本技術涉及施工管理，尤其是涉及一種基于建筑施工的人員信息監(jiān)測方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、在當今快速發(fā)展的建筑施工行業(yè)中，工地閘口作為安全管理的核心環(huán)節(jié)，其高效與安全性對于工程項目的順利進行至關重要。隨著科技的進步，人臉識別技術被引入工地閘口管理，旨在優(yōu)化工人的考勤與準入流程，提高管理效率。然而，這一技術的應用在實踐中卻遭遇了特定的技術難題，同時，工地管理體系在其他方面也暴露出了不足。

2、首先，人臉識別技術在工地閘口的應用面臨著一個獨特的挑戰(zhàn)：工人安全裝備與施工設備攜帶之間的沖突。為了確保工地作業(yè)的安全，工人必須佩戴防護性能良好的安全帽。然而，當工人頭戴安全帽、手持施工設備(如噴砂機、打磨機等)通過人臉識別閘口時，安全帽的遮擋嚴重影響了人臉識別系統(tǒng)的識別效果。這導致工人不得不頻繁地摘下安全帽進行身份驗證，再重新戴上，不僅增加了工人的操作負擔，還延長了通行時間，影響了閘口的通行效率，特別是在工人進出高峰期，還可能引發(fā)閘口擁堵問題。

3、另一方面，現(xiàn)有的工地管理體系在施工人員健康監(jiān)測方面存在明顯的不足。建筑施工環(huán)境復雜多變，工人長時間暴露于高溫、高濕、高噪音等惡劣條件下，面臨著中暑、體力透支等多種健康風險。然而，當前的工地管理體系缺乏有效的實時監(jiān)測手段來及時發(fā)現(xiàn)并處理這些健康問題。特別是在高溫天氣下，工人中暑的風險顯著增加，但由于監(jiān)測機制的缺失，管理人員往往難以及時掌握工人的身體狀況，從而錯過了最佳的干預時機。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術提供一種基于建筑施工的人員信息監(jiān)測方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有建筑施工行業(yè)在利用人臉識別技術優(yōu)化閘口管理的過程中，工人安全裝備與施工設備攜帶之間存在沖突的問題。

2、第一方面，本技術提供一種一種基于建筑施工的人員信息監(jiān)測方法，應用于人員定位卡，包括：

3、在進行身份驗證時，控制所述人員定位卡采集施工人員的第一語音指令，提取所述第一語音指令中的當前聲紋特征；對所述當前聲紋特征進行處理分析，得到第一分析結果，根據(jù)所述第一分析結果確定所述施工人員能否通過身份驗證；

4、在進行建筑施工時，控制所述人員定位卡定期采集所述施工人員的第二語音指令，提取所述第二語音指令中的當前聲音特征；

5、對所述當前聲音特征進行處理分析，得到第二分析結果，根據(jù)所述第二分析結果確定所述施工人員的當前身體狀態(tài)；將所述施工人員的當前身體狀態(tài)與預設正常狀態(tài)進行比對；

6、若所述施工人員的當前身體狀態(tài)低于正常狀態(tài)，基于所述人員定位卡獲取所述施工人員的位置信息，根據(jù)所述位置信息對所述施工人員進行救助。

7、本技術采用以上技術方案具有以下優(yōu)點：通過引入聲紋識別技術，施工人員無需頻繁摘戴安全帽即可完成身份驗證，有效避免了安全裝備與施工設備攜帶之間的沖突，提高了通行效率和安全性。并且，定期對施工人員的聲音特征進行采集與分析，能夠及時發(fā)現(xiàn)并預警潛在的健康問題，如中暑、疲勞等，為管理人員提供了重要的健康監(jiān)測數(shù)據(jù)支持，確保了施工人員的生命安全。

8、可選的，所述對所述當前聲紋特征進行處理分析，得到第一分析結果，根據(jù)所述第一分析結果確定所述施工人員能否通過身份驗證，包括：

9、提取所述人員定位卡的預留聲紋特征，將所述當前聲紋特征與所述預留聲紋特征進行匹配；

10、若所述當前聲紋特征與所述預留聲紋特征匹配，則確定所述施工人員通過身份驗證；

11、若所述當前聲紋特征與所述預留聲紋特征不匹配，則基于聲紋模型，根據(jù)所述預留聲紋特征，生成模擬聲紋特征；

12、將所述當前聲紋特征與所述模擬聲紋特征進行匹配；

13、若所述當前聲紋特征與所述預留聲紋特征匹配，則確定所述施工人員身份驗證通過；

14、若所述當前聲紋特征與所述預留聲紋特征不匹配，則確定所述施工人員身份驗證不通過。

15、本技術采用以上技術方案具有以下優(yōu)點：通過引入模擬聲紋生成與匹配機制，能夠在一定程度上容忍聲紋特征的自然變化或輕微干擾，從而提高了身份驗證的準確性。并且，即使初步匹配失敗，也不會立即拒絕驗證，而是通過模擬聲紋生成與匹配進一步確認身份，增加了驗證流程的復雜性和安全性。此外，對于因特殊原因(如聲音輕微變化)導致初步匹配失敗的施工人員，能夠提供更多驗證機會，避免了不必要的通行障礙，提升了用戶體驗。該方法能夠靈活應對不同情況下的身份驗證需求，無論是正常情況下的快速通行還是特殊情況下的復雜驗證，都能給出合理的處理結果。

16、可選的，所述人員定位卡包含若干麥克風單元，所述控制所述人員定位卡定期采集所述施工人員的第二語音指令，包括：

17、控制所述人員定位卡向所述施工人員發(fā)出語音采集信號；

18、在所述施工人員發(fā)出所述語音采集信號時，控制所述若干麥克風單元同時采集所述施工人員發(fā)出的語音信號；

19、對所述語音信號進行降噪處理，得到處理后語音信號；

20、對所述處理后語音信號進行特征提取，得到背景噪音、目標語音；

21、基于語音分離技術，將所述目標語音從背景噪音中提取出來，得到第二語音指令。

22、本技術采用以上技術方案具有以下優(yōu)點：通過多麥克風同步采集和降噪處理，有效減少了環(huán)境噪音對語音質(zhì)量的影響，提高了語音指令的清晰度和可辨識度。并且，利用語音分離技術從復雜的聲音環(huán)境中提取出目標語音，確保了健康監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。此外，施工人員無需在安靜的環(huán)境中發(fā)出語音指令，即使在嘈雜的工地上也能順利進行健康監(jiān)測，提升了用戶的便捷性和舒適度。

23、可選的，所述對所述當前聲音特征進行處理分析，得到第二分析結果，根據(jù)所述第二分析結果確定所述施工人員的當前身體狀態(tài)，包括：

24、提取所述當前聲音特征中與身體狀態(tài)相關的身體狀態(tài)特征；

25、基于深度學習模型，對所述身體狀態(tài)特征進行訓練和分析，得到身體狀態(tài)數(shù)據(jù)；

26、根據(jù)所述身體狀態(tài)數(shù)據(jù)，確定所述施工人員的當前身體狀態(tài)。

27、本技術采用以上技術方案具有以下優(yōu)點：通過深度學習模型的復雜學習和分析能力，能夠更準確地從聲音特征中提取出與身體狀態(tài)相關的信息，從而提高身體狀態(tài)評估的準確性。并且，深度學習模型具有強大的泛化能力，能夠適應不同施工人員的個體差異和聲音特性，使得評估結果更加客觀和可靠。此外，能夠實時監(jiān)測施工人員的身體狀態(tài)，并在發(fā)現(xiàn)異常情況時及時發(fā)出預警，為管理人員提供及時的干預機會，保障施工人員的生命安全和健康。

28、可選的，所述基于所述人員定位卡獲取所述施工人員的位置信息，根據(jù)所述位置信息對所述施工人員進行救助，包括：

29、根據(jù)所述人員定位卡，確定所述施工人員的位置信息；

30、獲取若干其他人員定位卡的其他定位信息；

31、根據(jù)所述位置信息、所述其他定位信息，確定與所述施工人員距離最小的其他施工人員；

32、將所述位置信息發(fā)送至所述其他人員定位卡，以使所述其他施工人員根據(jù)所述位置信息向所述施工人員移動，并進行救助。

33、本技術采用以上技術方案具有以下優(yōu)點：通過精確的位置信息和快速的算法匹配，能夠迅速找到最近的救助者，縮短救助響應時間，提高救助效率。并且，緊急救助流程的自動化和實時性，使得工地管理人員和施工人員能夠更好地應對突發(fā)事件，降低事故風險，增強工地的整體安全性。同時，在緊急情況下，能夠自動協(xié)調(diào)工地上的施工人員，促進團隊協(xié)作和互助精神，共同應對挑戰(zhàn)。此外，通過精確的位置追蹤和救助者分配，能夠優(yōu)化救助資源的配置，確保救助行動的高效和有序進行。

34、可選的，所述方法還包括：

35、當發(fā)生安全事故時，獲取若干安全出口信息；

36、根據(jù)所述若干安全出口信息、所述位置信息，確定與所述位置信息距離最小的最近安全出口；

37、根據(jù)所述位置信息，所述最近安全出口，規(guī)劃出最優(yōu)疏散路線；

38、向所述人員定位卡發(fā)送所述最優(yōu)疏散路線，以使所述施工人員根據(jù)所述最優(yōu)疏散路線進行疏散。

39、本技術采用以上技術方案具有以下優(yōu)點：通過智能的路徑規(guī)劃和實時的位置追蹤，能夠為施工人員提供最優(yōu)的疏散路線，縮短疏散時間，提高疏散效率。并且，能夠確保施工人員在緊急情況下迅速且有序地撤離到安全區(qū)域，減少傷亡和損失。

40、可選的，所述人員定位卡包含加速度傳感器，所述方法還包括：

41、根據(jù)所述人員定位卡，實時獲取所述施工人員的當前移動軌跡；

42、將所述當前移動軌跡與預設移動軌跡實時匹配，當所述當前移動軌跡與預設移動軌跡不匹配時，控制所述加速度傳感器對所述當前移動軌跡進行加速度檢測，得到所述當前移動軌跡的當前加速度；

43、將所述當前加速度與預設加速度進行比對，若所述當前加速度大于預設加速度，則確定所述當前加速度存在異常，并控制所述施工人員的防護設備進行緊急制動。

44、本技術采用以上技術方案具有以下優(yōu)點：通過實時監(jiān)控移動軌跡和加速度檢測，能夠及時發(fā)現(xiàn)并應對施工人員的異常移動行為，有效防止墜落、碰撞等安全事故的發(fā)生。并且，加速度傳感器的快速響應和緊急制動功能的即時觸發(fā)，能夠在最短的時間內(nèi)采取措施保護施工人員的安全。此外，將防護設備與智能監(jiān)控系統(tǒng)相結合，實現(xiàn)了防護設備的智能化和自動化控制，提高了其在實際應用中的效能和可靠性。

45、第二方面，本技術提供一種基于建筑施工的人員信息監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

46、聲紋驗證模塊，用于在進行身份驗證時，控制人員定位卡采集施工人員的第一語音指令，提取所述第一語音指令中的當前聲紋特征；對所述當前聲紋特征進行處理分析，得到第一分析結果，根據(jù)所述第一分析結果確定所述施工人員能否通過身份驗證；

47、聲音特征分析模塊，用于在進行建筑施工時，控制所述人員定位卡定期采集所述施工人員的第二語音指令，提取所述第二語音指令中的當前聲音特征；

48、狀態(tài)比對與評估模塊，用于對所述當前聲音特征進行處理分析，得到第二分析結果，根據(jù)所述第二分析結果確定所述施工人員的當前身體狀態(tài)；將所述施工人員的當前身體狀態(tài)與預設正常狀態(tài)進行比對；

49、定位救助模塊，用于若所述施工人員的當前身體狀態(tài)低于正常狀態(tài)，基于所述人員定位卡獲取所述施工人員的位置信息，根據(jù)所述位置信息對所述施工人員進行救助。

50、可選的，所述聲紋驗證模塊，具體用于：

51、提取所述人員定位卡的預留聲紋特征，將所述當前聲紋特征與所述預留聲紋特征進行匹配；

52、若所述當前聲紋特征與所述預留聲紋特征匹配，則確定所述施工人員通過身份驗證；

53、若所述當前聲紋特征與所述預留聲紋特征不匹配，則基于聲紋模型，根據(jù)所述預留聲紋特征，生成模擬聲紋特征；

54、將所述當前聲紋特征與所述模擬聲紋特征進行匹配；

55、若所述當前聲紋特征與所述預留聲紋特征匹配，則確定所述施工人員身份驗證通過；

56、若所述當前聲紋特征與所述預留聲紋特征不匹配，則確定所述施工人員身份驗證不通過。

57、可選的，所述聲音特征分析模塊，具體用于：

58、控制所述人員定位卡向所述施工人員發(fā)出語音采集信號；

59、在所述施工人員發(fā)出所述語音采集信號時，控制所述若干麥克風單元同時采集所述施工人員發(fā)出的語音信號；

60、對所述語音信號進行降噪處理，得到處理后語音信號；

61、對所述處理后語音信號進行特征提取，得到背景噪音、目標語音；

62、基于語音分離技術，將所述目標語音從背景噪音中提取出來，得到第二語音指令。

63、可選的，所述狀態(tài)比對與評估模塊，具體用于：

64、提取所述當前聲音特征中與身體狀態(tài)相關的身體狀態(tài)特征；

65、基于深度學習模型，對所述身體狀態(tài)特征進行訓練和分析，得到身體狀態(tài)數(shù)據(jù)；

66、根據(jù)所述身體狀態(tài)數(shù)據(jù)，確定所述施工人員的當前身體狀態(tài)。

67、可選的，所述定位救助模塊，具體用于：

68、根據(jù)所述人員定位卡，確定所述施工人員的位置信息；

69、獲取若干其他人員定位卡的其他定位信息；

70、根據(jù)所述位置信息、所述其他定位信息，確定與所述施工人員距離最小的其他施工人員；

71、將所述位置信息發(fā)送至所述其他人員定位卡，以使所述其他施工人員根據(jù)所述位置信息向所述施工人員移動，并進行救助。

72、可選的，所述人員信息監(jiān)測系統(tǒng)還包括事故處理模塊，用于：

73、當發(fā)生安全事故時，獲取若干安全出口信息；

74、根據(jù)所述若干安全出口信息、所述位置信息，確定與所述位置信息距離最小的最近安全出口；

75、根據(jù)所述位置信息，所述最近安全出口，規(guī)劃出最優(yōu)疏散路線；

76、向所述人員定位卡發(fā)送所述最優(yōu)疏散路線，以使所述施工人員根據(jù)所述最優(yōu)疏散路線進行疏散。

77、可選的，所述人員信息監(jiān)測系統(tǒng)還包括防護模塊，用于：

78、根據(jù)所述人員定位卡，實時獲取所述施工人員的當前移動軌跡；

79、將所述當前移動軌跡與預設移動軌跡實時匹配，當所述當前移動軌跡與預設移動軌跡不匹配時，控制所述加速度傳感器對所述當前移動軌跡進行加速度檢測，得到所述當前移動軌跡的當前加速度；

80、將所述當前加速度與預設加速度進行比對，若所述當前加速度大于預設加速度，則確定所述當前加速度存在異常，并控制所述施工人員的防護設備進行緊急制動。