江苏省智慧工地(安全部分)实施指南.docx
2021-10-12 09:04:45 51KB 安全
MATLAB安全帽头盔识别,因为头盔是戴在脸部以上的,所以先进行人脸检测,定位,进而找头盔。带界面。
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1.3.建设意义 实现工程管理关系人与工程施工现场的整合,提高交互的明确性、效率、灵活 性和响应速度,在实现绿色建造、引领信息技术应用、提升社会综合竞争力等方面具有重要意义。 2.应用技术 智慧工地将更多人工智慧、传感技术、虚拟现实等高科技技术植入到建筑、机 械、人员穿戴设施、场地进出关口等各类物体中并且被普遍互联而形成“物联网”, 再与“互联网”整合在一起。 (1)可视化技术 能够把数据,包括测量获得的数值、现场采集的图像或是计算中涉及、产生的数字信息变为直观的、以图形图像图表信息表示的、随时间和空间变化的物理现象或物理量呈现在管理者面前,使他们能够观察、模拟和计算。 (2)物联网技术 是新一代信息技术的重要组成部分,是物物相连的互联网。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中。 (3)云计算技术 通过网络把多个成本相对较低的计算实体,整合成一个具有强大计算能力的完美系统,并把这些强大的计算能力分布到终端用户手中。 (4)信息管理平台技术 信息管理平台技术的主要目的是整合现有管理信息系统,以便让工程建设各参与方都可以在一个统一的平台上协同工作。 (5)数据库技术 数据库技术解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题,减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。 3.整体方案设计 智慧工地系统平台利用移动互联、物联网、云计算、大数据等先进技术,根据住建部工地管理相关标准,结合施工现场实际情况,发挥“互联网+工程管理”一体化创新技术优势,整合工地信息化资源,为施工企业、工程项目管理、工程质量安全管理提供信息化管理支撑。
如建筑物的安全网设置、施工人员作业面的临边防护、施工人员安全帽的佩带、外脚手架及落地竹脚手架的架设、缆风绳固定及使用、吊篮安装及使用、吊盘进料口和楼层卸料平台防护、塔吊和卷扬机安装及操作等; 可以实时掌握建筑工地的噪声情况,尤其是夜间施工时,避免影响工地周围居民的正常生活; 现场执法取证,了解建筑工地安全施工和文明施工执行情况; 针对工地围挡、建筑材料堆放、工地临时用房、防火、防盗、施工标牌设置等内容;
2021-06-24 17:05:46 1.39MB 智慧工地 临边防护 安全施工 建筑工地
建筑工地是一个安全事故多发的场所。目前,工程建设规模不断扩大,工艺流程纷繁复杂,如何完善现场施工现场管理,控制事故发生频率,保障文明施工一直是施工企业、政府管理部门关注的焦点。尤其随着社会的不断进步和城市化进程的快速发展,政府越来越重视民生,安全生产的概念也已经深入人心,这对建设工程的质量、安全、文明施工的监管提出了更高的要求。
2021-06-22 09:06:51 7.93MB 建筑工地 视频监控 工地监控 工地安全
智慧工地安全管理解决方案 智慧工地是信息化。即通过4G宽带多媒体信息网络、GPS、北斗地理信息系统等基础设施平台,整合智能安全帽等可穿戴设备以及设备智能感应装置,形成“物联网”。并通过通信网+互联网+物联网构成了智慧工地的基础网络,并在此基础上迭加施工信息化应用APP。 核心是改进施工中人、机之间、各级管理层之间的交互方式。建立互联协同、安全监控、数据收集、经验共享等信息化生态圈,并将数据进行实时分析,实现工程的智能管理和自我成长!
2021-04-21 19:49:20 28.97MB 智慧工地 物联网 智能化管理 5G
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变电站工地安全智能告警平台建设方案
建筑工地安全生产培训,建筑工地安全生产培训课件,建筑工地安全生产培训PPT
2021-04-07 13:01:38 8.33MB 建筑工地安全生产培训
MATLAB安全帽颜色识别和个数统计,该课题为常见的安全帽的识别,主要分为红色,蓝色,黄色三类安全帽。而安全帽的主要是红色,蓝色,黄色,而我们知道,任何颜色都是有红绿蓝三原色组成的,即RGB。通过R G B不同比例的组合,可以定位出红色,蓝色,黄色。但是现实中的图片,往往伴随着周边建筑物,植物等也有类似颜色,这时候通过以上颜色的方式仅仅还是初步的定位,这时候还需要结合形态学的知识,将面积大于或者小于一定阈值的干扰去除掉,留下精确的交通标志的轮廓,再原图基础上给显示出来,接下来分割出交通标志图片,进行神经网络的训练,从而识别出具体属于什么信号标志。整个设计配一个GUI可视化界面。
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一、课题名称 基于MATLAB的安全帽检测系统 二、课题介绍 众所周知,在一些施工工地,必须明确佩戴安全帽。可以对生命安全起到保障作用。该课题为常见的安全帽的识别,主要分为红色,蓝色,黄色三类安全帽。而安全帽的主要是红色,蓝色,黄色,而我们知道,任何颜色都是有红绿蓝三原色组成的,即RGB。通过R G B不同比例的组合,可以定位出红色,蓝色,黄色。但是现实中的图片,往往伴随着周边建筑物,植物等也有类似颜色,这时候通过以上颜色的方式仅仅还是初步的定位,这时候还需要结合形态学的知识,将面积大于或者小于一定阈值的干扰去除掉,留下精确的交通标志的轮廓,再原图基础上给显示出来,接下来分割出交通标志图片,进行神经网络的训练,从而识别出具体属于什么信号标志。整个设计配一个GUI可视化界面。 三、GUI设计草图
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