System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于电子围栏的数据采集管理方法及系统技术方案_技高网

一种基于电子围栏的数据采集管理方法及系统技术方案

技术编号:43708581 阅读:8 留言:0更新日期:2024-12-18 21:20
本发明专利技术公开了一种基于电子围栏的数据采集管理方法及系统,具体涉及施工安全管理领域,用于解决施工人员实时监控问题,是通过GIS系统划分风险区域并设置电子围栏,实时收集施工人员的位置信息,提取个人和集体行为特征,计算个体与集体行为模式的差异度,评估集体行为的一致性和协调程度。构建交互事件矩阵,分析施工人员之间的交互强度,计算交互风险指数,通过图论算法识别高频交互群体,评估群体风险水平。隐匿风险指数结合主要成分投影得分与交互‑协同异构性指数,使管理者准确识别高风险人员,并根据电子围栏区域制定针对性的管理和预防措施,为施工现场的安全管理提供全面的数据支持和决策依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及施工安全管理领域,更具体地说,本专利技术涉及一种基于电子围栏的数据采集管理方法及系统


技术介绍

1、在大型施工现场,确保施工人员的安全始终是管理工作的重中之重。施工环境复杂多变,存在多种潜在风险,如高空作业、重型机械操作、有限空间工作等,这些风险要求管理者实时掌握施工人员的位置和活动情况,以便及时做出响应和调整。为此,越来越多的施工项目引入了先进的技术手段,如gis系统和gps定位技术,通过精确的位置信息采集和实时监控,提高施工现场的安全管理水平。然而,单纯的位置信息采集和监控并不足以全面保障安全,如何有效分析和利用这些数据,进一步提升安全管理效果,成为亟待解决的问题。

2、现有技术中,虽然gps定位和gis系统在施工安全管理中得到广泛应用,但仍存在若干不足之处。首先,现有系统主要关注个体位置信息的监控,缺乏对施工人员集体行为模式的分析,无法充分评估集体行为对个体安全的影响。其次,现有的风险评估方法通常较为单一,未能综合考虑个体与集体行为模式的差异度和交互风险,导致风险评估的精准度和全面性欠佳。此外,缺乏有效的数据融合技术,使得多源数据无法得到充分利用,进一步限制了系统的安全管理能力。因此,亟需一种能够动态调整数据采集频率、综合分析个体与集体行为模式,并进行多源数据融合的创新技术,以提升施工现场的整体安全管理水平。

3、为了解决上述问题,现提供一种技术方案。


技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷,本专利技术的实施例提供一种基于电子围栏的数据采集管理方法及系统,通过gis系统划分风险区域并设置电子围栏,将gps模块集成到施工人员的安全装备中,配置并测试数据传输协议,启动数据采集系统进行实时监控和记录施工人员的位置信息和活动轨迹,能够显著提高施工现场的安全管理水平。通过收集施工人员的位置信息,提取个人和集体行为特征,计算个体与集体行为模式的差异度,并结合电子围栏区域划分和风险区域影响因子,实现对施工人员隐匿风险的精确评估。引入集体协同指数,有助于评估集体行为对个体行为的规范性影响,反映集体行为的一致性和协调程度。通过构建交互事件矩阵,检测并分析施工人员之间的交互强度,计算交互风险指数,揭示频繁交互带来的潜在风险,并通过图论算法识别高频交互群体,评估群体内的整体风险水平。隐匿风险指数的综合计算,结合主要成分投影得分与交互-协同异构性指数,使管理者可以准确识别高风险人员,并根据电子围栏区域的划分,制定针对性的管理和预防措施,为施工现场的安全管理提供全面的数据支持和决策依据,以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:

3、s1,通过gis系统设定多个不同风险等级的电子围栏区域,并在施工人员的安全装备中集成gps定位模块,实时采集并传输施工人员的位置信息;

4、s2,收集施工人员的位置信息,结合电子围栏区域划分,提取个人和集体行为特征,计算个体与集体行为模式的差异度和交互情况,对应的获得集体协同指数和交互风险指数,并结合风险区域影响因子,计算每位施工人员的隐匿风险指数,识别潜在高风险人员并进行管理,包括出示隐匿风险等级;

5、s3,根据识别出的隐匿风险等级,动态调整数据采集频率和传输模式。

6、在一个优选的实施方式中,步骤s1包括以下内容:

7、通过gis系统划分风险区域并设置电子围栏,将gps模块集成到施工人员的安全装备中,配置并测试数据传输协议,启动数据采集系统进行实时监控和记录施工人员的位置信息和活动轨迹。

8、在一个优选的实施方式中,集体协同指数的获取过程如下:

9、a1,通过gps模块实时收集施工人员的位置信息,包括时间戳、经纬度和高度;

10、a2,个体特征提取:提取个人轨迹特征,包括轨迹长度,平均速度,停留点数量、路径变化频率;

11、集体特征提取:提取集体轨迹特征,包括集体轨迹密度、集体路径一致性、集体速度一致性、集体停留点分布;

12、其中,集体是由多个同样职能的个体所组成的;

13、a3,个体行为模式计算:根据个体特征计算个体行为模式,定义个体行为向量;

14、集体行为模式计算:根据集体特征计算集体行为模式,定义集体行为向量;

15、计算个体行为模式与集体行为模式的差异度,公式如下:;

16、a4,基于gis系统,所标注施工场地内的不同风险等级电子围栏区域,定义风险区域影响因子,其中,表示区域风险等级,设为:低风险1,中风险2,高风险3;

17、a5,结合差异度和区域风险影响因子,计算每个施工人员的综合风险指数,公式如下:;

18、其中,为施工人员活动的区域数量;为第个区域的风险影响因子;为施工人员在第个区域的停留时间;

19、a6,计算集体协同系数,反映集体行为对个体风险的影响,公式如下:;

20、其中,为集体中的施工人员数量;为第个施工人员的行为模式差异度。

21、在一个优选的实施方式中,交互风险指数的获取过程如下:

22、b1,收集施工人员的位置信息,包括时间戳、经纬度和高度;

23、b2,当两个施工人员的距离小于距离阈值且持续时间超过,认为发生了交互事件,对每对施工人员的轨迹数据进行比较,检测交互事件;

24、b3,构建交互矩阵,其中表示第个施工人员与第个施工人员之间的交互强度,交互强度根据交互事件的次数和持续时间来计算;

25、;

26、其中,为时间步数;为第时间步第个施工人员与第个施工人员之间的距离;为交互持续时间;为指示函数;

27、b4,对每个施工人员计算其与其他所有施工人员的交互风险,交互风险通过以下公式计算:;

28、其中,为施工人员的数量,为交互强度的风险函数,定义为:;

29、b5,进一步分析交互模式,识别高风险交互群体,通过图论算法识别高频交互群体,评估整体风险;

30、构建交互图,其中节点表示施工人员,边表示交互关系,边权重为交互强度;

31、采用社区检测算法检测交互群体,计算每个群体的交互风险指数:,其中,为群体内部的交互边集合;

32、b6,综合个体与群体的交互风险,计算每个施工人员的交互风险指数:;

33、其中,为施工人员所在的群体集合,为群体数量。

34、在一个优选的实施方式中,c1,收集每位施工人员的交互风险指数和集体协同指数;

35、c2,计算每位施工人员的交互风险指数和集体协同指数均值和标准差,分别记为,和,;

36、将每位施工人员的交互风险指数和集体协同指数标准化为标准分数;

37、c3,构建交互-协同矩阵,矩阵的每个元素表示第个施工人员与第个施工人员在交互风险和集体协同上的关系;;

38、c4,对交互-协同矩阵进行主成分分析,提取主要成分,降维处理,本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:

2.根据权利要求1所述的一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:

3.根据权利要求2所述的一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:

4.根据权利要求3所述的一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:

5.根据权利要求4所述的一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:

6.根据权利要求5所述的一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:

7.根据权利要求6所述的一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:

8.一种基于电子围栏的数据采集管理系统,用于实现权利要求1-7任一项所述的一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于,包括:区域管理模块、定位装备模块、数据采集模块、行为分析模块、风险评估模块和动态调整模块;

【技术特征摘要】

1.一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:

2.根据权利要求1所述的一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:

3.根据权利要求2所述的一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:

4.根据权利要求3所述的一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:

5.根据权利要求4所述的一种基于电子围栏的数据采集管理方法,其特征在于:<...

【专利技术属性】
技术研发人员:王勇张心愿张书愿
申请(专利权)人:滨州宏愿化纤制品有限公司
类型:发明
国别省市:

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