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公开(公告)号：CN115311592B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210340295.1
申请日：2022-04-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/56 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/10 , G06V20/52 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于计算机视觉技术的施工现场物料安全评估系统，包括：校准模块，用于基于预先设置在施工现场的定位色块，对采集模块进行位置校准处理，当位置校准合格后，控制采集模块采集施工现场的图像数据；校准模块，还用于将图像数据与预设数据进行对齐处理，获取施工现场的材料堆放区域；识别模块，用于基于物料识别模型对材料堆放区域对应的实际图像进行物料识别以及基于物料复杂度模型对材料堆放区域对应的实际图像进行物料复杂度识别；评估模块，用于基于物料复杂度算法、物料越界判定算法以及物料分散度算法，对识别模块的识别结果进行综合安全评估。可以确定施工现场的综合安全评估，可以有效地避免人为评估，提高评估效率。
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公开(公告)号：CN114489143B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210340308.5
申请日：2022-04-02
Applicant: 清华大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明是关于一种施工安全风险监控的无人机管理系统、方法及装置，系统包括：数据采集模块，用于通过摄像装置采集施工现场的图像数据；校准模块，用于对所述摄像装置及其采集的图像数据进行校准，并将所述图像数据与预设的施工平面布置图中的数据进行对齐，以得到处理后的图像数据；数据识别模块，用于对所述处理后的图像数据进行识别，以确定施工现场的作业进度、高风险作业区域和无人机飞行风险；数据映射模块，用于将所述施工现场的作业进度、高风险作业区域和无人机飞行风险区域映射至BIM系统，并进行展示。
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公开(公告)号：CN111275923B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010074149.X
申请日：2020-01-22
Applicant: 清华大学 , 中建一局集团建设发展有限公司
Abstract: 本公开是关于一种施工现场的人机碰撞预警方法及系统，系统包括：采集模块，用于通过设置在施工现场的移动式机械设备上的多个双目摄像头采集施工现场的图像数据；处理模块，连接至所述采集模块，用于从所述图像数据中选取出图像中含有工人的目标图像数据，并根据每个目标图像数据确定工人与机械设备之间的实际距离；报警模块，用于根据所述工人与机械设备之间的实际距离，确定对应的人机碰撞预警提示方式进行提示。通过该技术方案，可以通过图像数据自动确定施工现场的工人与机械设备之间的实际距离，进而根据该实际距离进行预警提示，从而有效地排除施工时潜在的隐患，无需依赖工作人员，节省时间。
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公开(公告)号：CN111309942A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010074164.4
申请日：2020-01-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开是关于一种施工现场的数据采集方法、装置及系统，系统包括：定位模块和存储模块，定位模块包括数据采集模块；GPS模块，定位每个数据采集模块所在的位置，确定每个数据采集模块的坐标；IMU传感模块，获取每个数据采集模块设置的绝对角度，以及每个数据采集模块与施工现场的工人之间的相对角度；数据采集模块，采集施工现场的图像数据，从图像数据中选取出图像中含有工人，且工人与移动式机械设备的距离在预设距离范围内的目标图像数据；存储模块，将目标图像数据按照图像数据和与其对应的标签数据的存储方式进行存储。通过该技术方案，可以自动识别工人所在位置，对工人作业环境进行记录。
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公开(公告)号：CN119760457A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411641856.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 清华大学 , 中建三局第一建设工程有限责任公司
IPC: G06F18/23213 , G08B21/02 , G08B31/00 , G06F18/10 , G06Q50/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明实施例公开了本发明实施例提供一种人机协作施工不安全行为识别方法和系统，其中，方法包括：持续获取人机协作施工中的多个时刻的作业数据，其中，各时刻的作业数据分别包括机械设备的姿态，以及机械设备周围各类人员安全帽的数量；根据机械设备的姿态变化、数据时刻间的时长，以及专业技术人员的安全帽数量变化，从所述多个时刻的作业数据中识别单次作业间的数据并去除；根据剩余作业数据中各类人员安全帽的多个数量组合出现的总时长，对各数量组合进行聚类，其中，聚类结果分别对应常见行为、正常行为和不安全行为；根据所述聚类结果，识别人机协作施工不安全行为。本实施例对人机协作施工中的不安全行为进行超前识别和预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118332092A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410733393.0
申请日：2024-06-07
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/332 , G06N5/02 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06F18/24
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于大语言模型技术的建筑业安全问答方法和设备，其中，方法包括：获取待回答的问题，并利用大语言模型判断所述问题的类型；如果所述问题属于规则查询类问题：将所述问题向量化，并在向量库中检索最相似的知识片段，提示大语言模型根据所述知识片段作答；如果所述问题属于事故/隐患探询类问题：将所述问题向量化，并在向量库中检索最相似的知识片段；抽取所述问题中的实体和实体关系，并在知识图谱中检索与所述实体和实体关系相关的子图谱；提示大语言模型根据所述知识片段和子图谱作答。本实施例能够针对建筑安全领域专业性强、复杂性高的特点，提供高质量问答服务。
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公开(公告)号：CN116910104B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310976512.0
申请日：2023-08-04
Applicant: 清华大学
IPC: G06F16/2457 , G06Q50/08 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/583 , G06F16/783 , G06F16/903
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于大语言模型的建筑业施工安全智能日志记录方法，包括：获取施工安全巡检信息，所述巡检信息包括巡检文本、巡检图片和巡检音频；将所述巡检图片和巡检音频转换为描述文本；将所述巡检文本和描述文本输入训练好的大语言模型，得到巡检记录、风险识别记录和安全总结并插入结构化数据库；利用所述结构化数据库，自动生成施工安全日志。本实施例实现安全日志的自动化生成。
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公开(公告)号：CN114727064B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210339974.7
申请日：2022-04-02
Applicant: 清华大学 , 北京城建集团有限责任公司
IPC: H04N7/18 , H04N5/232 , G06V40/10 , G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/20 , G06T7/70
Abstract: 本发明是关于一种施工安全宏观监控系统及方法，系统包括：数据采集模块，用于通过摄像装置采集施工现场的图像数据，其中，所述图像数据包括工程机械进场前的第一图像数据和工程机械进场后的第二图像数据；校准模块，用于对所述摄像装置及其采集的图像数据进行校准，并将所述图像数据与预设的施工平面布置图中的数据进行对齐，以得到处理后的图像数据；识别模块，用于对所述处理后的图像数据进行识别，以确定施工现场的施工要素和施工作业；可视化模块，用于对所述施工要素和所述施工作业进行展示。
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公开(公告)号：CN115311592A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210340295.1
申请日：2022-04-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种基于计算机视觉技术的施工现场物料安全评估系统，包括：校准模块，用于基于预先设置在施工现场的定位色块，对采集模块进行位置校准处理，当位置校准合格后，控制采集模块采集施工现场的图像数据；校准模块，还用于将图像数据与预设数据进行对齐处理，获取施工现场的材料堆放区域；识别模块，用于基于物料识别模型对材料堆放区域对应的实际图像进行物料识别以及基于物料复杂度模型对材料堆放区域对应的实际图像进行物料复杂度识别；评估模块，用于基于物料复杂度算法、物料越界判定算法以及物料分散度算法，对识别模块的识别结果进行综合安全评估。可以确定施工现场的综合安全评估，可以有效地避免人为评估，提高评估效率。
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公开(公告)号：CN114493375A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210339975.1
申请日：2022-04-02
Applicant: 清华大学 , 北京城建集团有限责任公司
Abstract: 本发明是关于一种施工安全宏观评估系统及方法，系统包括：数据处理模块，采集施工现场的数据图像并进行标注和识别处理，以确定施工现场的每个工人和工程机械，及每个工人和工程机械各自对应的中心点坐标和轮廓坐标；安全评测模块，根据施工现场的每个工人和工程机械，以及每个工人和工程机械各自对应的中心点坐标和轮廓坐标确定每日的工人未佩戴安全帽的不安全行为值、工人风险意识值和管理敏捷值；训练模块，根据预设时间段内的不安全行为值、工人风险意识值和管理敏捷值，和对应的预设的施工安全宏观评估值，采用模糊神经网络算法进行训练，得到施工安全宏观评估模型；评估模块，使用施工安全宏观评估模型对目标施工现场进行施工安全宏观评估。
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