工设备的运行状态以及施工人员的安全状况。这个领域融合了传感器技术、数据分析、实时监控和预警系统等多种技术，旨在通过实时的数据收集和分析，提前识别潜在的安全隐患，从而采取预防措施。

2、其中，道路施工安全监测方法是一种专门针对道路施工领域的安全监控和管理技术。主要目的是降低道路施工期间发生事故的风险，保护施工人员和公众的安全，并确保施工项目的顺利进行。通过这种方法，可以有效预防施工现场的意外伤害和财产损失，同时提高施工效率和质量。其效果体现在减少施工事故、提高施工效率和质量，以及提升公共安全感。为了达成安全监测的目的，这种方法通常采用多种技术和手段。包括但不限于安装视频监控摄像头、使用传感器监测施工区域内的运动和环境变化、利用无线通信技术实时传输数据，以及运用数据分析和人工智能算法预测潜在的安全风险。此外，还包括施工人员的安全培训、施工现场的物理隔离以及紧急响应计划的制定和实施。通过这些综合性措施，可以有效地监控施工现场的安全状况，及时挖掘并解决潜在的安全问题。

3、传统的道路施工安全监测方法存在一些不足之处。在传统系统中，缺乏对大量数据的深入分析和趋势预测，难以及时发现和预警潜在的安全风险。此外，传统方法在风险评估和响应上通常是静态的，缺乏对风险动态变化的快速反应能力。传统方法在事故预防和应急响应方面通常缺乏系统化的预警机制，以及在事故发生后缺乏有效的因果分析工具，难以为未来的安全管理提供针对性的改进措施。这些不足限制了传统方法在提高施工安全效率和减少事故发生方面的能力。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的道路施工安全监测方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：道路施工安全监测方法，包括以下步骤：

3、s1：基于施工现场的传感器和摄像头，采用数据清洗和归一化方法处理原始数据，生成净化数据集；

4、s2：基于所述净化数据集，采用时间序列分析和关联规则挖掘算法，生成安全趋势报告；

5、s3：基于所述安全趋势报告，使用卷积神经网络和循环神经网络，生成风险模式识别结果；

6、s4：基于所述风险模式识别结果，通过决策树和优先队列算法，生成优先级调整方案；

7、s5：依据所述优先级调整方案，结合模糊逻辑和自适应控制算法，生成智能阈值设置；

8、s6：利用所述智能阈值设置，结合实时监控系统，采用机器学习算法，对实时监控系统收集的数据进行分析和识别异常模式，建立实时安全预警；

9、s7：在发生事故时，使用所述实时安全预警中的数据，通过贝叶斯网络和聚类分析技术，生成事故因果分析报告；

10、所述净化数据集包括环境参数数据、工人行为数据、机械运动数据，所述安全趋势报告具体为包括事故频率趋势、季节性安全问题、时间关联安全模式，所述风险模式识别结果包括潜在安全风险点、异常行为模式、风险等级划分，所述优先级调整方案包括关键安全措施、紧急干预需求、优先级排序，所述智能阈值设置包括自动调整的安全参数阈值、环境质量标准、设备运行标准，所述实时安全预警包括异常行为警报、潜在危险区域标识、紧急情况通知，所述事故因果分析报告包括事故原因概率模型、事故类型分类、预防策略方案。

11、作为本发明的进一步方案，基于施工现场的传感器和摄像头，采用数据清洗和归一化方法处理原始数据，生成净化数据集的步骤具体为：

12、s101：基于施工现场的传感器和摄像头数据，采用数据筛选算法去除无关数据和噪声，生成筛选后的原始数据集；

13、s102：基于所述筛选后的原始数据集，采用数据清洗方法处理缺失值和异常值，生成清洗后的数据集；

14、s103：基于所述清洗后的数据集，采用数据转换技术进行数据的格式化和标准化，生成标准化数据集；

15、s104：基于所述标准化数据集，采用数据归一化方法将数据缩放到目标范围内，减少偏差，生成净化数据集；

16、所述数据筛选算法包括信号去噪和异常检测，所述数据清洗方法包括缺失值插补和异常值剔除，所述数据转换技术包括数据格式标准化和数值范围调整，所述数据归一化方法包括最小-最大缩放法。

17、作为本发明的进一步方案，基于所述净化数据集，采用时间序列分析和关联规则挖掘算法，生成安全趋势报告的步骤具体为：

18、s201：基于所述净化数据集，采用时间序列分解方法分析数据中的趋势、季节性和周期性成分，生成时间序列分解结果；

19、s202：基于所述时间序列分解结果，采用预测模型算法预测未来安全趋势，生成安全趋势预测数据；

20、s203：基于所述安全趋势预测数据，采用关联规则挖掘算法探索数据之间的潜在关系，生成关联规则分析结果；

21、s204：基于所述关联规则分析结果，通过数据解释和风险评估，综合分析并撰写报告，总结安全趋势和潜在风险，生成安全趋势报告；

22、所述时间序列分解方法包括趋势分析和季节性调整，所述预测模型算法具体为自回归移动平均模型，所述关联规则挖掘算法具体为apriori算法。

23、作为本发明的进一步方案，基于所述安全趋势报告，使用卷积神经网络和循环神经网络，生成风险模式识别结果的步骤具体为：

24、s301：基于所述安全趋势报告，使用图像识别技术，将报告中的图表和数据转化为图像文件格式，生成图像化数据集；

25、s302：基于所述图像化数据集，应用卷积神经网络，提取图像中的特征，捕捉空间上的关联性，生成深度特征提取结果；

26、s303：基于所述深度特征提取结果，运用循环神经网络，对序列化的数据进行深度分析，识别时间依赖性和模式变化，生成序列模式分析结果；

27、s304：基于所述序列模式分析结果结合深度特征提取结果，通过模式识别技术，识别潜在的风险模式，生成风险模式识别结果；

28、所述图像识别技术包括图像分割和特征提取，所述卷积神经网络具体为多层卷积层和池化层的组合，所述循环神经网络具体为长短期记忆网络，所述模式识别技术具体为综合多层次特征和时间序列分析。

29、作为本发明的进一步方案，基于所述风险模式识别结果，通过决策树和优先队列算法，生成优先级调整方案的步骤具体为：

30、s401：基于所述风险模式识别结果，使用统计分析方法，对风险模式进行量化分析，生成风险量化分析结果；

31、s402：基于所述风险量化分析结果，运用决策树算法，构建风险响应决策模型；

32、s403：基于所述风险响应决策模型，应用优先队列算法，进行风险级别和紧急程度的排序，确定处理优先级，生成风险优先级排序结果；

33、s404：采用优化算法分析所述风险优先级排序结果，结合当前资源配置和响应策略，对多类风险进行综合评估，生成优先级调整方案；

34、所述统计分析方法具体为多变量分析和假设检验，所述决策树算法具体为信息增益和基尼不纯度的计算，所述优先队列算法具体为基于权重的排列规则。

35、作为本发明的进一步方案，依据所述优先级调整方案，结合模糊逻辑和自适应控制算法，生成智能阈值设置的步骤具体为：

36、s501：基于所述优先级调整方案，采用模糊逻辑算法对风险等级进行模糊处理，生成模糊化风险等级；

37、s502：基于所述模糊化风险等级，应用自适应控制技术调整响应策略，生成自适应策略调整结果；

38、s503：基于所述自适应策略调整结果，进行动态阈值设置，确定风险响应的阈值，生成动态阈值设置结果；

39、s504：基于所述动态阈值设置结果，结合实时数据和历史趋势进行阈值微调，优化阈值参数，生成智能阈值设置；

40、所述模糊逻辑算法包括建立模糊集合和定义模糊规则，所述自适应控制技术具体为基于模糊逻辑输出的动态参数调整，所述动态阈值设置具体为根据当前风险状况调整阈值。

41、作为本发明的进一步方案，利用所述智能阈值设置，结合实时监控系统，采用机器学习算法，对实时监控系统收集的数据进行分析和识别异常模式，建立实时安全预警的步骤具体为：

42、s601：基于所述智能阈值设置，通过多源数据同步和时间对齐，从实时监控系统收集数据，生成实时监控数据集；

43、s602：基于所述实时监控数据集，使用数据分析技术提取关键特征，生成关键特征数据集；

44、s603：基于所述关键特征数据集，运用机器学习模型，分析模式和识别异常，生成异常模式识别结果；

45、s604：基于所述异常模式识别结果，结合智能阈值和机器学习洞察，建立实时安全预警机制，生成实时安全预警；

46、所述数据分析技术具体为信号处理和特征工程，所述机器学习模型具体为卷积神经网络和循环神经网络的结合，所述预警机制具体为结合数据驱动和规则基础的预警系统。

47、作为本发明的进一步方案，在发生事故时，使用所述实时安全预警中的数据，通过贝叶斯网络和聚类分析技术，生成事故因果分析报告的步骤具体为：

48、s701：基于所述实时安全预警数据，采用时间序列异常检测和事件相关性分析技术，筛选出事故关联关键数据，生成筛选后的事故关联数据集；

49、s702：基于所述筛选后的事故关联数据集，应用贝叶斯网络建模技术，构建事故的因果概率模型，生成贝叶斯因果关系图；

50、s703：基于所述贝叶斯因果关系图，采用聚类分析技术，识别事故的主要影响因素，生成事故影响因素聚类结果；

51、s704：基于所述事故影响因素聚类结果，结合贝叶斯网络和聚类分析结果，撰写并完成事故因果分析报告；

52、所述贝叶斯网络建模技术具体为使用统计推断和概率图模型，所述聚类分析技术具体为使用k-均值聚类或层次聚类算法。

53、道路施工安全监测系统，所述道路施工安全监测系统用于执行上述道路施工安全监测方法，所述系统包括数据收集模块、数据处理模块、趋势分析模块、风险识别模块、优先级调整模块、实时预警与事故分析模块。

54、作为本发明的进一步方案，所述数据收集模块基于道路施工现场，采用多源数据同步和时间对齐技术，结合传感器和摄像头的数据，收集工地环境、工人行为和机械运动信息，生成实时监控数据集；

55、所述数据处理模块基于实时监控数据集，采用数据筛选算法和数据清洗方法，进行数据的格式化和标准化处理，生成净化数据集；

56、所述趋势分析模块基于净化数据集，采用时间序列分析和关联规则挖掘算法，对数据中的趋势、季节性和周期性进行分析，并预测未来安全趋势，生成安全趋势报告；

57、所述风险识别模块基于安全趋势报告，采用卷积神经网络和循环神经网络，对报告中的图像和数据进行深度学习分析，生成风险模式识别结果；

58、所述优先级调整模块基于风险模式识别结果，使用决策树算法和优先队列算法，进行风险级别和紧急程度的排序，结合资源配置和响应策略，生成优先级调整方案；

59、所述实时预警与事故分析模块利用优先级调整方案，结合模糊逻辑和自适应控制算法，进行智能阈值设置。在发生事故时，使用实时安全预警数据，通过贝叶斯网络和聚类分析技术，生成事故因果分析报告。

60、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

61、本发明中，利用时间序列分析和关联规则挖掘算法生成的安全趋势报告，使得安全监测更加系统化和科学化，能够洞察事故发生的趋势和潜在的季节性问题。通过卷积神经网络和循环神经网络对风险模式的识别，以及决策树和优先队列算法生成的优先级调整方案，实现了对风险的动态评估和及时响应。模糊逻辑和自适应控制算法的结合，以及实时安全预警系统的建立，提高事故预防和应对的效率。利用贝叶斯网络和聚类分析技术进行事故因果分析，为防范未来的安全事故提供了科学依据和策略建议。