【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及塔吊管理，具体为一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统。
技术介绍
1、在塔吊管理领域，塔吊的安全运行对于保障施工进度和人员安全至关重要；传统的塔吊安全预警系统主要依赖于对塔吊自身状态的监测，如载荷、高度和幅度等参数，以及简单的环境监测，如风速和风向。这些系统在一定程度上能够提供安全预警，但存在明显的局限性。
2、现有技术在塔吊碰撞预警领域的缺陷主要体现在对复杂施工环境的感知能力不足、数据之间单一，且关联性不深；这些缺陷导致现有系统无法全面、准确地评估碰撞风险，从而无法有效降低碰撞风险并提高施工效率。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，解决了通过融合多模态数据并进行数据处理与深度学习技术，实现了对塔吊碰撞风险的精准评估与实时动态预警的问题。
3、（二）技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，包括：
5、多模态数据采集模块：实时获取各数据源，包括塔吊操作的动态数据和环境数据，以及施工现场人员的活动轨迹，所述各数据源通过时间同步技术进行实时同步，确保数据采集的时效性和精准性；
6、智能数据融合与分析模块：采用多层次数据融合策略，基于时间同步后的数据构建融合网络架构，对多模态数据进行动态加权融合；使用改进的决策树算法和动态阈值方法，根据塔吊与环境数据实时计算碰
7、预警管理模块：通过风险响应机制，根据实时的预警结果生成碰撞预警信号，所述碰撞预警信号包括碰撞预警信息和碰撞风险等级评估及应对建议，预警管理模块通过深度学习算法自动优化预警管理，并基于历史处理数据和现场反馈不断更新智能数据融合与分析模块，并将碰撞预警信号推送至相关人员；
8、自适应优化决策模块：采用一种基于反馈调整的决策机制，将施工现场的动态数据与碰撞预警信号进行关联分析，实时评估工地的安全风险，根据评估的风险调整塔吊的工作参数或调度，以减少潜在的碰撞风险并提高施工效率。
9、多模态数据采集模块中，传感器安装在塔吊的关键位置，如塔吊的臂架和驾驶室附近，以高频率捕捉塔吊及其周边环境的图像信息；例如，每秒可拍摄30帧以上的高清图像，以识别塔吊的位置、姿态以及周围障碍物的分布情况，包括识别出塔吊与建筑物、其他塔吊、施工车辆等障碍物的相对位置，以及塔吊臂架的倾斜角度和旋转方向；高精度激光雷达则测量塔吊与周围物体的距离，提供精确的三维空间数据；激光雷达的扫描频率高达每秒数万次，生成高密度的点云数据，例如，在塔吊臂架旋转过程中，激光雷达实时监测臂架与周围建筑物的距离，确保安全距离；激光雷达的高分辨率和快速扫描能力，确保数据的实时性和准确性，使其在复杂多变的施工环境中，提供可靠的数据支持；超声波传感器用于近距离障碍物的检测，例如，在塔吊臂架下方或视线受阻的区域，超声波传感器检测到距离在几米范围内的障碍物，如施工人员或小型设备；塔吊状态监测传感器则实时监测塔吊的运行状态，包括载荷、高度、幅度等关键参数；采用时间同步技术处理数据，通过内置的时钟同步单元，将所有传感器和定位系统的时间戳进行校准；例如，每个传感器在采集数据时，都会附带一个时间戳，时间戳通过计算机进行同步处理，以确保数据的同步性。
10、时间同步技术内置了一个高精度的原子钟，作为整个系统的时间同步基准源；原子钟以其极高的稳定性和精确度，提供微秒级的时间精度；当系统启动时，所有传感器通过一个同步接口与原子钟连接，接收全局统一的时间基准信号；这个时间基准信号被各传感器作为数据采集的起始时间点，例如，当高分辨率视觉传感器开始捕捉图像时，它会记录下从原子钟接收到的时间基准信号，作为图像数据的时间起点；在数据采集过程中，每个传感器在采集到的数据包中嵌入一个时间戳，时间戳记录了数据采集的确切时间，使其在后续的数据处理中准确地对齐和融合不同传感器的数据；为确保时间戳的准确性，系统采用动态时间校准算法，该算法实时监测各传感器与原子钟之间的时间偏差，并根据监测结果动态调整传感器的时间戳；具体来说，动态时间校准算法通过定期发送时间同步信号到各传感器，并接收传感器返回的响应信号来计算时间偏差；例如，每秒发送一次同步信号，传感器在接收到信号后立即返回一个响应信号，通过计算发送和接收信号的时间差来确定传感器的时间偏差；如果发现某个传感器的时间戳比原子钟慢了10微秒，计算出这个偏差值，并从该传感器采集到的数据包中的时间戳中扣除这10微秒，从而得到一个与原子钟完全同步的时间戳。
11、多层次数据融合策略将塔吊操作的动态数据、环境数据以及施工现场人员的活动轨迹数据按照相同的时间戳进行对齐输入；例如，当塔吊在某一时间进行操作时，相关的塔吊操作数据、环境数据和人员的活动数据都会被标记上相同的时间戳；再并行处理阶段，塔吊操作数据通过传感器采集，然后进行校准与降噪处理；例如，通过滤波算法去除塔吊操作数据中的随机波动，环境数据则经过气象参数标准化处理，将温度、湿度、风速等气象参数转换为统一的格式和量纲；人员活动轨迹数据则完成坐标统一与异常轨迹剔除，通过坐标转换将不同来源的人员位置数据统一到同一坐标系下，并利用异常检测剔除不合理的轨迹点，如突然跳跃或速度异常的轨迹点；处理后的数据进入交互层，运用跨模态注意力机制，使各数据的特征相互关注与影响；通过计算不同数据模态之间的相关性，增强重要特征的影响力；例如，当塔吊操作数据中的异常操作与环境数据中的恶劣天气条件同时出现时，跨模态注意力机制提高这两个特征的权重，因为它们共同指示了较高的碰撞风险；根据数据之间的关注与影响，数据进入特征权重分配层，这一层基于历史碰撞案例与实时数据统计，计算各特征权重，例如，如果历史数据显示在强风条件下塔吊碰撞事故频发，那么风速特征的权重会被相应提升；同样，如果实时监测中发现人员活动异常频繁，如在塔吊作业区域内出现大量人员聚集，人员轨迹特征权重会被增加，因为这增加了碰撞的风险；带着分配好的权重，数据进入融合层，采用加权求和的方式进行特征融合，加权求和使各特征按权重贡献融合，最终形成一个综合反映塔吊运行环境、操作状态与人员活动的融合数据集；例如，如果风速特征权重为0.3，人员轨迹特征权重为0.4，塔吊操作数据权重为0.3，那么最终的融合数据集将是这三个特征数据的加权和。
12、改进的决策树算法对融合数据集内的天气环境数据进行深入分析，识别出在特定天气条件下对塔吊碰撞风险有直接影响的关键特征；例如，在强风天气下，风速和风向是影响塔吊稳定性和碰撞风险的关键因素；通过实时监测天气动态，决策树能够动态调整关注的焦点，确保分析结果与当前环境条件紧密相关；确定关键特征之后启动权重调整机制，通过分析历史碰撞事件数据来实现，具体来说，统计关键特征在碰撞发生时的出现频率以及与碰撞结果的相关性强度；例如，如果历史数据显示在强风条件下，风速超过一定阈值时碰撞事故的发生率显著增加，那么风速这一关键特征的权本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于：所述多模态数据采集模块配备有高分辨率视觉传感器，用于捕捉塔吊及其周边环境的图像信息，实时识别塔吊的位置、姿态以及周围障碍物的分布情况；通过高精度激光雷达测量塔吊与周围物体的距离，提供三维空间数据；超声波传感器用于近距离障碍物的检测，在视觉和激光雷达传感器受到遮挡的情况下；塔吊状态监测传感器则实时监测塔吊的运行状态；采用时间同步技术，通过内置的时钟同步单元，将所有传感器和定位系统的时间戳进行校准，采集到的数据传输至智能数据融合与分析模块。
3.根据权利要求2所述的一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于：所述时间同步技术在多模态数据采集模块内置了一个原子钟，作为时间同步的基准源，通过原子钟，建立一个全局统一的时间基准信号；各传感器在启动时，通过一个同步接口接收该时间基准信号，并将其作为自身数据采集的时间起点；在数据采集过程中，每个传感器在采集到的数据包中嵌入一个时间戳；采用动态时间校准算法，实时监测各传感器与原子钟之
4.根据权利要求1所述的一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于：所述多层次数据融合策略将塔吊操作动态数据、环境数据以及人员活动轨迹数据按照相同时间点进行对齐输入；将其进行并行处理，其中塔吊操作的动态数据通过传感器收集，并进行校准与降噪处理；环境数据经气象参数标准化；施工现场人员的活动轨迹数据则完成坐标统一与异常轨迹剔除；并行理后的数据进入交互层，运用跨模态注意力机制，使各数据的特征相互关注与影响；根据数据之间的关注与影响进入特征权重分配层，基于历史碰撞案例与实时数据统计，计算各特征权重；若历史数据显示特定环境因素与碰撞高度相关，则相应提升其权重；若实时监测中人员活动异常频繁，则增加人员轨迹特征权重；带着分配好的权重，数据进入融合层，采用加权求和的方式进行特征融合，加权求和使各特征按权重贡献融合，最终形成一个综合反映塔吊运行环境、操作状态与人员活动的融合数据集。
5.根据权利要求4所述的一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于：对融合数据集内的天气环境数据进行分析，识别出在特定天气条件下对直接影响碰撞的关键特征；关键特征依据实时天气动态选取，使决策树聚焦于实时环境；确定关键特征后，权重调整机制随即启动，通过分析历史碰撞事件数据，统计关键特征在碰撞发生时的出现频率以及与碰撞结果的相关性强度；对于每个关键特征，计算其在所有碰撞事件中出现的次数占比，以及在碰撞发生前后该数据的变化幅度与碰撞严重程度的相关系数；依据统计数据，为每个关键特征分配一个动态权重，权重值反映了特征在当前天气条件下的风险贡献度；调整权重后的决策树，以实时采集的塔吊运行数据和环境监测数据为输入，决策树从根节点开始，根据关键特征及其权重，对输入数据进行逐层判断和筛选；在每个节点，依据特征值与预设阈值的比较结果，数据流向不同的子节点；根据数据在决策树中的传递，各层节点根据关键特征的权重和数据的实际值，计算出一个局部风险评分，局部评分在决策树的层级结构中逐层累加，最终在叶节点处得到一个碰撞风险值，该风险值是一个介于0到1之间的连续数值，数值越接近1，表示碰撞风险越高。
6.根据权利要求1所述的一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于：风险响应机制接收智能数据融合与分析模块输出的碰撞风险值，建设风险分级标准，对于不同等级的风险，预设相应的响应策略模板；深度学习算法通过构建神经网络模型，对历史处理数据和现场反馈进行学习与分析；输入多维度数据，采用LSTM与全连接层的组合，LSTM层负责捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，理解风险等级变化与应对措施实施之间的时序关联；全连接层则对LSTM输出的特征进行整合与映射，输出优化后的预警管理策略参数；在训练过程中，以最小化预测风险等级与实际发生事件之间的差异为目标，不断调整网络权重；根据学习的深入，深度学习算法逐渐掌握风险变化规律与最优应对方案之间的映射关系，从而实现预警管理的自动优化。
7.根据权利要求6所述的一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于：所述自适应优化决策模块将施工现场动态数据与碰撞预警信号关联分析；根据实时接收塔吊操作动态数据、环境数据及人员活动轨迹数据，并结合预警管理模块的碰撞预警信号，评估工地安全风险；风险评估依据实时数据与碰撞预警信号的综合分析，其中将碰撞风险值设为...
【技术特征摘要】
1.一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于：所述多模态数据采集模块配备有高分辨率视觉传感器，用于捕捉塔吊及其周边环境的图像信息，实时识别塔吊的位置、姿态以及周围障碍物的分布情况；通过高精度激光雷达测量塔吊与周围物体的距离，提供三维空间数据；超声波传感器用于近距离障碍物的检测，在视觉和激光雷达传感器受到遮挡的情况下；塔吊状态监测传感器则实时监测塔吊的运行状态；采用时间同步技术，通过内置的时钟同步单元，将所有传感器和定位系统的时间戳进行校准，采集到的数据传输至智能数据融合与分析模块。
3.根据权利要求2所述的一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于：所述时间同步技术在多模态数据采集模块内置了一个原子钟，作为时间同步的基准源，通过原子钟，建立一个全局统一的时间基准信号；各传感器在启动时，通过一个同步接口接收该时间基准信号，并将其作为自身数据采集的时间起点；在数据采集过程中，每个传感器在采集到的数据包中嵌入一个时间戳；采用动态时间校准算法，实时监测各传感器与原子钟之间的时间偏差，并根据监测结果动态调整传感器的时间点；动态时间校准算法计算出每个传感器时间的偏差值，然后将该偏差值从传感器采集到的数据包中的时间点中扣除，从而得到一个与原子钟完全同步的时间点。
4.根据权利要求1所述的一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于：所述多层次数据融合策略将塔吊操作动态数据、环境数据以及人员活动轨迹数据按照相同时间点进行对齐输入；将其进行并行处理，其中塔吊操作的动态数据通过传感器收集，并进行校准与降噪处理；环境数据经气象参数标准化；施工现场人员的活动轨迹数据则完成坐标统一与异常轨迹剔除；并行理后的数据进入交互层，运用跨模态注意力机制，使各数据的特征相互关注与影响；根据数据之间的关注与影响进入特征权重分配层，基于历史碰撞案例与实时数据统计，计算各特征权重；若历史数据显示特定环境因素与碰撞高度相关，则相应提升其权重；若实时监测中人员活动异常频繁，则增加人员轨迹特征权重；带着分配好的权重，数据进入融合层，采用加权求和的方式进行特征融合，加权求和使各特征按权重贡献融合，最终形成一个综合反映塔吊运行环境、操作状态与人员活动的融合数据集。
5.根据权利要求4所述的一种多模态数据融合的塔吊碰撞预警系统，其特征在于：对融合数据集内的天气环境数据进行分析，识别出在特定天气条件下对直接影响碰撞的关键特征；关键特征依据实时天气动态选取，使决策树聚焦...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄超，罗永吉，徐林筝，马小斌，江凯，宋云波，陈凤锦，冯奇，郑斌，
申请(专利权)人：中建一局集团东南建设有限公司，
类型：发明
国别省市：
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