智慧工地背景下桥梁项目施工安全监测研究

邢福伟

（西藏自治区交通运输综合行政执法总队，西藏拉萨 850000）

0 引言

近年来，桥梁工程行业随着交通体系的不断完善而迅速发展，桥梁工程的建设为人们的出行带来了便利。但在工程规模逐步扩大的同时，桥梁施工安全事故数量较以往明显增加，不仅威胁施工人员的安全，还造成极为严重的经济损失。在此背景下，为实现对安全事故的有效管控，将智慧化技术融入桥梁工程施工安全监测工作中成为大势所趋，这一做法能够降低桥梁安全事故发生概率，保障交通运输行业稳健发展。

1 智慧工地介绍

智慧工地是指利用先进的信息技术和物联网技术，提升工地管理效率、优化工程施工流程，提高施工安全性的工地管理模式。具体来说，可以通过在施工现场安装传感器、摄像头等设备，实时监测、收集各个环节的数据信息，并将所收集的数据通过网络传输到中央服务器进行分析和处理[1]。

智慧工地具有以下特点：一是通过传感器和监控设备，实时监测施工现场各个区域的环境参数、设备运行状态、人员活动信息，及时掌握现场情况，便于管理人员制定决策。二是通过对收集的数据展开分析，帮助管理人员了解工地运行情况，提供预警和预测，优化施工流程，提高施工效率。三是利用自动化技术，实现对设备的自动控制，减少人力投入，提高生产效率，同时通过人工智能、机器学习技术，对工地数据进行智能分析，辅助决策，提升管理水平。四是通过视频监控、智能安全帽等手段，实时监测工地的安全状况，及时发现并处理安全问题。五是通过传感器监测噪声、振动、空气质量等环境参数，保障现场施工人员的健康与安全。六是依托网络平台，实现信息共享、协同工作。不同部门、不同施工单位之间可以共享数据信息，通过协同作业，提高施工效率。

2 桥梁安全监测应用要点

2.1 安全监测流程

安全监测系统由5G 网络、WEB 软件等部分组成，具体流程如图1 所示。

该系统中，监测安全帽佩戴情况的设备为NVIDIA Jetson AGX Xavier 设备，该设备具有接口丰富、资源充足、维护难度小和功耗低等优点，可以充分满足桥梁施工的需要。

2.2 设计BIM 模型

2.2.1 设计理念

为减小BIM 模型的体量，可以借助BIMFACE 引擎，对基于Revit 软件的桥梁BIM 模型加以处理，通过优化模型渲染方式，保证模型在后续安全监测工作中可以更快、更直观地显示在前端界面上。从信息维度的角度看，当前桥梁工程安全监测模型主要包括建筑信息、外观信息。其中，建筑信息指的是桥梁工程相关数据以及构件属性信息；外观信息为直观的三维模型[2]。通过对桥梁信息进行轻量化处理，在保证工作人员顺利完成后续信息分析工作的基础上，依据实际需求快速提取或存储相应的数据，从而提升安全监测工作效率。

2.2.2 设计要点

（1）几何转换

几何转换指的是将大体量BIM 模型转换为小体量模型，这一过程的关键在于描述模型的方式。目前，常用的描述方式有两种：一是参数几何化，二是三角化。其一，参数几何化是指使用不同参数对三维模型加以描述，例如，使用底面直径、圆心坐标和柱体高度描述圆柱体。此种方式的优点是只需使用数个小数，便能够准确描述并构建一个模型，保证模型具有理想的精细度，同时使模型规模得到控制。其二，三角化是指使用三角形对模型外观加以描述。在几何体确定的前提下，模型精细度将随着三角形数量的增加而提高，同时，模型体量、渲染所消耗的资源量也会增大，极易导致轻量化效果不理想。为避免该情况出现，工作人员应对三角形数量加以控制，以降低轻量化难度。虽然通过该方式转换的模型精细度略逊于参数几何化方法，但由于此种方式的操作相对简单，因此，在实际工作中，工作人员通常会搭配使用以上两种方式，以确保几何转换效果达到预期。

（2）渲染处理

为保证3D 模型得到及时且顺畅的显示，需将每秒帧数控制在15～30 帧。对于需要整合各专业数据的建筑模型而言，数据体量过大将消耗计算机大量资源及容量，沿用常规方法绘制模型，不仅无法保证全部数据被加载到系统中，还会造成模型卡顿。工作人员可以通过批量绘制、多重LOD 或遮挡剔除的方式，调整绘制流程，在控制内存消耗量的前提下，提高渲染模型的速度。

首先，批量绘制。以往每次绘制模型均需对绘制程序接口进行调用，该方法不仅会消耗大量CPU 资源，还会造成GPU 闲置。合并相同状态的模型并批量绘制，可以通过控制调用次数，使CPU、GPU 负载处于平衡状态，系统性能也将明显提高。

其次，多重LOD。多重LOD 是BIM 领域的核心技术。若场景存在体量较小的模型或远离视点的模型，模型向屏幕投射的像素数量十分有限，此时，使用大量几何图元对模型加以表示，不仅会浪费空间，还会降低渲染的速度。在此背景下，多重LOD 应运而生，该技术使用具有不同精细度的几何体对模型加以表示，模型精细度主要取决于其与渲染相机的距离，并且会随着距离的缩小而提高。事实证明，灵活使用该技术，可以在保证模型视觉效果的前提下，使渲染效率得到大幅提高。

最后，遮挡剔除。该技术的关键在于裁剪无法被投影至人眼视锥的模型，简单来说，就是在绘制场景时仅考虑前方物体，不绘制由于受到遮挡而无法顺利投影的其他物体。这一方法的优点是能够有效控制渲染模型总数，在减少内存占用量的同时，提高渲染速度以及显示效率，使整体性能更加理想。

（3）控制图元数量

虽然参数几何化可以使图元体积得到降低，但对于大型项目而言，此种方式将产生海量数据，不符合轻量化要求。考虑到桥梁项目存在多个状态一致但位置不同的模型，因此，工作人员可以根据两个图元是否能够实现互相转换，对图元进行合并，由此达到控制图元数量的目的。具体步骤如下：第一，数据预处理。收集桥梁施工过程中的监测数据，如图像、传感器数据。对于图像数据，可以使用图像处理技术进行预处理，提高后续处理的质量。第二，特征提取。相似性算法通常需要将数据转化为特征向量的形式，以便完成后续的相似性度量，因此，可以使用特征描述子、轮廓提取等计算机视觉技术，对预处理后的图像数据特征加以提取。第三，相似性度量。选取适当的相似性度量方法，衡量图元之间的相似性，常见的相似性度量方法有欧氏距离、余弦相似性等，应根据具体需求选择合适的相似性度量方法。第四，图元数量减少。以相似性度量的结果为依据，采用聚类、降维等方法减少图元数量。例如，利用聚类算法，将相似的图元归为一类，从而减少图元的数量。第五，建模并监测。基于减少后的图元数量，建立施工安全监测模型，使用机器学习、深度学习等方法训练模型，以实现施工过程的安全监测。

2.2.3 最终效果

对BIM 模型进行轻量化处理的流程是：建立模型—几何转换—合并相似图元—轻量化模型—渲染数据—空间索引—遮挡剔除—多重LOD—批量绘制[3]。具体来说，首先，通过参数几何化+三角化的方式，对模型进行几何转换，获得轻量化模型。其次，渲染模型，借助剔除遮挡、多重LOD 及其他主流技术，对渲染计算量加以控制。最后，在批量绘制的协助下，对CPU、GPU 负载进行平衡，保证渲染过程的流畅[4]。

2.3 建立WEB 架构

实践经验表明，WEB 服务架构的构建可以将桥梁工程安全监测数据更为直观地展现给工作人员，便于工作人员进行工程施工安全情况的远程监控，为安全监测工作效率、质量的提升提供有效的支持。现阶段，为降低桥梁工程施工安全监测工作的难度，可以将WEB 架构与BIM 模型相结合，在为传感器数据分析提供直观分析平台的基础上，为后续数据信息的共享、各方工作的协调、安全管控工作的顺利开展提供有效的支持。WEB 架构的组成如下。

2.3.1 B/S 架构

以往软件架构多为C/S 架构，客户端需要先安装软件并处理数据，再将经过处理的数据同步至服务器。需要明确的是，虽然C/S 架构有诸多优点，例如，可以在减小服务器压力的同时提高响应速度，但也存在维护难度大、升级成本高和通用性不足等问题。B/S 架构的问世有效弥补了C/S 架构的缺陷，B/S 架构的特点是能够通过浏览器使用软件，将系统核心功能集成至服务器，通过分离处理数据与展示数据的过程，使软件功能更加完善。另外，B/S 架构还省略了更新的步骤，使客户端自动升级软件的设想成为现实，开发系统、维护系统的难度随之降低。由此可见，B/S 架构取代传统的C/S 架构是大势所趋。

2.3.2 Vue 框架

该框架是渐进式框架的代表，整合了Angular、React 的优势，既适配DOM 技术，又符合双向绑定的条件。与其他前端框架相比，该框架的API 相对简单，有效降低了使用难度，可保证代码得到充分利用。

2.3.3 MySQL

MySQL 可用于对规模不同的程序的数据库进行管理，其优点在于支持JAVA、PHP 等编程语言，可以为用户提供报表、索引和查询服务。另外，MySQL 较其他系统具有更加突出的稳定性、灵活性，这也是该系统被广泛用于网站开发及管理的原因。

2.3.4 Spring Boot

作为只需花费较少时间便能建立一个完整WED服务的框架，Spring Boot 开发的初衷是精简创建项目的流程，提高创建项目的效率。该框架具有热部署、自动配置等特点，不仅适配多种常见的架构，还提供了包括云部署、持续集成在内的多项功能，在精简研发流程方面有突出表现。

2.4 确定WEB 软件

2.4.1 设置传感器

考虑到工控机需在获得振动频率、起始温度等数据的前提下，才能完成后续的计算，因此，工作人员需对传感器各项参数进行调整，同时将调整后的参数同步至数据库保存，在出现计算需求时，工控机只需经由服务器发出请求，便能够从数据库获得所需数据。实际工作中，可以视情况设置以下类型的传感器：实时监测桥梁结构的稳定性和健康状况的加速度传感器。监测桥梁倾斜角度，及时发现桥梁的倾斜、位移情况，以便提前采取必要措施的倾斜传感器。监测桥梁结构温度变化的温度传感器。监测环境中的气压变化，预警气候变化对桥梁结构的影响的气压传感器。监测桥梁周围环境的湿度水平，检测潮湿环境对结构材料的腐蚀及损坏的湿度传感器。监测桥梁所处位置的风速，及时发出预警，防止风力对桥梁造成负面影响的风速传感器。监测桥梁承载结构的压力变化，检测过载或不均衡负荷等异常情况的压力传感器。监测地震或桥梁结构的振动情况，及时发现异常振动并采取措施以保护桥梁结构安全的振动传感器。

2.4.2 预警

加载模型的环节结束后，由前端预警页面负责向后端发送连接请求，通过建立连接的方式，确保后端能够持续向前端传输所需数据。与常规的ajax 轮询相比，该方式可以减少请求发起次数，解决资源大量浪费的问题。

2.4.3 监测安全帽佩戴情况

工作人员根据实践经验，决定对BIM 模型监测系统进行结合，从而达到实时监测、反馈安全帽佩戴情况的目的。监测流程如图2 所示。

图2 监测流程

若施工现场存在人员未佩戴安全帽的情况，监测系统会将人数、图片和位置等数据信息上传至服务器，经由websocket 向前端传输数据，前端根据接收的数据，将模型违规位置以红色显示（见图3），同时显示违规数据。若监测结果表明，施工现场1min 内未发现未佩戴安全帽的人员，则说明施工现场情况安全，此时，监测系统负责向服务器提交监测数据，由服务器将数据同步至前端并加以展示[5]。

图3 人员违规监测示意图

3 结语

桥梁工程作为交通运输行业的重点工程之一，其工程质量与社会经济发展稳定性之间存在着直接的联系。新形势下，为保证我国桥梁建设事业安全稳定发展，有关人员提出构建智慧工地，将现代化监控技术融入桥梁施工中，以准确、快速地找出桥梁工程施工的安全隐患，并制定针对性的解决策略。事实证明，这一做法能够控制工程施工安全风险，最大限度地减少安全事故，避免人员伤亡和财产损失，对建筑行业发展具有重大意义。