近年來，隨著建筑工地的不斷增多，工地安全事故也屢屢發(fā)生，給工人的生命安全和項(xiàng)目的順利進(jìn)行帶來了嚴(yán)重威脅。其中，人員隨意進(jìn)出工地導(dǎo)致的事故占比頗高，這一現(xiàn)象引發(fā)了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。
在眾多的安全隱患中，未經(jīng)授權(quán)的人員進(jìn)入工地、工人在危險(xiǎn)區(qū)域逗留等情況屢見不鮮。這些問題不僅影響了工地的正常施工秩序，更給安全生產(chǎn)埋下了的隱患。
為了解決這一問題，越來越多的工地開始引入人行通道擺閘這一的管理設(shè)備。工地人行通道擺閘通過智能化的識(shí)別技術(shù)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別工人的身份信息，只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能順利通過閘機(jī)進(jìn)入工地。

人行通道翼閘
刷卡故障：用戶刷卡后，翼閘無法正常打開。檢查刷卡設(shè)備是否損壞，及時(shí)更換；檢查卡片是否失效或過期，確?？ㄆ行В淮_保刷卡數(shù)據(jù)傳輸無誤，必要時(shí)重新校準(zhǔn)刷卡設(shè)備。
電氣故障：翼閘無法通電或無法正常運(yùn)行。檢查電源線路是否損壞，確保供電正常；檢查電控系統(tǒng)是否故障，修復(fù)或更換故障部件。
安全故障：翼閘無法檢測(cè)到人員通過、打開速度異常等，需進(jìn)一步排查檢測(cè)元件和控制系統(tǒng)。

人行通道閘故障排除
基于信號(hào)處理的檢測(cè)
信號(hào)特征分析
利用傅里葉變換、小波變換等信號(hào)處理技術(shù)，對(duì)傳感器輸出信號(hào)進(jìn)行分析，識(shí)別出正常信號(hào)與故障信號(hào)的特征差異。通過特征參數(shù)的時(shí)域、頻域和時(shí)頻分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器故障的早期預(yù)警和準(zhǔn)確診斷。
結(jié)合人工智能
結(jié)合深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，提高故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性?？梢詫鞲衅鞯妮敵鲂盘?hào)輸入到訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型中，讓模型判斷傳感器是否故障。
基于多傳感器融合的檢測(cè)
如果通道閘有多個(gè)傳感器，可以采用多傳感器融合的方法進(jìn)行檢測(cè)。
數(shù)據(jù)融合
利用多個(gè)傳感器采集的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，提高故障檢測(cè)的可靠性和準(zhǔn)確性。例如采用卡爾曼濾波、粒子濾波等融合算法，減少單一傳感器數(shù)據(jù)的噪聲和誤差，增強(qiáng)故障檢測(cè)的魯棒性。
多維度分析
結(jié)合多源信息，實(shí)現(xiàn)多維度、多角度的故障分析。對(duì)比不同傳感器的數(shù)據(jù)，如果某個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)與其他傳感器差異較大，就可能存在故障。