[发明专利]一种基于神经网络的基建施工监测预警系统及方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的基建施工监测预警系统，其特征在于：包括基于大数据的监管服务器（1）、基于云平台的数据中继服务器（2）、识别标定终端（3）、基建设备监控终端（4）、若干电子识别标签（5）、身份识别门禁系统（6）及电子围栏（7），其中所述电子围栏（7）至少一个，环绕基建施工工地外部分布，且电子围栏（7）与基建施工工地间设1-10米缓冲区，所述身份识别门禁系统（6）若干，分别位于基建施工工地进口和出口位置，且基建施工进口和出口通过身份识别门禁系统（6）与基建施工工地外部连通，所述电子识别标签（5）布置在基建施工工地中各工作人员、工程机械、物料库及各批次物料表面，所述基建设备监控终端（4）嵌于基建施工工程机械连接处，并与工程机械的电控系统电气连接，所述识别标定终端（3）的数量等于基建设备监控终端（4）和身份识别门禁系统（6）的数量之和，且每个基建设备监控终端（4）和身份识别门禁系统（6）处均设一个识别标定终端（3），所述基于云平台的数据中继服务器（2）至少两个，其中至少一个基于云平台的数据中继服务器（2）与各识别标定终端（3）、身份识别门禁系统（6）及电子围栏（7）通过物联网（8）建立数据连接，并构成人员监管工作局域网，另至少一个基于云平台的数据中继服务器（2）与识别标定终端（3）、基建设备监控终端（4）及电子识别标签（5）通过物联网（8）建立数据连接，构成一个设备监管工作局域网，所述人员监管工作局域网和设备监管工作局域网均至少一个，且各人员监管工作局域网和设备监管工作局域网中的基于云平台的数据中继服务器（2）间通过互联网（9）相互连接，且各基于云平台的数据中继服务器（2）另通过互联网（9）与基于大数据的监管服务器（1）建立数据连接；

所述的基于大数据的监管服务器（1）内设采用C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统，及与嵌套架构BP神经网络系统协同运行的基于LSTM的智能预测系统和深度学习神经网络系统，所述LSTM为长短时记忆神经网络，同时所述基于大数据的监管服务器（1）内另设基于BIM和GIS的三维信息展示子系统、图像识别处理系统平台子系统、基于AR/VR的虚拟现实展示平台子系统及高清视频信号传输子系统，所述基于大数据的监管服务器（1）另通过通讯网络与外部的第三方服务平台建立数据连接；所述基于大数据的监管服务器（1）通过C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统对基建工程施工图、施工要求及规范进行仿真运算，并得到优化后的现场施工工艺要求、人员及物料调度管理规范；并通过C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统对现场施工采集的数据进行分析运算，也通过C/S结构和B/S结构的嵌套架构BP神经网络系统对超出现场施工工艺要求、人员及物料调度管理规范的施工内容进行二次计算。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的基建施工监测预警系统，其特征在于：所述的识别标定终端（3）包括承载底座（31）、操控头（32）、摄像头（33）、扫码器（34）、打印机（35）、辅助蓄电池（36）、接线电极（37）、刷卡器（38）、操控电路（39）及操控界面（30），其中所述承载底座（31）为轴向截面呈“凵”字形槽状结构，其轴线与水平面垂直分布，所述操控头（32）为与承载底座（31）同轴分布的柱状腔体结构，其下半部嵌于承载底座（31）内并与承载底座（31）同轴分布，所述摄像头（33）、扫码器（34）均嵌于操控头（32）前端面，其光轴与操控头（32）轴线平行分布，所述接线电极（37）共两个，分别嵌于承载底座（31）槽底和操控头（32）下端面，且当操控头（32）嵌于承载底座（31）内时，两接线电极（37）间电气连接，所述辅助蓄电池（36）嵌于操控头（32）内，并与操控头（32）下端面的接线电极（37）电气连接，所述刷卡器（38）共两个，分别嵌于承载底座（31）及操控头（32）外表面，所述打印机（35）嵌于承载底座（31）内，且打印机（35）与承载底座（31）对应位置设操作口（10），所述操控电路（39）及操控界面（30）均两个，其中所述操控电路（39）分别嵌于承载底座（31）及操控头（32）内，且两个操控电路（39）间通过互锁电路电气连接，所述操控界面（30）分别嵌于承载底座（31）、操控头（32）外表面并与操控电路（39）电气连接，所述摄像头（33）、扫码器（34）、打印机（35）、辅助蓄电池（36）及刷卡器（38）均与操控电路（39）电气连接。