技術特征：

1.基于大數據的智能建筑安全監管系統，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的基于大數據的智能建筑安全監管系統，其特征在于，材料堆監管模塊包括：

3.根據權利要求2所述的基于大數據的智能建筑安全監管系統，其特征在于，材料堆監管模塊還包括：

4.根據權利要求2或3所述的基于大數據的智能建筑安全監管系統，其特征在于，在深度學習模型生成單元中，對于數據存儲模塊中的圖片數據和視頻數據，通過深度學習算法直接識別出屬于材料堆的像素，將屬于材料堆的像素標記為特定類別，其余背景像素標記為另一類別；

5.根據權利要求2所述的基于大數據的智能建筑安全監管系統，其特征在于，在深度學習模型生成單元中，通過深度學習算法識別材料堆分割圖中的材料類別，根據不同的材料類別設定不同的高度閾值。

6.根據權利要求3所述的基于大數據的智能建筑安全監管系統，其特征在于，材料堆堆放高度預警單元中，深度學習算法在判斷材料堆分割圖中的材料類別是否超過高度閾值時，對于一個材料類別的其中一個材料堆m進行高度識別時，采用材料堆m的多個連續幀的材料堆分割圖，通過深度學習算法分別計算出材料堆m在每個材料堆分割圖的堆放高度，得到一個堆放高度集s1，然后采用卡爾曼濾波算法對堆放高度集s1進行平滑處理，得到一個堆放高度，然后判斷堆放高度是否超過所屬材料類別的設定閾值，若超過，則觸發預警。

7.根據權利要求2所述的基于大數據的智能建筑安全監管系統，其特征在于，堆放整齊判定單元中，采用canny邊緣檢測算法判斷材料堆是否堆放整齊，若超過設定閾值，則觸發預警，如下：

8.使用權利要求1-7任一項所述的基于大數據的智能建筑安全監管方法，其特征在于，包括以下步驟：

技術總結
本發明公開了基于大數據的智能建筑安全監管系統，包括：采集模塊：包括多個攝像頭，通過攝像頭實時采集圖片數據和視頻數據；并用于將采集到的圖片數據和視頻數據傳輸給數據存儲模塊；數據存儲模塊：用于存儲采集模塊傳輸的圖片數據和視頻數據；材料堆監管模塊：用于對建筑材料中的材料堆進行監管，識別材料堆的堆放高度是否符合堆放高度要求，若不符合，則觸發預警，判斷材料堆是否符合堆放整齊要求，涉及建筑安全監管技術領域，本申請通過識別材料堆的堆放高度是否符合堆放高度要求，判斷材料堆是否符合堆放整齊要求，可以有力預防因材料堆超高或是材料堆不整齊堆放致使材料滾落或坍塌的安全事故，最大程度保障施工現場人員的生命安全。

技術研發人員：單小利,朱晨暉,趙夢影
受保護的技術使用者：臺州市勇誠網絡通信有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24