Spring Cloud可视化智慧工地大数据云平台源码(人、机、料、法、环五大维度)

智慧工地平台是依托物联网、互联网、AI、可视化建立的大数据管理平台,是一种全新的管理模式,能够实现劳务管理、安全施工、绿色施工的智能化和互联网化。围绕施工现场管理的人、机、料、法、环五大维度,以及施工过程管理的进度、质量、安全三大体系为基础应用,实现全面高效的工程管理需求,满足工地多角色、多视角的有效监管,实现工程建设管理的降本增效,为监管平台提供数据支撑。

智慧工地整体架构

1、终端层,充分利用物联网技术和移动应用提高现场管控能力。通过传感器、摄像头等终端设备,实现对项目建设过程的实时监控、智能感知、数据采集和高效协同,提高作业现场的管理能力。

2、平台层,各系统中处理的复杂业务,产生的大规模和大数据,这对服务器提高性能的计算能力和低成本的海量数据存储能力产生了巨大需求。通过云平台进行高效计算、存储及提供服务。让项目参建各方更便捷的访问数据,协同工作,使得建造过程更加集约、灵活和高效。


3、应用层,应用层核心内容应始终围绕提升工程项目管理这一关键核心业务,因此智慧工地管理系统是工地现场管理的关键系统。

智慧工地项目监管端

集团大屏

实时统计今日全国各区域项目出勤概况、劳务人员出勤数、管理人员出勤数、设备在线情况、视频监控率、环境监控率等项目数据信息,帮助集团可视化掌握工地实时动态,实现数字化管理施工。

项目概况

大数据总览统计全国项目分布情况,人员概况、设备在线情况,项目阶段统计、全国工地安全情况分析。

视频监控

统计全国设备分布情况,离线数、在线数,设备运维情况,视频查看概况,并支持实时视频分析,并将分析结果发送至服务器在项目中采用大屏展示全国的项目视频情况。可以实时查看现场视频以及案件数量,针对异常的数据可以进行实时查看,及时预警。

环境管理

统计查看全国个区域项目报警情况,报警总数、支持查看历史报警趋势图,及设备安装情况分布, 辅助企业管理人员了解个区域项目的环境管理情况。

数据大屏端

大数据总览中心

将主管单位所关注的重点问题进行统计汇总展示,包括项目统计、工程、设备、视频地图分布,工程人员在场与总人数统计,劳务人员年龄分布、劳务人员工种统计、工程进度统计、企业类型统计、环境监测实时报警数据等,可以通过大数据直观的掌握项目、企业、劳务人员概况信息,可投放到主管单位大屏作为指挥中心大屏展示内容。

智慧工地项目管理端

1、人员管理:劳务实名制、工资监管、关键人员考勤、特殊人员持证上岗管理、人员定位等。

2、绿色施工:环境监测、自动喷淋、智能用水用电、车辆清洗等。

3、安全施工:塔吊监测、吊钩可视化、升降机监测、视频监控、车辆监管、高支模等。

4、质量监管:巡检管理、溯源管理、物料管理等。

技术架构

微服务+Java+Spring Cloud +Vue+UniApp +MySql

开发语言:Java

开发工具:Idea

前端框架:Vue

后端框架:Spring Cloud

数 据 库:MySql

移 动 端:UniApp

系统端口:PC端(监管平台、项目管理平台)、H5移动端、数据大屏端

智慧工地云平台系统功能

1、基础数据管理

提供对各个建筑工地、工程项目、承建机构等信息的维护、配置和管理。分类别展示了工地名称、施工单位、负责人、工地位置、开工时间、联系方式、工地出入口和数据状态等信息,通过搜索栏可直接查询各个工地数据或者某个时间段内处于开工状态的工地信息。

2、人员管理

农民工实名制管理系统可以实时记录农民工进出工地、考勤、工资支付等信息,人员履历、资料、资质证件管理,培训、合同、工种等信息管理,实时统计在场人员各项数据。

3、安全隐患管理

安全隐患信息实时上报,使安全隐患管理流程化,形成管理闭环。系统具备隐患整改验收、提醒功能,生成整改通知单与整改验收单,实现安全隐患报表统计。

4、视频监控

智慧工地管理平台能够实现实时图像点播、远程控制、图像存储和备份、历史图像的检索和回收。视频监控可以覆盖工地各个角落,做到监控无死角。

5、塔吊监控

系统支持吊装定位、传感器状态检测、支持塔机五限位预警/报警控制、支持远程GPRS传输以及黑匣子记录。

6、升降机监控

升降机监控功能能够实现升降机安全监测、隐患预警,超出人数控制范围系统会自动报警,同时对速度、倾斜度、高度限位、防冲顶、电压、门锁等进行检测。

7、管理分析报表

智慧工地管理平台采用统计报表、曲线图或柱状图等方式,按照年、月、天、小时等定制条件对实名制人员数据、、噪声扬尘监测数据等业务运行情况进行汇总,生成统计报表,提供按照时间监测设备查询各类监测数据的明细情况。

8、移动端数据推送

根据监测频度与并发量情况,平台服务器定期将获取的监测数据推送到移动端,借助智能手机,可实时显示高支模板变形监测数据、大体积混凝土温度监测数据以及噪声分贝、扬尘浓度等环境监测数据,及时排查各类安全隐患。

9、数据接收管理

实现对各工地数据上报来源、时间、数据包大小等详细情况的自动记录,当数据接收通道出现故障时,可以根据接收记录对上报数据进行追溯与管理。
 

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_27741787/article/details/135711342

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。

相关推荐


文章浏览阅读5.3k次,点赞10次,收藏39次。本章详细写了mysql的安装,环境的搭建以及安装时常见的问题和解决办法。_mysql安装及配置超详细教程
文章浏览阅读1.8k次,点赞50次,收藏31次。本篇文章讲解Spark编程基础这门课程的期末大作业,主要围绕Hadoop基本操作、RDD编程、SparkSQL和SparkStreaming编程展开。_直接将第4题的计算结果保存到/user/root/lisi目录中lisipi文件里。
文章浏览阅读7.8k次,点赞9次,收藏34次。ES查询常用语法目录1. ElasticSearch之查询返回结果各字段含义2. match 查询3. term查询4. terms 查询5. range 范围6. 布尔查询6.1 filter加快查询效率的原因7. boosting query(提高查询)8. dis_max(最佳匹配查询)9. 分页10. 聚合查询【内含实际的demo】_es查询语法
文章浏览阅读928次,点赞27次,收藏18次。
文章浏览阅读1.1k次,点赞24次,收藏24次。作用描述分布式协调和一致性协调多个节点的活动,确保一致性和顺序。实现一致性、领导选举、集群管理等功能,确保系统的稳定和可靠性。高可用性和容错性Zookeeper是高可用的分布式系统,通过多个节点提供服务,容忍节点故障并自动进行主从切换。作为其他分布式系统的高可用组件,提供稳定的分布式协调和管理服务,保证系统的连续可用性。配置管理和动态更新作为配置中心,集中管理和分发配置信息。通过订阅机制,实现对配置的动态更新,以适应系统的变化和需求的变化。分布式锁和并发控制。
文章浏览阅读1.5k次,点赞26次,收藏29次。为贯彻执行集团数字化转型的需要,该知识库将公示集团组织内各产研团队不同角色成员的职务“职级”岗位的评定标准;
文章浏览阅读1.2k次,点赞26次,收藏28次。在安装Hadoop之前,需要进行以下准备工作:确认操作系统:Hadoop可以运行在多种操作系统上,包括Linux、Windows和Mac OS等。选择适合你的操作系统,并确保操作系统版本符合Hadoop的要求。安装Java环境:Hadoop是基于Java开发的,因此需要先安装和配置Java环境。确保已经安装了符合Hadoop版本要求的Java Development Kit (JDK),并设置好JAVA_HOME环境变量。确认硬件要求:Hadoop是一个分布式系统,因此需要多台计算机组成集群。
文章浏览阅读974次,点赞19次,收藏24次。# 基于大数据的K-means广告效果分析毕业设计 基于大数据的K-means广告效果分析。
文章浏览阅读1.7k次,点赞6次,收藏10次。Hadoop入门理论
文章浏览阅读1.3w次,点赞28次,收藏232次。通过博客和文献调研整理的一些农业病虫害数据集与算法。_病虫害数据集
文章浏览阅读699次,点赞22次,收藏7次。ZooKeeper使用的是Zab(ZooKeeper Atomic Broadcast)协议,其选举过程基于一种名为Fast Leader Election(FLE)的算法进行。:每个参与选举的ZooKeeper服务器称为一个“Follower”或“Candidate”,它们都有一个唯一的标识ID(通常是一个整数),并且都知道集群中其他服务器的ID。总之,ZooKeeper的选举机制确保了在任何时刻集群中只有一个Leader存在,并通过过半原则保证了即使部分服务器宕机也能维持高可用性和一致性。
文章浏览阅读10w+次,点赞62次,收藏73次。informatica 9.x是一款好用且功能强大的数据集成平台,主要进行各类数据库的管理操作,是使用相当广泛的一款ETL工具(注: ETL就是用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)到目的端的过程)。本文主要为大家图文详细介绍Windows10下informatica powercenter 9.6.1安装与配置步骤。文章到这里就结束了,本人是在虚拟机中装了一套win10然后在此基础上测试安装的这些软件,因为工作学习要分开嘛哈哈哈。!!!!!_informatica客户端安装教程
文章浏览阅读7.8w次,点赞245次,收藏2.9k次。111个Python数据分析实战项目,代码已跑通,数据可下载_python数据分析项目案例
文章浏览阅读1.9k次,点赞61次,收藏64次。TDH企业级一站式大数据基础平台致力于帮助企业更全面、更便捷、更智能、更安全的加速数字化转型。通过数年时间的打磨创新,已帮助数千家行业客户利用大数据平台构建核心商业系统,加速商业创新。为了让大数据技术得到更广泛的使用与应用从而创造更高的价值,依托于TDH强大的技术底座,星环科技推出TDH社区版(Transwarp Data Hub Community Edition)版本,致力于为企业用户、高校师生、科研机构以及其他专业开发人员提供更轻量、更简单、更易用的数据分析开发环境,轻松应对各类人员数据分析需求。_星环tdh没有hive
文章浏览阅读836次,点赞21次,收藏19次。
文章浏览阅读1k次,点赞21次,收藏15次。主要介绍ETL相关工作的一些概念和需求点
文章浏览阅读1.4k次。本文以Android、java为开发技术,实现了一个基于Android的博物馆线上导览系统 app。基于Android的博物馆线上导览系统 app的主要使用者分为管理员和用户,app端:首页、菜谱信息、甜品信息、交流论坛、我的,管理员:首页、个人中心、用户管理、菜谱信息管理、菜谱分类管理、甜品信息管理、甜品分类管理、宣传广告管理、交流论坛、系统管理等功能。通过这些功能模块的设计,基本上实现了整个博物馆线上导览的过程。
文章浏览阅读897次,点赞19次,收藏26次。1.背景介绍在当今的数字时代,数据已经成为企业和组织中最宝贵的资源之一。随着互联网、移动互联网和物联网等技术的发展,数据的产生和收集速度也急剧增加。这些数据包括结构化数据(如数据库、 spreadsheet 等)和非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)。这些数据为企业和组织提供了更多的信息和见解,从而帮助他们做出更明智的决策。业务智能(Business Intelligence,BI)...
文章浏览阅读932次,点赞22次,收藏16次。也就是说,一个类应该对自己需要耦合或调用的类知道的最少,类与类之间的关系越密切,耦合度越大,那么类的变化对其耦合的类的影响也会越大,这也是我们面向对象设计的核心原则:低耦合,高内聚。优秀的架构和产品都是一步一步迭代出来的,用户量的不断增大,业务的扩展进行不断地迭代升级,最终演化成优秀的架构。其根本思想是强调了类的松耦合,类之间的耦合越弱,越有利于复用,一个处在弱耦合的类被修改,不会波及有关系的类。缓存,从操作系统到浏览器,从数据库到消息队列,从应用软件到操作系统,从操作系统到CPU,无处不在。
文章浏览阅读937次,点赞22次,收藏23次。大数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究[9],将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行各种交互处理的理论、方法和技术。将数据直观地展现出来,以帮助人们理解数据,同时找出包含在海量数据中的规律或者信息,更多的为态势监控和综合决策服务。数据可视化是大数据生态链的最后一公里,也是用户最直接感知数据的环节。数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律,而是为了帮助用户通过认知数据,有新的发现,发现这些数据所反映的实质。大数据可视化的实施是一系列数据的转换过程。