一种管道施工的智能管控方法及系统与流程

1.本技术涉及建筑施工技术领域，具体涉及一种管道施工的智能管控方法及系统。


背景技术：

2.建筑施工安全是建筑施工行业的基石，是施工企业各项工作的前提，随着社会的进步和经济的发展，安全问题正愈来愈多的受到整个社会的关注与重视。
3.在管道工程施工现场，由于施工工人、施工车辆、施工现场地形、外来人员以及车辆的影响，造成施工安全影响因素较多，加上施工现场监管措施不完善，很难及时安全发现问题并立刻处理，从而造成施工现场难以管控，施工安全事故时有发生。
4.综上所述，现有技术中存在管道施工过程中由于监管措施不完善以及管控精度不够，造成施工风险过高的技术问题。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种管道施工的智能管控方法及系统。
6.一种管道施工的智能管控方法，包括：通过监控装置对管道施工情况进行实时监测，获得管道施工监测视频；对所述管道施工监测视频进行逐帧分析，获得管道施工特征信息；将所述管道施工特征信息和预定管道施工标准进行特征对比，获得施工风险目标物特征；通过应力检测探头设备对目标管道进行综合应力检测，获得管道检测应力信息；将所述施工风险目标物特征和所述管道检测应力信息输入管道施工安全分析模型中，获得管道施工安全分析结果；将所述管道施工安全分析结果和预设施工安全阈值的差值，作为施工安全激励系数；基于所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果对管道施工工程进行风险管控。
7.在一个实施例中，所述获得管道施工特征信息，还包括：对所述管道施工监测视频进行压缩处理，获得管道施工压缩监测视频；对所述管道施工压缩监测视频中各编码单元进行i帧提取，获得i帧监测图像信息；基于所述i帧监测图像信息进行图像分割处理，确定施工图像分割结果；根据所述施工图像分割结果进行特征分析，获得所述管道施工特征信息。
8.在一个实施例中，所述获得施工风险目标物特征，还包括：基于预定管道施工标准对所述管道施工特征信息进行风险识别，获得风险目标物；对所述风险目标物进行特征分类，获得风险目标物类型；获得施工风险划分规则，基于所述施工风险划分规则对所述风险目标物类型进行等级划分，获得施工风险等级；基于所述风险目标物类型和所述施工风险等级，确定所述施工风险目标物特征。
9.在一个实施例中，还包括：获得所述风险目标物的持续时长；设置施工风险损失因素，基于所述施工风险损失因素对所述风险目标物进行分析，获得施工风险损失因子；如果所述持续时长超出预设时间阈值，对所述持续时长和所述施工风险损失因子进行加权融合，获得增益风险特征；基于所述增益风险特征对所述施工风险目标物特征进行补充修正。
10.在一个实施例中，所述获得管道检测应力信息，还包括：通过所述应力检测探头设备对所述目标管道进行综合应力检测，获得超声波检测飞行时间；对所述目标管道进行仿真标定，获得管道声弹性系数；构建管道应力计算公式：σ
t
＝kctc，其中，kc为标定声弹系数，tc为超声波检测飞行时间；基于所述管道应力计算公式对所述管道声弹性系数和所述超声波检测飞行时间进行计算，获得所述管道检测应力信息。
11.在一个实施例中，还包括：对管道施工生命周期进行阶段划分，获得管道施工节点信息；基于所述管道施工节点信息中的各节点进行影响度量化，获得施工节点风险影响度；根据所述管道施工特征信息，获得管道施工进度节点；通过所述施工节点风险影响度和所述管道施工进度节点，确定管道施工风险影响因子；基于所述施工风险影响因子对所述管道施工安全分析结果进行减损修正。
12.在一个实施例中，所述基于所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果对管道施工工程进行风险管控，还包括：对所述管道施工工程进行可视化建模，获得管道工程立体模型；基于所述管道施工安全分析结果和所述管道工程立体模型进行风险位置匹配，获得施工风险位置信息；根据所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果，生成管道施工预警运维方案；基于所述施工风险位置信息和所述管道施工预警运维方案，对所述管道施工工程进行运维管控。
13.一种管道施工的智能管控系统，包括：
14.管道施工实时监测模块，所述管道施工实时监测模块用于通过监控装置对管道施工情况进行实时监测，获得管道施工监测视频；
15.施工监测视频分析模块，所述施工监测视频分析模块用于对所述管道施工监测视频进行逐帧分析，获得管道施工特征信息；
16.施工特征比对模块，所述施工特征比对模块用于将所述管道施工特征信息和预定管道施工标准进行特征对比，获得施工风险目标物特征；
17.综合应力检测模块，所述综合应力检测模块用于通过应力检测探头设备对目标管道进行综合应力检测，获得管道检测应力信息；
18.施工安全分析结果获得模块，所述施工安全分析结果获得模块用于将所述施工风险目标物特征和所述管道检测应力信息输入管道施工安全分析模型中，获得管道施工安全分析结果；
19.施工安全激励系数获得模块，所述施工安全激励系数获得模块用于将所述管道施工安全分析结果和预设施工安全阈值的差值，作为施工安全激励系数；
20.施工工程风险管控模块，所述施工工程风险管控模块用于基于所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果对管道施工工程进行风险管控。
21.上述一种管道施工的智能管控方法及系统，能够解决管道施工过程中由于监管措施不完善以及管控精度不够，造成施工风险过高的技术问题，通过对管道施工监测视频进行分析获得管道施工特征信息；进一步经过特征比对获得施工风险目标物特征；对目标管道进行综合应力测试获得管道检测应力信息；构建管道施工安全分析模型获得管道施工安全分析结果；进一步获得施工安全激励系数；最后基于施工安全激励系数和管道施工安全分析结果对管道施工工程进行风险管控，可以达到降低管道施工风险，提高管道施工效率和质量的效果。
22.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
23.图1为本技术提供了一种管道施工的智能管控方法的流程示意图；
24.图2为本技术提供了一种管道施工的智能管控方法中获得管道施工特征信息的流程示意图；
25.图3为本技术提供了一种管道施工的智能管控方法中获得施工风险目标物特征的流程示意图；
26.图4为本技术提供了一种管道施工的智能管控系统的结构示意图。
27.附图标记说明：管道施工实时监测模块1、施工监测视频分析模块2、施工特征比对模块3、综合应力检测模块4、施工安全分析结果获得模块5、施工安全激励系数获得模块6、施工工程风险管控模块7。
具体实施方式
28.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
29.如图1所示，本技术提供了一种管道施工的智能管控方法，包括：
30.步骤s100：通过监控装置对管道施工情况进行实时监测，获得管道施工监测视频；
31.步骤s200：对所述管道施工监测视频进行逐帧分析，获得管道施工特征信息；
32.如图2所示，在一个实施例中，本技术步骤s200还包括：
33.步骤s210：对所述管道施工监测视频进行压缩处理，获得管道施工压缩监测视频；
34.步骤s220：对所述管道施工压缩监测视频中各编码单元进行i帧提取，获得i帧监测图像信息；
35.步骤s230：基于所述i帧监测图像信息进行图像分割处理，确定施工图像分割结果；
36.步骤s240：根据所述施工图像分割结果进行特征分析，获得所述管道施工特征信息。
37.具体而言，通过监控装置对管道施工情况进行实时监测，所述监控装置安装于管道工程施工现场，获得管道施工监测视频，并通过信号传输模块将所采集到的管道施工监测视频发送到智能管控系统。由于采集的所述管道施工监测视频信息量比较大，首先需要对所述管道施工监测视频进行压缩处理，所述压缩处理可以通过视频压缩软件进行压缩，获得管道施工压缩监测视频信息。
38.提取所述管道施工压缩监测视频中各编码单元的i帧，所述编码单元即连续帧图像，所述i帧是指编码单元的基础帧，一个编码单元只有一个，数据信息量占比大，通过对各编码单元进行i帧提取，可以在保存信息量的前提下提高视频处理效率，获得i帧监测图像信息。对所述i帧监测图像信息进行图像分割处理，其中图像处理方法可基于图像类型以及
需求自定义设置，例如：假设图像中目标物和背景差别比较大，同时为了提高图像分割效率，可根据阈值分割的方法对图像进行分割，获得施工图像分割结果，通过进行图像分割处理，可以提高目标物的分辨精度，便于识别。
39.最后对所述施工图像分割结果进行特征分析，所述特征分析是指对管道施工现场存在的人、车辆、物体、以及施工地形等进行识别，获得识别结果即所述管道施工特征信息。通过获得所述管道施工特征信息，为下一步获得施工风险目标物特征提供了支持。
40.步骤s300：将所述管道施工特征信息和预定管道施工标准进行特征对比，获得施工风险目标物特征；
41.如图3所示，在一个实施例中，本技术步骤s300还包括：
42.步骤s310：基于预定管道施工标准对所述管道施工特征信息进行风险识别，获得风险目标物；
43.步骤s320：对所述风险目标物进行特征分类，获得风险目标物类型；
44.步骤s330：获得施工风险划分规则，基于所述施工风险划分规则对所述风险目标物类型进行等级划分，获得施工风险等级；
45.步骤s340：基于所述风险目标物类型和所述施工风险等级，确定所述施工风险目标物特征。
46.如图3所示，在一个实施例中，本技术步骤s300还包括：
47.步骤s350：获得所述风险目标物的持续时长；
48.步骤s360：设置施工风险损失因素，基于所述施工风险损失因素对所述风险目标物进行分析，获得施工风险损失因子；
49.步骤s370：如果所述持续时长超出预设时间阈值，对所述持续时长和所述施工风险损失因子进行加权融合，获得增益风险特征；
50.步骤s380：基于所述增益风险特征对所述施工风险目标物特征进行补充修正。
51.具体而言，所述预定管道施工标准基于管道施工图获得，其中包括管道施工过程中人员、车辆、危险物等规范式作业信息。通过所述预定管道施工标准对所述管道施工特征信息中存在的目标物进行风险识别，获得风险目标物，所述风险目标物包括管道施工现场的车辆违停、人员进入危险区域、施工位置土地下陷、施工车辆未按照标准操作等多个目标物。根据所述风险目标物的特征进行分类，获得风险目标物类型，所述风险目标物类型包括人员、其中包括施工人员和外来人员，车辆、包括外来车辆以及施工车辆、地形因素以及障碍物。
52.通过施工现场安全标准以及处罚规则获得施工风险划分规则，然后根据所述施工风险划分规则对所述风险目标物类型进行等级划分，其中危险程度越高，施工风险等级越高，例如在管道施工过程中，人员生命危险和因地形造成施工塌方危险程度最高，则施工风险等级也就最高。获得施工风险目标物特征，所述施工风险目标物特征包括所述施工风险目标物类型和对应的施工风险等级。基于所述管道施工特征信息获得风险目标物持续时长，所述风险目标物持续时长即所述风险目标物在管道施工现场存在的时间。
53.设置施工风险损失因素，所述施工风险损失因素包括人员损失、设备损失、财产损失、环境污染以及施工进度影响等因素。通过所述施工风险损失因素对所述风险目标物进行损失分析，即判断所述风险目标物造成的损失都包括哪些，例如在管道施工过程中，施工
挖掘机不小心碰断了一截管道，则造成的损失包括财产损失、施工进度影响以及可能造成设备损失的情况，获得施工风险损失因子。
54.预设时间阈值，所述时间阈值可基于所述目标风险物特征自定义设置，所述目标风险物不同，所述时间阈值也不同。当所述持续时长超过所述预设时间阈值时，则根据所述持续时长对所述施工风险损失因子的数值进行增大，所述持续时间越长，所述施工风险损失因子的数值可成倍式增大，获得数值计算结果即所述增益风险特征。然后根据所述增益风险特征对所述施工风险目标物中的施工风险等级进行补充修正，例如当外来车辆停在施工现场管道施工上方时，假设车辆违停施工风险等级为一级，当车辆违停时间超过3分钟时，对管道施工的影响会变大，则根据所述增益风险特征将所述施工风险等级调整为二级，最终获得管道施工风险目标物特征。通过获得所述施工风险目标物特征，可以清楚的知道施工现场存在的目标物以及风险程度，为进行管道施工风险管控提供了支持。
55.步骤s400：通过应力检测探头设备对目标管道进行综合应力检测，获得管道检测应力信息；
56.在一个实施例中，本技术步骤s400还包括：
57.步骤s410：通过所述应力检测探头设备对所述目标管道进行综合应力检测，获得超声波检测飞行时间；
58.步骤s420：对所述目标管道进行仿真标定，获得管道声弹性系数；
59.步骤s430：构建管道应力计算公式：σ
t
＝kctc，其中，kc为标定声弹系数，tc为超声波检测飞行时间；
60.步骤s440：基于所述管道应力计算公式对所述管道声弹性系数和所述超声波检测飞行时间进行计算，获得所述管道检测应力信息。
61.具体而言，通过应力检测探头设备对所述目标管道进行综合应力检测，所述应力是指管道由于外力作用产生形变时单位面积上的内力，通过对所述目标管道进行综合应力检测可以明确管道内部的受力情况，当管道内部综合应力超出一定范围时，可能发生管道破损等情况，对工程施工质量造成影响，获得所述应力检测探头设备发出超声波的检测飞行时间。
62.由于目标管道长度较长，管道声弹性系数难以测量，可以截取一小段目标管道进行仿真实验，由于管道内部结构以及材质一致，所以管道声弹性系数也相同，通过仿真实验获得所述管道声弹性系数。获得管道应力计算公式σ
t
＝kctc，其中σ
t
表示管道应力，kc为标定声弹系数，tc为超声波检测飞行时间，将所述超声波检测飞行时间和所述管道声弹性系数输入所述管道应力计算公式，通过计算得到所述目标管道的综合应力值即所述管道检测应力信息。
63.步骤s500：将所述施工风险目标物特征和所述管道检测应力信息输入管道施工安全分析模型中，获得管道施工安全分析结果；
64.在一个实施例中，本技术步骤s500还包括：
65.步骤s510：对管道施工生命周期进行阶段划分，获得管道施工节点信息；
66.步骤s520：基于所述管道施工节点信息中的各节点进行影响度量化，获得施工节点风险影响度；
67.步骤s530：根据所述管道施工特征信息，获得管道施工进度节点；
68.步骤s540：通过所述施工节点风险影响度和所述管道施工进度节点，确定管道施工风险影响因子；
69.步骤s550：基于所述施工风险影响因子对所述管道施工安全分析结果进行减损修正。
70.具体而言，通过数据查询获得多个历史管道施工信息，所述历史管道施工信息包括历史施工风险目标物特征、历史管道检测应力信息、历史管道施工安全分析结果，基于所述历史管道施工信息构建样本数据集。基于bp神经网络构建管道施工安全分析模型，所述管道施工安全分析模型为机器学习中可以不断进行迭代优化的神经网络模型，通过训练数据集进行监督训练获得。预设数据划分规则，将所述样本数据集划分样本训练集和样本验证集，将所述样本训练集中数据时输入所述管道施工安全分析模型进行监督训练，当模型输出结果趋于收敛状态时，将所述验证数据集中数据输入所述模型进行验证，当所述模型输出结果准确率大于预设目标准确率时，获得训练完成的管道施工安全分析模型。通过历史样本数据进行监督学习获得所述管道安全施工分析模型，可以提高获得管道施工安全分析结果的效率和准确率。
71.然后将所述施工风险目标物特征和所述管道检测应力信息输入所述管道施工安全分析模型中，获得输出结果即所述管道施工安全分析结果。并对所述管道施工安全分析结果进行数值标准化处理，所述数值标准化处理是指用具体数字来表示所述管道施工安全分析结果的风险程度。基于管道施工图对管道施工生命周期进行阶段划分，所述阶段划分是指按照工程进度将所述管道施工生命周期划分为多个施工阶段，获得管道施工节点信息。然后对所述管道施工节点信息中各管道施工阶段在整个管道施工工程中的风险影响程度进行度量分析，获得各施工阶段对管道施工工程的风险影响程度即所述施工节点风险影响度。
72.根据所述管道施工特征信息中的各种施工特征，获得管道实时施工阶段即所述管道施工进度节点。获得所述管道施工进度节点的施工节点风险影响度，根据所述施工节点风险影响度确定管道施工风险影响因子，假设所述施工节点风险影响度为10％，则将所述管道施工风险影响因子设置为0.5，所述管道施工风险影响因子可自定义设置。最后根据所述施工风险影响因子对所述管道施工安全分析结果进行减损修正，例如该节点施工风险影响因子为0.5，则对安全分析结果减损0.5，获得所述管道施工安全分析结果，通过所述施工风险影响因子对所述管道施工安全分析结果进行减损修正，可以提高所述管道施工安全分析结果的准确率，间接提高了管道施工风险管控的精度。
73.步骤s600：将所述管道施工安全分析结果和预设施工安全阈值的差值，作为施工安全激励系数；
74.步骤s700：基于所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果对管道施工工程进行风险管控。
75.在一个实施例中，本技术步骤s700还包括：
76.步骤s710：对所述管道施工工程进行可视化建模，获得管道工程立体模型；
77.步骤s720：基于所述管道施工安全分析结果和所述管道工程立体模型进行风险位置匹配，获得施工风险位置信息；
78.步骤s730：根据所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果，生成管道
施工预警运维方案；
79.步骤s740：基于所述施工风险位置信息和所述管道施工预警运维方案，对所述管道施工工程进行运维管控。
80.具体而言，预设施工安全阈值，所述施工安全阈值可自定义设置，将所述预设施工安全阈值减去所述管道施工安全分析结果的差值作为施工安全激励系数，所述施工安全激励系数越大，说明所述管道施工安全分析结果风险越高，需要处理的时效性越短。
81.将所述管道施工工程中各参数信息输入三维立体仿真转件中进行仿真建模，获得所述管道工程立体模型。然后将所述管道安全分析结果中的特征信息输入所述管道工程立体模型中进行特征匹配，获得施工风险位置信息。将所述管道施工安全分析结果按照所述施工安全激励系数的数值由大到小进行排列，生成管道施工预警运维方案。
82.最后根据所述管道施工预警运维方案和所述施工风险位置信息对所述管道施工工程进行运维管控，即按照排列顺序依次处理所述施工安全激励系数大的所述管道施工安全分析结果中的风险信息。通过获得所述施工风险位置信息和所述管道施工预警运维方案，可以提高管道施工风险的管控精度。通过上述方法解决了管道施工过程中由于监管措施不完善以及管控精度不够，造成施工风险过高的问题，可以达到降低管道施工风险，提高管道施工效率和质量的效果。
83.在一个实施例中，如图4所示提供了一种管道施工的智能管控系统，包括：管道施工实时监测模块1、施工监测视频分析模块2、施工特征比对模块3、综合应力检测模块4、施工安全分析结果获得模块5、施工安全激励系数获得模块6、施工工程风险管控模块7、其中：
84.管道施工实时监测模块1，所述管道施工实时监测模块1用于通过监控装置对管道施工情况进行实时监测，获得管道施工监测视频；
85.施工监测视频分析模块2，所述施工监测视频分析模块2用于对所述管道施工监测视频进行逐帧分析，获得管道施工特征信息；
86.施工特征比对模块3，所述施工特征比对模块3用于将所述管道施工特征信息和预定管道施工标准进行特征对比，获得施工风险目标物特征；
87.综合应力检测模块4，所述综合应力检测模块4用于通过应力检测探头设备对目标管道进行综合应力检测，获得管道检测应力信息；
88.施工安全分析结果获得模块5，所述施工安全分析结果获得模块5用于将所述施工风险目标物特征和所述管道检测应力信息输入管道施工安全分析模型中，获得管道施工安全分析结果；
89.施工安全激励系数获得模块6，所述施工安全激励系数获得模块6用于将所述管道施工安全分析结果和预设施工安全阈值的差值，作为施工安全激励系数；
90.施工工程风险管控模块7，所述施工工程风险管控模块7用于基于所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果对管道施工工程进行风险管控。
91.在一个实施例中，所述系统还包括：
92.监测视频压缩处理模块，所述监测视频压缩处理模块用于对所述管道施工监测视频进行压缩处理，获得管道施工压缩监测视频；
93.编码单元i帧提取模块，所述编码单元i帧提取模块用于对所述管道施工压缩监测视频中各编码单元进行i帧提取，获得i帧监测图像信息；
94.图像分割处理模块，所述图像分割处理模块用于基于所述i帧监测图像信息进行图像分割处理，确定施工图像分割结果；
95.特征分析模块，所述特征分析模块用于根据所述施工图像分割结果进行特征分析，获得所述管道施工特征信息。
96.在一个实施例中，所述系统还包括：
97.风险识别模块，所述风险识别模块用于基于预定管道施工标准对所述管道施工特征信息进行风险识别，获得风险目标物；
98.特征分类模块，所述特征分类模块用于对所述风险目标物进行特征分类，获得风险目标物类型；
99.等级划分模块，所述等级划分模块用于获得施工风险划分规则，基于所述施工风险划分规则对所述风险目标物类型进行等级划分，获得施工风险等级；
100.施工风险目标物特征确定模块，所述施工风险目标物特征确定模块用于基于所述风险目标物类型和所述施工风险等级，确定所述施工风险目标物特征。
101.在一个实施例中，所述系统还包括：
102.持续时长获得模块，所述持续时长获得模块用于获得所述风险目标物的持续时长；
103.风险损失因子获得模块，所述风险损失因子获得模块用于设置施工风险损失因素，基于所述施工风险损失因素对所述风险目标物进行分析，获得施工风险损失因子；
104.增益风险特征获得模块，所述增益风险特征获得模块用于如果所述持续时长超出预设时间阈值，对所述持续时长和所述施工风险损失因子进行加权融合，获得增益风险特征；
105.补充修正模块，所述补充修正模块用于基于所述增益风险特征对所述施工风险目标物特征进行补充修正。
106.在一个实施例中，所述系统还包括：
107.综合应力检测模块，所述综合应力检测模块用于通过所述应力检测探头设备对所述目标管道进行综合应力检测，获得超声波检测飞行时间；
108.仿真标定模块，所述仿真标定模块用于对所述目标管道进行仿真标定，获得管道声弹性系数；
109.管道应力计算公式构建模块，所述管道应力计算公式构建模块用于构建管道应力计算公式：σ
t
＝kctc，其中，kc为标定声弹系数，tc为超声波检测飞行时间；
110.管道检测应力信息获得模块，所述管道检测应力信息获得模块用于基于所述管道应力计算公式对所述管道声弹性系数和所述超声波检测飞行时间进行计算，获得所述管道检测应力信息。
111.在一个实施例中，所述系统还包括：
112.管道施工节点信息获得模块，所述管道施工节点信息获得模块用于对管道施工生命周期进行阶段划分，获得管道施工节点信息；
113.影响度量化模块，所述影响度量化模块用于基于所述管道施工节点信息中的各节点进行影响度量化，获得施工节点风险影响度；
114.管道施工进度节点获得模块，所述管道施工进度节点获得模块用于根据所述管道
施工特征信息，获得管道施工进度节点；
115.管道施工风险影响因子确定模块，所述管道施工风险影响因子确定模块用于通过所述施工节点风险影响度和所述管道施工进度节点，确定管道施工风险影响因子；
116.分析结果减损修正模块，所述分析结果减损修正模块用于基于所述施工风险影响因子对所述管道施工安全分析结果进行减损修正。
117.在一个实施例中，所述系统还包括：
118.管道工程立体模型获得模块，所述管道工程立体模型获得模块用于对所述管道施工工程进行可视化建模，获得管道工程立体模型；
119.施工风险位置信息获得模块，所述施工风险位置信息获得模块用于基于所述管道施工安全分析结果和所述管道工程立体模型进行风险位置匹配，获得施工风险位置信息；
120.管道施工预警运维方案生成模块，所述管道施工预警运维方案生成模块用于根据所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果，生成管道施工预警运维方案；
121.管道施工工程运维管控模块，所述管道施工工程运维管控模块用于基于所述施工风险位置信息和所述管道施工预警运维方案，对所述管道施工工程进行运维管控。
122.综上所述，本技术提供了一种管道施工的智能管控方法及系统具有以下技术效果：
123.1.解决管道施工过程中由于监管措施不完善以及管控精度不够，造成施工风险过高的问题，通过对管道施工风险因素进行精准管控，可以达到降低管道施工风险，提高管道施工效率和质量的效果。
124.2.通过对各编码单元进行i帧提取，可以在保存信息量的前提下提高视频处理效率，通过进行图像分割处理，可以提高目标物的分辨精度，便于识别。
125.3.通过历史样本数据进行监督学习获得管道安全施工分析模型，可以提高获得管道施工安全分析结果的效率和准确率。
126.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
127.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种管道施工的智能管控方法，其特征在于，所述方法包括：通过监控装置对管道施工情况进行实时监测，获得管道施工监测视频；对所述管道施工监测视频进行逐帧分析，获得管道施工特征信息；将所述管道施工特征信息和预定管道施工标准进行特征对比，获得施工风险目标物特征；通过应力检测探头设备对目标管道进行综合应力检测，获得管道检测应力信息；将所述施工风险目标物特征和所述管道检测应力信息输入管道施工安全分析模型中，获得管道施工安全分析结果；将所述管道施工安全分析结果和预设施工安全阈值的差值，作为施工安全激励系数；基于所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果对管道施工工程进行风险管控。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得管道施工特征信息，包括：对所述管道施工监测视频进行压缩处理，获得管道施工压缩监测视频；对所述管道施工压缩监测视频中各编码单元进行i帧提取，获得i帧监测图像信息；基于所述i帧监测图像信息进行图像分割处理，确定施工图像分割结果；根据所述施工图像分割结果进行特征分析，获得所述管道施工特征信息。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得施工风险目标物特征，包括：基于预定管道施工标准对所述管道施工特征信息进行风险识别，获得风险目标物；对所述风险目标物进行特征分类，获得风险目标物类型；获得施工风险划分规则，基于所述施工风险划分规则对所述风险目标物类型进行等级划分，获得施工风险等级；基于所述风险目标物类型和所述施工风险等级，确定所述施工风险目标物特征。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：获得所述风险目标物的持续时长；设置施工风险损失因素，基于所述施工风险损失因素对所述风险目标物进行分析，获得施工风险损失因子；如果所述持续时长超出预设时间阈值，对所述持续时长和所述施工风险损失因子进行加权融合，获得增益风险特征；基于所述增益风险特征对所述施工风险目标物特征进行补充修正。5.如权利要求1述的方法，其特征在于，所述获得管道检测应力信息，包括：通过所述应力检测探头设备对所述目标管道进行综合应力检测，获得超声波检测飞行时间；对所述目标管道进行仿真标定，获得管道声弹性系数；构建管道应力计算公式：σ
t
＝k
c
t
c
，其中，k
c
为标定声弹系数，t
c
为超声波检测飞行时间；基于所述管道应力计算公式对所述管道声弹性系数和所述超声波检测飞行时间进行计算，获得所述管道检测应力信息。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：对管道施工生命周期进行阶段划分，获得管道施工节点信息；基于所述管道施工节点信息中的各节点进行影响度量化，获得施工节点风险影响度；
根据所述管道施工特征信息，获得管道施工进度节点；通过所述施工节点风险影响度和所述管道施工进度节点，确定管道施工风险影响因子；基于所述施工风险影响因子对所述管道施工安全分析结果进行减损修正。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果对管道施工工程进行风险管控，包括：对所述管道施工工程进行可视化建模，获得管道工程立体模型；基于所述管道施工安全分析结果和所述管道工程立体模型进行风险位置匹配，获得施工风险位置信息；根据所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果，生成管道施工预警运维方案；基于所述施工风险位置信息和所述管道施工预警运维方案，对所述管道施工工程进行运维管控。8.一种管道施工的智能管控系统，其特征在于，所述系统包括：管道施工实时监测模块，所述管道施工实时监测模块用于通过监控装置对管道施工情况进行实时监测，获得管道施工监测视频；施工监测视频分析模块，所述施工监测视频分析模块用于对所述管道施工监测视频进行逐帧分析，获得管道施工特征信息；施工特征比对模块，所述施工特征比对模块用于将所述管道施工特征信息和预定管道施工标准进行特征对比，获得施工风险目标物特征；综合应力检测模块，所述综合应力检测模块用于通过应力检测探头设备对目标管道进行综合应力检测，获得管道检测应力信息；施工安全分析结果获得模块，所述施工安全分析结果获得模块用于将所述施工风险目标物特征和所述管道检测应力信息输入管道施工安全分析模型中，获得管道施工安全分析结果；施工安全激励系数获得模块，所述施工安全激励系数获得模块用于将所述管道施工安全分析结果和预设施工安全阈值的差值，作为施工安全激励系数；施工工程风险管控模块，所述施工工程风险管控模块用于基于所述施工安全激励系数和所述管道施工安全分析结果对管道施工工程进行风险管控。

技术总结
本申请涉及建筑施工技术领域，提供了一种管道施工的智能管控方法及系统，所述方法包括：获得管道施工监测视频；获得管道施工特征信息；获得施工风险目标物特征；获得管道检测应力信息；将施工风险目标物特征和管道检测应力信息输入管道施工安全分析模型中，获得管道施工安全分析结果；将管道施工安全分析结果和预设施工安全阈值的差值，作为施工安全激励系数；基于施工安全激励系数和管道施工安全分析结果对管道施工工程进行风险管控。能够解决管道施工过程中由于监管措施不完善以及管控精度不够，造成施工风险过高的问题，达到降低管道施工风险的效果，从而可以提高施工的效率和质量。质量。质量。


技术研发人员：杨莉 陈勇 张海燕 周佳佳 徐征
受保护的技术使用者：南通市交通建设咨询监理有限公司
技术研发日：2023.03.01
技术公布日：2023/7/13