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建筑结构施工现场存在多工种作业、各类大型机械同时运转、施工环境复杂等众多安全隐患因素,从而导致施工阶段各类安全事故频发。在动态施工过程中,建筑结构承受的荷载多变,各类支撑结构相互影响,造成整体结构的稳定性较差。处于施工阶段的在建结构同时受到自然条件、现场施工水平与建筑质量等因素的影响容易出现垮塌、倾覆等安全事故,且往往造成较大的人员伤亡。本文在国家十三五重点研发计划项目《超高层建筑工程施工安全关键技术研究与示范》(2016YFC0802002-03)的支持下,针对建筑结构施工阶段的施工电梯、塔式起重机、螺栓连接、高支模和深基坑五种存在重大安全隐患的监测对象,进行基于深度学习、低成本智能移动终端与机器视觉的智能化安全监测关键技术研究。同时开展基于上述研究成果的施工安全监测系统集成技术研究,本文的主要研究内容如下:(1)提出了基于智能移动终端的施工电梯舒适度便携式检测方法。开发了一款加速度采集软件,能够调用智能手机内置的加速度传感器,同时对电梯运行过程中三个方向上的加速度进行采集,并利用IS02631-1997评价标准进行舒适度评估。首先,开展振动台试验验证了智能手机采集加速度数据的精度,并与电梯综合性能测试仪进行对比,结果表明两类监测数据的相关系数大于0.92,呈现高度一致性。然后,分析了不同运行模式和不同负荷对电梯舒适度的影响。对三栋建筑内的电梯进行了舒适度检测及评估,验证了该检测方法的实用性和便捷性。最后,提出了基于一维卷积神经网络(1-Dimensional Convolutional Neural Network)的施工电梯舒适度评估方法。该方法具有较高的检测精度且能够实现端到端的快速评估,与智能手机相结合能够进一步提高施工电梯舒适度检测及评估的便携性和快速性。(2)针对塔式起重机吊装物体与工人碰撞安全风险隐患监测,提出了一种基于机器视觉与 Faster R-CNN(Region-based Convolutional Neural Network)深度学习技术的塔式起重机吊装安全距离智能监测方法。首先,建立基于吊钩和工人的Faster R-CNN模型,实现图片中吊钩与工人的准确定位。然后,研究了物体比率值(像素长度与实际长度之比)与距离(目标与摄像机)的相关性,实现吊钩与工人之间水平距离的动态监测,且平均监测误差仅为3.79%。最后,为了实现基于变焦摄像机的吊装安全距离监测,验证了摄像机焦距、比率值和距离三者之间的关系,进一步提升了该方法的实用性。(3)针对螺栓连接的松弛损伤,提出了基于目标检测的螺栓连接松弛损伤监测方法,包括以螺栓松弛角来衡量的小松弛损伤和以螺杆是否伸出结构表面来衡量的大松弛损伤。针对小松弛损伤监测,建立面向螺栓松动检测的SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型,并对模型的识别精度进行评估。依据定位信息获得螺栓的松弛角,试验结果表明松弛角监测精度为95.53%。同时分析了不同光照条件和不同拍摄角度对该方法的影响。将模型移植至智能手机中,完成基于智能手机的螺栓实时分类系统,初步验证了基于结构损伤的深度学习模型在智能移动终端上运行的潜力。针对大松弛损伤监测,建立面向螺栓松动检测的Faster R-CNN模型,该模型的识别精度为0.9503。并对该方法的最小可识别螺杆高度进行评估。同时分析了不同光照条件、拍摄角度、结构振动和不同类型螺栓对该方法的影响。将网络摄像机与模型相连接,实现螺栓大松弛损伤的实时监测。(4)针对施工阶段高支模混凝土施工和深基坑支护的稳定性安全监测,提出了基于语义分割和智能移动终端的结构位移快速应急监测方法。针对高支模安全监测特点,提出了基于智能移动终端与Mask R-CNN模型的单测点位移监测方法,实现图片中标靶的像素级识别和分割。通过静态试验、动态试验和远程位移监测验证了所提方法的监测性能,借助光学长焦摄像头实现了10m处测点的位移监测,且平均监测误差仅为4.1 8%。针对深基坑安全监测特点,提出了基于智能移动终端与FCN(Fully Convolutional Networks)模型的纵向多测点位移监测方法,实现不同距离处多个标靶的像素级识别和分割,从而应用1台智能终端摄像头实现纵向多个测点的位移监测。通过可行性试验、灵敏度测试和多点位移监测验证了所提方法的监测效果,结果表明各测点位移的平均监测误差均小于2%。(5)最后,结合上述研究提出了基于网络摄像机、智能移动终端和深度学习的建筑结构施工安全智能化监测系统平台,对平台的功能进行设计。基于物联网技术搭建的智慧工地平台,可以对施工现场具有较大隐患的结构进行安全监测,比如施工电梯、塔式起重机、钢结构螺栓连接、高支模和深基坑。平台包括网络摄像机实时监测与便携式智能手机快速监测/检测两种模块。根据两种监测方式的特点进行了平台系统设计,平台系统包括服务器端和移动端。服务器端可以实现监测管理、数据显示、状态评估和安全预警等功能。移动端通过调用智能手机内置的加速度传感器和摄像头完成相关数据采集,通过局域网或4G网络传输至服务器,并在服务器端软件中显示,便于施工现场的统一管理。此外,智能手机具有强大的运算能力,可将深度学习模型移植到智能手机中完成施工电梯舒适度评估和螺栓松弛损伤识别。因此,该监测系统提高了施工现场的安全监测能力,能够及时发现并预防安全事故的发生。