用于施工进度辨识的多数据映射系统的制作方法

1.本发明涉及建筑施工管理领域，尤其涉及一种用于施工进度辨识的多数据映射系统。


背景技术：

2.建筑施工是人们利用各种建筑材料、机械设备按照特定的设计蓝图在一定的空间、时间内进行的为建造各式各样的建筑产品而进行的生产活动。它包括从施工准备、破土动工到工程竣工验收的全部生产过程。这个过程中将要进行施工准备、施工组织设计与管理、土方工程、爆破工程、基础工程、钢筋工程、模板工程、脚手架工程、混凝土工程、预应力混凝土工程、砌体工程、钢结构工程、木结构工程、结构安装工程等工作。
3.建筑施工是一个技术复杂的生产过程，需要建筑施工工作者发挥聪明才智，创造性地应用材料、力学、结构、工艺等理论解决施工中不断出现的技术难题，确保工程质量和施工安全。这一施工过程是在有限的时间和一定的空间上进行着多工种工人操作。成百上千种材料的供应、各种机械设备的运行，因此必须要有科学的、先进的组织管理措施和采用先进的施工工艺方能圆满完成这个生产过程，这一过程又是一个具有较大经济性的过程。在施工中将要消耗大量的人力、物力和财力。因此要求在施工过程中处处考虑其经济效益，采取措施降低成本。施工过程中人们关注的焦点始终是工程质量、安全(包括环境保护)进度和成本。
4.由于建筑施工是一个复杂且受多项因素制约的工艺过程，因此很难根据单方面参数判断当前建筑施工的进度百分比，进而无法为后续施工用料以及施工人员的统筹和规划提供可靠信息。


技术实现要素：

5.为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种用于施工进度辨识的多数据映射系统，能够基于当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像预测当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比，从而为后续施工用料以及施工人员的统筹和规划提供可靠信息。
6.根据本发明的一方面，提供了一种用于施工进度辨识的多数据映射系统，所述系统包括：
7.信息录入机构，用于录入当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息，所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息包括所述当前建筑楼宇的建筑工人数量、管理人员数量、建筑机械数量以及未使用建筑用砖数量；
8.数据采集机构，用于采集当前建筑楼宇的各项楼宇数据，所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据包括所述当前建筑楼宇的目标建筑楼层、目标建筑房间数量、建筑总面积、占地面积以及平均房间面积；
9.内容捕获机构，用于获取当前建筑楼宇的标准三维图像以及获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像，所述内容捕获机构包括动态存储设备以及立体摄像设备，所述动态存储设备用于预存当前建筑楼宇的标准三维图像，所述立体摄像设备用于采用多个具有不同摄像视角的成像单元，以在当前时刻同时对当前建筑楼宇进行摄像操作并获得多个同步成像画面，所述立体摄像设备还包括模型构建单元，用于分别与所述多个成像单元连接，以基于多个同步成像画面分析并获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像；
10.进度辨识器件，分别与所述信息录入机构、所述数据采集机构以及所述内容捕获机构连接，用于采用人工智能体以根据所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像预测所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比；
11.训练操作器件，与所述进度辨识器件连接，用于将经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络作为人工智能体发送给所述进度辨识器件使用；
12.其中，将经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络作为人工智能体发送给所述进度辨识器件使用包括：所述设定数目的取值与所述当前建筑楼宇的目标建筑楼层单调正向关联。
13.本发明至少具有以下三个重要发明点：
14.首先、基于当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像预测当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比，从而为施工方进行后续各项建筑材料和人员的管控提供重要的参考信息；
15.其次、将经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络作为人工智能体以执行施工进度百分比的预测操作，设定数目的取值与当前建筑楼宇的目标建筑楼层单调正向关联，从而保证了后续的预测操作的可靠性和稳定性；
16.再次、引入包括采用多个具有不同摄像视角的成像单元以及模型构建单元，用于解析当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像，从而为后续的预测操作提供关键数据。
附图说明
17.以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
18.图1为根据本发明第一实施方案示出的用于施工进度辨识的多数据映射系统的内部结构示意图。
19.图2为根据本发明第二实施方案示出的用于施工进度辨识的多数据映射系统的内部结构示意图。
20.图3为根据本发明第三实施方案示出的用于施工进度辨识的多数据映射系统的内部结构示意图。
具体实施方式
21.下面将参照附图对本发明的用于施工进度辨识的多数据映射系统的实施方案进行详细说明。
22.图1为根据本发明第一实施方案示出的用于施工进度辨识的多数据映射系统的内
部结构示意图，所述系统包括：
23.信息录入机构，用于录入当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息，所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息包括所述当前建筑楼宇的建筑工人数量、管理人员数量、建筑机械数量以及未使用建筑用砖数量；
24.数据采集机构，用于采集当前建筑楼宇的各项楼宇数据，所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据包括所述当前建筑楼宇的目标建筑楼层、目标建筑房间数量、建筑总面积、占地面积以及平均房间面积；
25.示例地，所述数据采集机构采集的所述当前建筑楼宇的目标建筑楼层、目标建筑房间数量、建筑总面积、占地面积以及平均房间面积都为二进制数值表示模式；
26.内容捕获机构，用于获取当前建筑楼宇的标准三维图像以及获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像，所述内容捕获机构包括动态存储设备以及立体摄像设备，所述动态存储设备用于预存当前建筑楼宇的标准三维图像，所述立体摄像设备用于采用多个具有不同摄像视角的成像单元，以在当前时刻同时对当前建筑楼宇进行摄像操作并获得多个同步成像画面，所述立体摄像设备还包括模型构建单元，用于分别与所述多个成像单元连接，以基于多个同步成像画面分析并获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像；
27.进度辨识器件，分别与所述信息录入机构、所述数据采集机构以及所述内容捕获机构连接，用于采用人工智能体以根据所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像预测所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比；
28.训练操作器件，与所述进度辨识器件连接，用于将经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络作为人工智能体发送给所述进度辨识器件使用；
29.示例地，将经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络作为人工智能体发送给所述进度辨识器件使用包括：可以采用数值仿真模式实现经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络的仿真处理；
30.其中，将经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络作为人工智能体发送给所述进度辨识器件使用包括：所述设定数目的取值与所述当前建筑楼宇的目标建筑楼层单调正向关联。
31.图2为根据本发明第二实施方案示出的用于施工进度辨识的多数据映射系统的内部结构示意图。
32.与本发明第一实施方案不同，本发明第二实施方案示出的用于施工进度辨识的多数据映射系统还可以包括：
33.协同控制器件，分别与所述多个具有不同摄像视角的成像单元连接，用于实现所述多个具有不同摄像视角的成像单元的摄像操作的同步控制；
34.示例地，实现所述多个具有不同摄像视角的成像单元的摄像操作的同步控制包括：采用方形波的上升沿实现所述多个具有不同摄像视角的成像单元的摄像操作的同步控制。
35.图3为根据本发明第三实施方案示出的用于施工进度辨识的多数据映射系统的内部结构示意图。
36.与本发明第一实施方案不同，本发明第三实施方案示出的用于施工进度辨识的多
数据映射系统还可以包括：
37.图像存储器件，与所述内容捕获机构连接，用于暂存当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像。
38.接着，继续对本发明的用于施工进度辨识的多数据映射系统的具体结构进行进一步的说明。
39.在根据本发明的任一实施方案的用于施工进度辨识的多数据映射系统中：
40.将经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络作为人工智能体发送给所述进度辨识器件使用包括：在所述卷积神经网络的每一次学习中，将已完成的建筑楼宇在建筑中的一个历史时刻对应的施工进度百分比作为所述卷积神经网络的输出内容，将所述已完成的建筑楼宇在所述历史时刻的各项用工信息、所述已完成的建筑楼宇的各项楼宇数据、已完成的建筑楼宇的标准三维图像以及已完成的建筑楼宇在所述历史时刻的实体三维图像作为所述卷积神经网络的各项输入内容。
41.在根据本发明的任一实施方案的用于施工进度辨识的多数据映射系统中：
42.所述立体摄像设备用于采用多个具有不同摄像视角的成像单元，以在当前时刻同时对当前建筑楼宇进行摄像操作并获得多个同步成像画面，所述立体摄像设备还包括模型构建单元，用于分别与所述多个成像单元连接，以基于多个同步成像画面分析并获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像包括：所述多个具有不同摄像视角的成像单元均匀分布在当前建筑楼宇周围；
43.其中，所述立体摄像设备用于采用多个具有不同摄像视角的成像单元，以在当前时刻同时对当前建筑楼宇进行摄像操作并获得多个同步成像画面，所述立体摄像设备还包括模型构建单元，用于分别与所述多个成像单元连接，以基于多个同步成像画面分析并获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像包括：所述多个具有不同摄像视角的成像单元分别到当前建筑楼宇的距离相等；
44.其中，所述立体摄像设备用于采用多个具有不同摄像视角的成像单元，以在当前时刻同时对当前建筑楼宇进行摄像操作并获得多个同步成像画面，所述立体摄像设备还包括模型构建单元，用于分别与所述多个成像单元连接，以基于多个同步成像画面分析并获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像包括：采用可编程逻辑器件来实现所述模型构建单元。
45.以及在根据本发明的任一实施方案的用于施工进度辨识的多数据映射系统中：
46.采用人工智能体以根据所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像预测所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比包括：将所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像作为所述人工智能体的各项输入内容以运行所述人工智能体，获得所述人工智能体输出的所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比；
47.其中，将所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像作为所述人工智能体的各项输入内容以运行所述人工智能体，获得所述人工智能体输出的
所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比包括：将所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像输入到所述人工智能体之前，对所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像分别执行归一化处理；
48.其中，将所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像作为所述人工智能体的各项输入内容以运行所述人工智能体，获得所述人工智能体输出的所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比包括：所述人工智能体输出的所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比为归一化处理后的数值表示形式。
49.另外，在所述用于施工进度辨识的多数据映射系统中，将所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像输入到所述人工智能体之前，对所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像分别执行归一化处理包括：所述归一化处理为二进制数值转换处理。
50.采用本发明的用于施工进度辨识的多数据映射系统，针对现有技术中每一建筑楼宇施工过程中任一施工时刻的施工进度难以精确判断的技术问题，能够基于与当前建筑楼宇当前时刻关联的多项数据智能预测当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比，从而为后续施工用料以及施工人员的统筹规划提供可靠信息，为施工现场制定施工进程表提供基础数据。
51.虽然上述的揭示内容关于本发明的较佳具体方案，然而需了解以上提出的细节只为说明之用。本领域技术人员可在未背离本发明的精神与范畴下，对于本发明进行各种改变及修饰。

技术特征：
1.一种用于施工进度辨识的多数据映射系统，其特征在于，所述系统包括：信息录入机构，用于录入当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息，所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息包括所述当前建筑楼宇的建筑工人数量、管理人员数量、建筑机械数量以及未使用建筑用砖数量；数据采集机构，用于采集当前建筑楼宇的各项楼宇数据，所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据包括所述当前建筑楼宇的目标建筑楼层、目标建筑房间数量、建筑总面积、占地面积以及平均房间面积；内容捕获机构，用于获取当前建筑楼宇的标准三维图像以及获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像，所述内容捕获机构包括动态存储设备以及立体摄像设备，所述动态存储设备用于预存当前建筑楼宇的标准三维图像，所述立体摄像设备用于采用多个具有不同摄像视角的成像单元，以在当前时刻同时对当前建筑楼宇进行摄像操作并获得多个同步成像画面，所述立体摄像设备还包括模型构建单元，用于分别与所述多个成像单元连接，以基于多个同步成像画面分析并获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像；进度辨识器件，分别与所述信息录入机构、所述数据采集机构以及所述内容捕获机构连接，用于采用人工智能体以根据所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像预测所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比；训练操作器件，与所述进度辨识器件连接，用于将经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络作为人工智能体发送给所述进度辨识器件使用；其中，将经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络作为人工智能体发送给所述进度辨识器件使用包括：所述设定数目的取值与所述当前建筑楼宇的目标建筑楼层单调正向关联。2.如权利要求1所述的用于施工进度辨识的多数据映射系统，其特征在于，所述系统还包括：协同控制器件，分别与所述多个具有不同摄像视角的成像单元连接，用于实现所述多个具有不同摄像视角的成像单元的摄像操作的同步控制。3.如权利要求1所述的用于施工进度辨识的多数据映射系统，其特征在于，所述系统还包括：图像存储器件，与所述内容捕获机构连接，用于暂存当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像。4.如权利要求1-3任一所述的用于施工进度辨识的多数据映射系统，其特征在于：将经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络作为人工智能体发送给所述进度辨识器件使用包括：在所述卷积神经网络的每一次学习中，将已完成的建筑楼宇在建筑中的一个历史时刻对应的施工进度百分比作为所述卷积神经网络的输出内容，将所述已完成的建筑楼宇在所述历史时刻的各项用工信息、所述已完成的建筑楼宇的各项楼宇数据、已完成的建筑楼宇的标准三维图像以及已完成的建筑楼宇在所述历史时刻的实体三维图像作为所述卷积神经网络的各项输入内容。5.如权利要求1-3任一所述的用于施工进度辨识的多数据映射系统，其特征在于：所述立体摄像设备用于采用多个具有不同摄像视角的成像单元，以在当前时刻同时对
当前建筑楼宇进行摄像操作并获得多个同步成像画面，所述立体摄像设备还包括模型构建单元，用于分别与所述多个成像单元连接，以基于多个同步成像画面分析并获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像包括：所述多个具有不同摄像视角的成像单元均匀分布在当前建筑楼宇周围。6.如权利要求5所述的用于施工进度辨识的多数据映射系统，其特征在于：所述立体摄像设备用于采用多个具有不同摄像视角的成像单元，以在当前时刻同时对当前建筑楼宇进行摄像操作并获得多个同步成像画面，所述立体摄像设备还包括模型构建单元，用于分别与所述多个成像单元连接，以基于多个同步成像画面分析并获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像包括：所述多个具有不同摄像视角的成像单元分别到当前建筑楼宇的距离相等。7.如权利要求6所述的用于施工进度辨识的多数据映射系统，其特征在于：所述立体摄像设备用于采用多个具有不同摄像视角的成像单元，以在当前时刻同时对当前建筑楼宇进行摄像操作并获得多个同步成像画面，所述立体摄像设备还包括模型构建单元，用于分别与所述多个成像单元连接，以基于多个同步成像画面分析并获取当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像包括：采用可编程逻辑器件来实现所述模型构建单元。8.如权利要求1-3任一所述的用于施工进度辨识的多数据映射系统，其特征在于：采用人工智能体以根据所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像预测所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比包括：将所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像作为所述人工智能体的各项输入内容以运行所述人工智能体，获得所述人工智能体输出的所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比。9.如权利要求8所述的用于施工进度辨识的多数据映射系统，其特征在于：将所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像作为所述人工智能体的各项输入内容以运行所述人工智能体，获得所述人工智能体输出的所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比包括：将所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像输入到所述人工智能体之前，对所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像分别执行归一化处理。10.如权利要求9所述的用于施工进度辨识的多数据映射系统，其特征在于：将所述当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、所述当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像作为所述人工智能体的各项输入内容以运行所述人工智能体，获得所述人工智能体输出的所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比包括：所述人工智能体输出的所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比为归一化处理后的数值表示形式。

技术总结
本发明涉及一种用于施工进度辨识的多数据映射系统，包括：进度辨识器件，用于采用人工智能体以根据当前建筑楼宇在当前时刻的各项用工信息、当前建筑楼宇的各项楼宇数据、当前建筑楼宇的标准三维图像以及当前建筑楼宇在当前时刻的实体三维图像预测所述当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比；训练操作器件，与进度辨识器件连接，用于将经过设定数目的各次学习后的卷积神经网络作为人工智能体发送给所述进度辨识器件使用。通过本发明，能够基于与当前建筑楼宇当前时刻关联的多项数据智能预测当前建筑楼宇在当前时刻的施工进度百分比，从而为后续施工用料以及施工人员的统筹规划提供可靠信息，为施工现场制定施工进程表提供基础数据。程表提供基础数据。程表提供基础数据。


技术研发人员：杨浩 卞芳莹
受保护的技术使用者：杨浩
技术研发日：2023.05.08
技术公布日：2023/7/20