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)

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 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。

1.png


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。

2.png


二、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。


三、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

3.png


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。

QQ截图20240104102938.png

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。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
4月前
|
分布式计算 数据可视化 大数据
于SpringBoot+大数据城市景观画像可视化设计和实现
于SpringBoot+大数据城市景观画像可视化设计和实现
|
2月前
|
数据可视化 大数据
【Echarts大屏】大数据平台可视化大屏
【Echarts大屏】大数据平台可视化大屏
【Echarts大屏】大数据平台可视化大屏
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 大数据
【优秀python大屏案例】基于python flask的前程无忧大数据岗位分析可视化大屏设计与实现
本文介绍了一个基于Python Flask框架的前程无忧大数据岗位分析可视化大屏系统,该系统通过爬虫技术采集招聘数据,利用机器学习算法进行分析,并以可视化大屏展示,旨在提高招聘市场数据分析的效率和准确性,为企业提供招聘决策支持和求职者职业规划参考。
|
2月前
|
SQL 分布式计算 数据可视化
基于Hadoop的大数据可视化方法
【8月更文第28天】在大数据时代,有效地处理和分析海量数据对于企业来说至关重要。Hadoop作为一个强大的分布式数据处理框架,能够处理PB级别的数据量。然而,仅仅完成数据处理还不够,还需要将这些数据转化为易于理解的信息,这就是数据可视化的重要性所在。本文将详细介绍如何使用Hadoop处理后的数据进行有效的可视化分析,并会涉及一些流行的可视化工具如Tableau、Qlik等。
65 0
|
3月前
|
分布式计算 大数据 MaxCompute
MaxCompute产品使用合集之如何实现根据商品维度统计每件商品的断货时长的功能
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
2月前
|
监控 数据可视化 前端开发
【前端】政务服务大数据可视化监控平台(源码+html+css+js)
【前端】政务服务大数据可视化监控平台(源码+html+css+js)
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于Hive的天气情况大数据分析系统(通过hive进行大数据分析将分析的数据通过sqoop导入到mysql,通过Django基于mysql的数据做可视化)
基于Hive的天气情况大数据分析系统(通过hive进行大数据分析将分析的数据通过sqoop导入到mysql,通过Django基于mysql的数据做可视化)
110 0
|
4月前
|
分布式计算 数据可视化 大数据
基于spark的医疗大数据可视化大屏项目
基于spark的医疗大数据可视化大屏项目
|
1月前
|
存储 大数据 数据挖掘
【数据新纪元】Apache Doris:重塑实时分析性能,解锁大数据处理新速度,引爆数据价值潜能!
【9月更文挑战第5天】Apache Doris以其卓越的性能、灵活的架构和高效的数据处理能力,正在重塑实时分析的性能极限,解锁大数据处理的新速度,引爆数据价值的无限潜能。在未来的发展中,我们有理由相信Apache Doris将继续引领数据处理的潮流,为企业提供更快速、更准确、更智能的数据洞察和决策支持。让我们携手并进,共同探索数据新纪元的无限可能!
82 11
|
2月前
|
存储 分布式计算 大数据
MaxCompute 数据分区与生命周期管理
【8月更文第31天】随着大数据分析需求的增长,如何高效地管理和组织数据变得至关重要。阿里云的 MaxCompute(原名 ODPS)是一个专为海量数据设计的计算服务,它提供了丰富的功能来帮助用户管理和优化数据。本文将重点讨论 MaxCompute 中的数据分区策略和生命周期管理方法,并通过具体的代码示例来展示如何实施这些策略。
82 1
下一篇
无影云桌面