(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211107349.6 (22)申请日 2022.09.09 (71)申请人 广东重工建设监理有限公司 地址 510670 广东省广州市黄埔区揽月路 101号A座7层 申请人 成都重诚项目管理有限公司 　 深圳重诚项目管理有限公司 (72)发明人 赵旭　史俊沛　张立锋　何建浩　 刘琰　孟耀文　陈涛　戴飞　 刘祥东　曾耀庭　侯传峰　陈海华　 邝彬　 (74)专利代理 机构 广州科捷知识产权代理事务 所(普通合伙) 44560 专利代理师 钟慧增(51)Int.Cl. H04N 7/18(2006.01) H04L 67/1097(2022.01) H04L 67/06(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06F 9/50(2006.01) (54)发明名称 一种佩戴式旁站记录仪和系统及其旁站监 理方法 (57)摘要 本发明公开了一种佩戴式旁站记录仪和系 统及旁站监理方法包括设置于佩戴载体上的录 像机、 摄像头、 控制模块、 行为识别模块、 数据模 块、 无线传输模块， 录像机用于采集施工现场的 视频数据， 摄像头用于拍照采集施工现场的违规 行为图片数据， 数据模块用于存储视频数据和违 规行为图片数据， 行为识别模块存储有深度学习 模型， 行为识别模块用于实时从数据模块获取视 频数据， 并通过深度学习模型对视频数据进行边 缘计算分析， 将分析结果发送至控制模块， 控制 模块依据分析结果判断是否向所述摄像头发送 拍照指令。 本发 明可对施工 现场的违规行为进行 自动识别判断和记录， 提高对现场的监控质量， 便于对施工关键过程进行复查。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 115484437 A 2022.12.16 CN 115484437 A 1.一种佩戴式旁站记录仪， 其特征在于： 包括设置于佩戴载体上的录像机、 摄像头、 控 制模块、 行为识别模块、 数据模块、 无线传输模块， 所述控制模块分别与所述录像机、 摄像 头、 行为识别模块、 数据模块电连接， 所述数据模块分别与所述录像机、 摄像头、 行为识别模 块、 无线传输模块电连接， 所述录像机用于采集施工现场的视频数据， 所述摄像头用于拍照 采集施工现场的违规行为图片数据， 所述数据模块用于存储视频数据和违规行为图片数 据， 所述行为识别模块存储有深度学习模型， 所述行为识别模块用于实时从所述数据模块 获取视频数据， 并通过深度学习模型对视频数据进行边缘计算分析， 将分析结果发送至所 述控制模块， 所述控制模块依据分析 结果判断是否向所述摄 像头发送拍照指令 。 2.根据权利要求1所述一种佩戴式旁站记录仪， 其特征在于： 所述佩戴载体上设置有 GPS定位模块， 所述GPS 定位模块分别与所述控制模块和数据模块电连接， 所述GPS 定位模块 用于采集所述佩戴载体的位置数据， 并将位置数据发送至数据模块。 3.根据权利要求2所述一种佩戴式旁站记录仪， 其特征在于： 所述佩戴载体上设置有照 明灯， 所述照明灯和所述控制模块电连接， 所述照明灯用于照明。 4.根据权利要求3所述一种佩戴式旁站记录仪， 其特征在于： 所述佩戴载体上设置有语 音模块， 所述语音模块和所述控制模块电连接， 所述语音模块用于远程监理人员和现场监 理人员进行实时对话。 5.根据权利要求4所述一种佩戴式旁站记录仪， 其特征在于： 所述数据模块设置有接 口， 所述数据模块 通过所述接口连接其 他智能设备。 6.根据权利要求5所述一种佩戴式旁站记录仪， 其特征在于： 所述无线传输模块包括5G 传输单元、 WiFi传输单 元、 Mesh传输单 元。 7.根据权利要求6所述一种佩戴式旁站记录仪， 其特征在于： 所述摄像头为云台摄像 头。 8.一种佩戴式旁站记录系统， 其特征在于： 包括如权利要求1 ‑7任一项所述的旁站记录 仪、 云平台服务端， 所述云平台服务端通过无线传输模块向行为识别模块下发深度学习模 型及接收所述数据模块回传的视频数据、 违规行为图片数据和位置数据， 所述云平台服务 端包括指挥模块、 数据回放模块、 数据库， 所述指挥模块用于对施工现场进行远程监控， 所 述数据库用于储存所述数据模块回传的视频数据、 违规行为图片数据、 位置数据， 所述数据 回放模块用于回放所述数据库中的视频 数据、 违规行为图片数据。 9.一种旁站监理方法， 其特 征在于： 包括如下步骤， S1.进行施工监理时， 通过佩戴载体将旁站 记录仪佩戴在监理人员的头上； S2.云平台服 务端通过 无线传输模块将 深度学习模型 下发至行为识别模块； S3.录像机实时采集施工现场的视频 数据， 并将视频 数据发送至数据模块； S4.行为识别模块实时从数据模块获取视频数据， 通过深度学习模型对视频数据进行 边缘计算分析， 将分析结果发送至控制模块， 控制模块依据分析结果判断是否 向摄像头发 送拍照指令， 若是， 执 行步骤S5； S5.摄像头拍照采集施工现场的违规行为图片数据， 并将违规行为图片数据上存至数 据模块； S6.数据模块通过无线传输模块向云平台服务端回传视频数据和违规行为图片数据， 并基于视频数据和违规行为图片数据对深度学习模型进行优化， 使行为识别模块内的深度权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115484437 A 2学习模型得以更新， 以提高深度学习模型 的准确性和识别的多样性， 然后通过云平台服务 端向行为识别模块发送优化后的深度学习模型。 10.根据权利要求9所述一种旁站监理方法， 其特征在于： 在步骤S4中， 当分析结果为视 频数据中识别出施工工人违规行为或监理人员的特定手势时， 控制模块向摄像头发送拍照 指令。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115484437 A 3