[发明专利]一种施工安全检查的方法和装置

权利要求书

1.一种施工安全检查的方法，包括：

获取建筑施工设计图纸，提取所述建筑施工设计图纸的建筑施工设计信息；

根据所述建筑施工设计信息，计算物联网传感器的部署位置和种类；

调取本地大数据档案，对比上一次监测与本次监测的工程进展，确定项目所处的阶段，生成重点监测项目和非重点监测项目；

针对所述重点监测项目，获取现场图像和测量数据，并结合自动监测的数据生成监测结果；

针对所述非重点项目，由物联网传感器的数据直接生成监测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述建筑施工设计信息，计算物联网传感器的部署位置和种类包括：利用所述建筑施工设计信息，结合监测项目和现场勘察数据，通过深度学习模型，生成物联网传感器的部署位置和种类。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述深度学习模型包括：

编码层，由多个长短期记忆网络组成；

四个隐含层，由多个卷积神经元组成；

解码层，由多个长短期记忆网络组成。

4.如权利要求1所述的方法，所述重点监测项目至少包括：深基坑监测和现浇混凝土结构模板安装质量监测。

5.一种施工安全检查的装置，包括：

建筑施工设计单元，用于获取建筑施工设计图纸，提取所述建筑施工设计图纸的建筑施工设计信息；

传感器部署单元，用于根据所述建筑施工设计信息，计算物联网传感器的部署位置和种类；

大数据监测单元，用于调取本地大数据档案，对比上一次监测与本次监测的工程进展，确定项目所处的阶段，生成重点监测项目和非重点监测项目；针对所述重点监测项目，获取现场图像和测量数据，并结合自动监测的数据生成监测结果；针对所述非重点项目，由物联网传感器的数据直接生成监测结果。

6.如权利要求5所述的装置，其中，所述根据所述建筑施工设计信息，计算物联网传感器的部署位置和种类包括：利用所述建筑施工设计信息，结合监测项目和现场勘察数据，通过深度学习模型，生成物联网传感器的部署位置和种类。

7.如权利要求6所述的装置，其中，所述深度学习模型包括：

编码层，由多个长短期记忆网络组成；

四个隐含层，由多个卷积神经元组成；

解码层，由多个长短期记忆网络组成。

8.如权利要求5所述的装置，所述重点监测项目至少包括：深基坑监测和现浇混凝土结构模板安装质量监测。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1至4任一项所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，所述可执行指令被处理器执行时使处理器执行如权利要求1至4任一项所述方法。