罗苗健，付晓奇，孙炳源，杨小亮，刘雨晴，张登攀

（1.郑州轻工业大学，河南 郑州 450002；2.安徽理工大学，安徽 淮南 232001；3.太原理工大学，山西 太原 030024）

0 引 言

随着物联网技术的快速发展，越来越多的细分领域采用物联网相关技术促使产业高质量发展，其中由于LoRa无线通信技术在远距离、低功耗、大规模组网方面的优异特性，从而使终端与LoRa基站结合的方案成为物联网大规模应用的理想选择[1]。建筑业作为国家的重要支柱产业，其工期、质量、成本等因素的最优化是建筑人员不断追求的目标，但作为建筑施工人员，工作于作业工序复杂、危险源众多的建筑施工现场，生命安全难以得到保障，近些年的统计数据表明，建筑业已成为仅次于矿山的伤亡率高、事故频发的高危行业[2]。尽管行业已开始注重进行施工安全培训，但是对于单独的主动预防式安全培训，各级执行效果极易出现大幅偏差，结合被动预警，争取发生事故后的宝贵救援时间，降低施工人员伤亡尤为重要。与此同时，施工人员通过穿戴体征被动监测设备，亦能保证在拥有良好身体状态时进行施工，出现不适状态时设备及时报警，服务中心亦能参与指挥周围施工人员及时参与救援[3]。面向建筑施工人员的安全监测，文献[4]利用图像识别技术判断工人的不安全行为，并通过可穿戴设备采集施工人员的心理、生理信息；文献[5]通过分析建筑施工现状，利用BP神经网络与模糊综合评价方法建立安全管理评价体系。

在此基础上，结合物联网技术，设计基于LoRa无线通信技术的建筑施工人员体征监测系统。系统包含感知层、传输层、应用层；测量体征参数的终端节点接收各传感器数据，将施工人员体征信息通过LoRa模块传输给网关节点，网关节点将各终端节点信息汇总转发给云服务器，挂载于云服务器的Web应用在用户访问时提取数据库各区域、各人员体征数据进行显示。

1 系统总体结构设计

相比于维护困难，开发成本较高的C/S（客户机/服务器）架构模式，B/S（浏览器/服务器）架构模式将主要业务逻辑放至后台服务器处理，用户端无需安装，直接通过浏览器访问应用，具有更高的灵活性，维护更便捷，更适宜于建筑工地的监控环境；尽管UDP传输协议具有更高的传输速度，但亦具有更高的不稳定性，安全性低且易在传输过程中丢失数据，TCP传输协议具有更高的安全性与可靠性，因此于网络通信中采用TCP/IP网络传输协议；基于LoRa的节点设备采用星型拓扑结构，由拓扑中的网关节点接收并转发各终端节点的信息，终端节点通过单跳方式于本区域网关节点进行通信[6]。

依据不同功能，系统可分为3大层次，分别为感知层、传输层及应用层。系统架构层级如图1所示。

图1 系统架构层级

感知层为终端节点所在层级，包括STM32主控芯片、心率血氧传感器、温度传感器、GPS定位模块、LCD显示模块以及负责通信的LoRa模块。主控芯片通过各传感器采集体征信息，处理传感器数据并通过LoRa定时无线发送包含工号、体征信息、地址信息的数据包至该施工区域的网关节点，完成施工人员身体状况的采集任务。

传输层为网关节点所在层级，网关节点接收到感知层数据，设置串口号及波特率，通过上位机接收网关节点数据，在上位机界面显示，同时设置服务器IP地址及端口号，通过TCP/IP传输协议将感知层数据统一转发至云服务器，完成数据转发任务。

应用层为云服务器所在层级，包括Web服务器与数据库，服务器端接收并处理由传输层转发的数据，对异常体征数据进行预警提示。用户通过访问Web浏览器，获取各建筑工地施工人员体征信息，同身体状况异常的施工人员联系，视情况展开救援指挥，完成远程监控任务。

2 系统硬件设计

2.1 感知层结构设计

终端节点由STM32F103ZET6主控芯片、温度检测模块、心率血氧检测模块、GPS定位模块、LoRa无线通信模块、LCD显示模块及若干独立按键组成，通过锂电池供电。鉴于主控芯片优异的工作性能，以及丰富的外设资源，各传感器模块以及LoRa模块与主控芯片的数据传输均采用TX/RX串口通信，利用自带的3个同步异步收发器（USART），以及2个异步收发器（UART）；LCD通过静态存储控制器（FSMC）进行驱动；按键状态采用通用GPIO进行检测。终端节点结构如图2所示。

图2 终端节点结构

2.2 感知层硬件电路设计

结合终端节点结构设计理念，考虑到采用市面现有传感器模块，系统硬件电路设计复杂度将极大降低，终端节点将采用下述硬件电路实现。

温度检测模块为GY614V3非接触红外测温传感器，采用3～5 V供电，初始通信为串口UART模式，自动输出数据帧，1字节地址、1字节功能码、字节数据（包含目标温度与环境温度）与校验和。通过与主控芯片串口5连接，模块TD口按照设置的模块更新速率，向芯片PD2口传递数据帧，无需AT指令查询。

心率血氧模块为MAX30102心率传感器，采用5 V供电，模块内嵌STM32F0低功耗芯片，进行数据处理及通信方式转换，由I2C通信转换为串口通信输出心率血氧数据。模块TX口接主控芯片PC11口，RX口接主控芯片PC10口，模块通过主控芯片发送AT指令，被动输出所要查询的传感器数据。

GPS定位模块为ATK-S1216F8_BD北斗/GPS双模定位模块，采用3.3 V/5 V供电，模块自带IPX接口，可连接有源天线。模块TXD口接主控芯片PA3口，RXD口接主控芯片PA2口，PPS口输出标准时钟脉冲，本系统不采用，对应引脚浮空。

LoRa无线通信模块为ATK-LORA-01无线串口模块，采用5 V供电，模块工作频率为410～441 MHz，以1 MHz步进，共32个信道，拥有多种工作模式，采用SMA天线，最大传输距离为3 km。模块TXD口接主控芯片PB11口，RXD口接主控芯片PB10口，AUX口接主控芯片PA4口，MDO口接主控芯片PA15口。采用定向传输，设置目标节点地址、信道，以传输采集到的体征数据。

终端节点硬件电路如图3所示。

图3 终端节点硬件电路

3 系统软件设计

3.1 终端节点软件设计

由于芯片本身计算资源有限，本系统设计对实时性要求并非很高，由此程序采用分时方法执行各个任务[6]。系统首先对变量、串口2～5、定时器等进行初始化配置，接着对GPS定位模块、LoRa无线通信模块进行状态检测，如若状态正常则进入程序循环，否则等待一段延时时间后继续自检。TIM3作为时基定时器，每200 ms进入定时器中断，改变程序执行状态，同时通过中断内部程序设置5 s定时，作为统一数据发送时刻，即一个时间间隔为5 s。每200 ms采集一次温度、心率血氧传感器数据，由于GPS采集信息时间较长，由此每5 s采集一次地址信息。将近2个时间间隔内采集到的传感器数据保存在对应数组中，通过数据预处理剔除由于环境噪声干扰，传感器自身工作异常而接收的极端异常数据。本时间间隔数据采集完毕后，通过禁止串口中断，暂停接收传感器数据，分别求得本时间间隔内传感器数据平均值作为最终的发送数据，通过LCD在本节点处显示数据。由于本系统数据不断在各层次间传递，为方便数据传输以及后方的数据处理，通过cJSON库进行JSON格式数据转换[7-9]，将转换后的数据传递给LoRa定向传输数据缓存，等待数据发送。待数据发送完毕后进入下一时间间隔循环。终端节点软件流程如图4所示。

图4 终端节点软件流程

3.2 数据处理算法设计

通过采集到的体征参数，结合医学人体正常标准，判别施工人员体征状况。与此同时，考虑到高处跌落于建筑施工环境的意外状况的占比，采用GPS定位模块所采集的海拔高度与速度作为预警参数，对快速的高度变化及过快的速度做出提前预警。系统传感器有效参数见表1所列。

表1 传感器有效参数

由于噪声干扰，传感器采集的数据常常出现个别值的极端偏差，对于本系统而言，若不对此进行处理，将会时常产生误报，浪费人力物力资源。受屈世甲处理巷道风速传感器数据中剔除异常数据所应用的拉伊达准则启发[10]，做出适合于本系统采集数据的修正，先剔除极端数据，后采用拉伊达准则剔除置信区间外的异常数据。事实上，由于不同人体质有差异，限定范围也会有一定的差别。使用拉依达准则既可以去除这些错误数据，也可以根据个人体质特征得到具有个性化的正确区间限制。

拉伊达准则需要假设获取得到足够的数据，本系统多时间间隔所采集的历史数据数量符合。

令数据为x=(x1, x2, ..., xm)，μ为x的均值，σ为其标准差。

依据经典拉依达准则可以认为：当|xj-μ|≥3σ时，xj数据为异常数据。

3.3 服务器软件设计

服务器为租赁的云服务器，通过Socket套接字设置TCP/IP通信协议[11]。服务器端进行通信监听，网关节点上位机端进行通信请求，若成功建立两者通信链路连接后，便开始接收数据，此时其他网关节点传递来的通信请求将进入通信等待队列。网关节点转发而来的为其汇总的各终端节点采集到的体征数据及地址数据。通过对节点标号的识别，将相应数据进行更新，之后对各终端节点对应的体征数据进行异常检测，若在安全范围之中则仅显示各体征信息，如若出现体征异常数据则发送安全预警。在该网关节点数据接收完毕后，结束当前通信连接。服务器软件流程如图5所示。

图5 服务器软件流程

4 系统调试与实验

本系统应用考虑到建筑工地的分布差别，由于LoRa无线信号传输距离基本固定，且采用星型拓扑结构，对于密集型施工建筑，如小区居民楼等，可通过一个网关节点实现施工现场全覆盖。以网关节点为中心，半径约2 km，但对于一些分布较为分散的工地，如大学校园，可视现场情况规划节点位置，增加网关节点数量[12]。

终端节点硬件系统可粘贴在建筑施工人员安全帽或衣物上，各传感器布置在身体各位置，采集体征信息，单一网关节点负责本区域各施工人员特征信息的汇总。通过无线方式上传到云服务器，监控中心通过浏览器对各建筑区域施工人员信息进行访问。系统应用布置如图6所示。

图6 系统应用布置图

由于试验环境有限，系统设计完成后仅在两地分别开展运行测试，系统终端节点运行LCD显示所测体征数据及位置信息、网关节点接收终端节点传递信息、通过访问浏览器页面查看各终端节点数据情况。系统测试场景包含终端节点运行情况、网关节点上位机、用户访问浏览器情况，如图7所示。系统测试结果表明，终端节点体征数据采集正常，网关节点接收数据正常，且云服务器成功接收到由外观节点转发而来的信息。测试时所测得的体征数据为实验者的身体数据，若检测到异常体征数据，网页端将产生警戒信号，监控中心管理人员在检查警戒信号后亦可根据所属异常体征人员所属的网关节点工地区域，联系现场人员，积极开展救援行动，提供具体地理位置，参与救援指挥，加强建筑施工人员的安全保障。

图7 系统测试

5 结 语

经济繁荣伴随着建筑业的发展，但现阶段建筑施工人员作为高危行业，工作人员生命安全难以保障。建筑人员体征监测系统作为建筑施工人员被动安全预警的一种方式，利用物联网技术，通过终端节点采集施工人员体征信息，将采集的信息通过LoRa无线通信技术传输至网关节点，网关节点将各终端节点信息统一转发至服务器，建筑管理人员通过浏览器查看施工人员体征信息，身体状况异常的施工人员可自动预警并通知本人和附近的施工人员进行救治。本系统投入使用后，一方面可以将施工人员意外事件的风险降到最低，另一方面亦可提高建筑施工人员的管理效率，具有重要的应用价值，同时系统本身亦拥有广阔的发展空间。