一种基于智能穿戴设备的施工人员管理系统技术方案

本发明专利技术涉及人员管理技术领域，具体公开了一种基于智能穿戴设备的施工人员管理系统，所述系统包括：智能穿戴设备，包括人体姿态监测模块及生理状况监测模块；所述人体姿态监测模块用于获取人员的动作姿势，生成姿态数据；所述生理监测模块用于实时监测人员的生理参数，生成生理参数数据；分析识别模块，用于接收姿态数据及生理参数数据，根据姿态数据判断人员是否出现危险动作并生成第一预警信号，及通过用户累计的姿态数据及实时的生理参数数据，判断人员工作时的身体状态并生成第二预警信号；预警模块，用于执行第一预警信号及第二预警信号；该系统能够实现不同场景下的人员状态准确判断。判断。判断。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能穿戴设备的施工人员管理系统


[0001]本专利技术涉及人员管理
，具体为一种基于智能穿戴设备的施工人员管理系统。

技术介绍

[0002]在项目施工过程中，对施工人员的管理时重要的一项工作，在此过程中，不仅要合理安排好施工人员的任务，还需要及时对人员的安全状态及身体状态进行及时的监测，进而能最大限度地规避或降低企业和相关人员因生产事故带来的伤害。
[0003]随着智能硬件及计算机技术的快速发展，通过智能化的监测方式对施工人员的工作状态及身体状态进行判断，进而能够更加准确和及时的对人员状态进行判断，例如通过人员佩戴相关的智能检测设备，例如智能手环等形式，对施工人员的生理参数进行获取分析，进而在施工人员的身体状况出现异常时及时进行预警。
[0004]然而，此种检测生理参数的方式难以对参数比对的标准进行统一，具体的，施工人员在不同的状态下，其生理参数会存在明显的差异，而若统一使用较大的标准范围，虽然能够在施工人员极限身体状态下进行判断，但此种方式大大的限制了其对施工人员在不同场景下的状态监测，进而具有较大的局限性。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于智能穿戴设备的施工人员管理系统，解决以下技术问题：
[0006]如何在不同场景下实现对施工人员状态的准确判断。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0008]一种基于智能穿戴设备的施工人员管理系统，所述系统包括：
[0009]智能穿戴设备，包括人体姿态监测模块及生理状况监测模块；
[0010]所述人体姿态监测模块用于获取人员的动作姿势，生成姿态数据；
[0011]所述生理监测模块用于实时监测人员的生理参数，生成生理参数数据；
[0012]分析识别模块，用于接收姿态数据及生理参数数据，根据姿态数据判断人员是否出现危险动作并生成第一预警信号，及通过用户累计的姿态数据及实时的生理参数数据，判断人员工作时的身体状态并生成第二预警信号；
[0013]预警模块，用于执行第一预警信号及第二预警信号。
[0014]于一实施例中，所述第一预警信号生成的过程为：
[0015]基于大数据获取施工过程安全动作姿态样本及危险动作姿态样本；
[0016]分别提取安全动作姿态样本及危险动作姿态样本中的身体关键点对应的三维数据集；
[0017]将安全动作姿态样本的三维数据集作为正样本，将危险动作姿态样本的三维数据集作为负样本进行卷积神经网络学习，获得识别模型；
[0018]将用户实时姿态数据对应的三维数据集输入至识别模型进行判断，获取用户动作的安全风险。
[0019]于一实施例中，所述安全动作姿态样本包括工作状态样本及非工作状态样本；
[0020]所述识别模型还用于根据用户实时姿态数据对应的三维数据集，判断用户的工作状态。
[0021]于一实施例中，所述第二预警信号生成的过程为：
[0022]获取人员的生理参数数据，对生理参数数据进行分析，获取人员生理状态值V
phy
；
[0023]将人员的生理状态值V
phy
与第一预设阈值及第二预设阈值进行比对：
[0024]若生理状态值V
phy
＞第二预设阈值，则生成第二预警信号；
[0025]若第二预设阈值≥生理状态值V
phy
≥第一预设阈值，则进行状态分析：
[0026]所述状态分析的过程为：
[0027]获取人员当前班次的状态信息及对应的时间信息；
[0028]通过公式获取状态系数V
state
；
[0029]其中，[t
i
，t
j
]为人员处于工作状态的时段，[t
x
，t
y
]为人员处于非工作状态的时段，δ、ε为预设权重系数，且δ＞ε＞0；
[0030]将生理状态值V
phy
与阈值函数V
thr
(V
state
)进行比对：
[0031]若V
phy
≥V
thr
(V
state
)，则生成第二预警信号；
[0032]所述第二预警信号用于对人员的身体状态进行预警。
[0033]于一实施例中，所述生理状态值获取的过程为：
[0034]通过生理状况监测模块获取人员的心跳、体温及血氧；
[0035]通过公式通过公式计算出生理状态值V
phy
；
[0036]其中，H为心跳数值，H0为心跳标准值；W为体温数值，W0为体温标准值；O为血氧数值，O0为血氧标准值；ΔH为预设心跳偏差值；ΔW为预设体温偏差值；ΔO为预设血氧偏差值；T为环境温度，H为环境湿度；θ(T，H)为心跳环境因素影响函数；μ(T，H)为体温环境因素影响函数；σ(T，H)为血氧环境因素影响函数。
[0037]于一实施例中，所述分析识别模块还用于根据状态系数V
state
调整人员休整时间，所述休整时间调整的过程为：
[0038]将状态系数V
state
与设定阈值V
set
进行比对，当状态系数V
state
达到设定阈值V
set
时，对相关人员发送休整信号。
[0039]于一实施例中，所述系统还包括智能调度模块，所述智能调度模块用于根据人员的状态系数V
state
进行任务调配。
[0040]于一实施例中，所述任务调配的过程为：
[0041]获取任务的需求人员数量N及预计用时S；
[0042]对临时休整的人员按低到高进行状态系数V
state
排序，选取排序前N名人员；
[0043]对排序第N名人员进行S时间段后的状态系数V
state
预测分析，判断状态系数V
state
是否超过预设状态系数阈值V
thr
：
[0044]若超过，则推迟当前任务，直至第N名人员S时间段后的状态系数V
state
≤预设状态系数阈值V
thr
；
[0045]否则，立即开始该任务。
[0046]于一实施例中，所述人体姿态监测模块包括分布安装于工作服关键位置点的空间位置定位器；
[0047]所述生理状况监测模块包括智能手环。
[0048]本专利技术的有益效果：
[0049](1)本专利技术在利用生理状况监测模块实时监测人员的生理参数数据的同时，还通过人体姿态监测模块实时获取人员的动作姿势，进而通过用户累计的姿态数据及实时的生理参数数据进行综合分析，能够根据施工人员的施工实际工作状态来对其生理参数数据进行适应性的判断分析，进而实现不同场景下的人员状态准确判断。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能穿戴设备的施工人员管理系统，其特征在于，所述系统包括：智能穿戴设备，包括人体姿态监测模块及生理状况监测模块；所述人体姿态监测模块用于获取人员的动作姿势，生成姿态数据；所述生理监测模块用于实时监测人员的生理参数，生成生理参数数据；分析识别模块，用于接收姿态数据及生理参数数据，根据姿态数据判断人员是否出现危险动作并生成第一预警信号，及通过用户累计的姿态数据及实时的生理参数数据，判断人员工作时的身体状态并生成第二预警信号；预警模块，用于执行第一预警信号及第二预警信号。2.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备的施工人员管理系统，其特征在于，所述第一预警信号生成的过程为：基于大数据获取施工过程安全动作姿态样本及危险动作姿态样本；分别提取安全动作姿态样本及危险动作姿态样本中的身体关键点对应的三维数据集；将安全动作姿态样本的三维数据集作为正样本，将危险动作姿态样本的三维数据集作为负样本进行卷积神经网络学习，获得识别模型；将用户实时姿态数据对应的三维数据集输入至识别模型进行判断，获取用户动作的安全风险。3.根据权利要求2所述的一种基于智能穿戴设备的施工人员管理系统，其特征在于，所述安全动作姿态样本包括工作状态样本及非工作状态样本；所述识别模型还用于根据用户实时姿态数据对应的三维数据集，判断用户的工作状态。4.根据权利要求3所述的一种基于智能穿戴设备的施工人员管理系统，其特征在于，所述第二预警信号生成的过程为：获取人员的生理参数数据，对生理参数数据进行分析，获取人员生理状态值V
phy
；将人员的生理状态值V
phy
与第一预设阈值及第二预设阈值进行比对：若生理状态值V
phy
>第二预设阈值，则生成第二预警信号；若第二预设阈值≥生理状态值V
phy
≥第一预设阈值，则进行状态分析：所述状态分析的过程为：获取人员当前班次的状态信息及对应的时间信息；通过公式获取状态系数V
state
；其中，[t
i
，t
j
]为人员处于工作状态的时段，[t
x
，t
y
]为人员处于非工作状态的时段，δ、ε为预设权重系数，且δ＞ε＞0；将生理状态值V
phy
与阈值函数V
thr
(V
state
)进行比对：若V
phy

【专利技术属性】
技术研发人员：陈兆聪，
申请(专利权)人：广州市汇源通信建设监理有限公司，
类型：发明
国别省市：