技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測方法，其特征在于，所述將所述第一結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和第二結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)導(dǎo)入bim模型中，判斷第一結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與第二結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)是否存在差異的步驟，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測方法，其特征在于，所述對(duì)所述結(jié)構(gòu)變化值進(jìn)行結(jié)構(gòu)安全評(píng)估，判斷建筑物是否存在結(jié)構(gòu)安全隱患的步驟，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測方法，其特征在于，所述對(duì)所述煙霧檢測數(shù)據(jù)和溫度檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，判斷建筑物內(nèi)是否存在火災(zāi)安全隱患的步驟，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測方法，其特征在于，所述圖像監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，判斷建筑物是否存在非法入侵安全隱患的步驟，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測方法，其特征在于，所述根據(jù)不同安全隱患監(jiān)測結(jié)果，觸發(fā)不同的報(bào)警信號(hào)的步驟，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測方法，其特征在于，所述根據(jù)觸發(fā)的報(bào)警信號(hào)，對(duì)存在的安全隱患進(jìn)行定位的步驟，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述位置信息和安全隱患類型，獲取安全隱患的解決方法的步驟，包括：

9.一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，適用于權(quán)利要求1-8任意一項(xiàng)所述的一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測方法，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述中央控制模塊(3)，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于人工智能的建筑物安全監(jiān)測方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取建筑物不同階段的結(jié)構(gòu)監(jiān)測數(shù)據(jù)，將結(jié)構(gòu)監(jiān)測數(shù)據(jù)導(dǎo)入BIM模型中，計(jì)算出結(jié)構(gòu)變化值并對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)安全評(píng)估，判斷建筑物是否存在結(jié)構(gòu)安全隱患；獲取并分析建筑物關(guān)鍵區(qū)域內(nèi)的煙霧濃度檢測數(shù)據(jù)和溫度檢測數(shù)據(jù)，判斷建筑物是否存在火災(zāi)安全隱患；獲取并分析建筑物各入口處的圖像監(jiān)測數(shù)據(jù)，判斷建筑物是否存在非法入侵安全隱患；設(shè)置三種不同的報(bào)警規(guī)則，根據(jù)不同類型的安全隱患監(jiān)測結(jié)果觸發(fā)不同的報(bào)警信號(hào)，并獲取對(duì)應(yīng)的解決方法；實(shí)現(xiàn)了對(duì)建筑物各種類型的安全隱患進(jìn)行監(jiān)測和評(píng)估，有效地管理和應(yīng)對(duì)建筑物各種類型的安全風(fēng)險(xiǎn)，提高建筑物的安全性和穩(wěn)定性，保障人員安全。

技術(shù)研發(fā)人員：吳曉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：河南恒之錦建筑工程有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21