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专利名称：一种模块化集成建筑的智能施工方法、系统、设备和介质

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410523063.9

专利申请（专利权）人：华实中建新开云优惠体育网页版入口(珠海)有限公司
权利人地址：广东省珠海市平沙镇万盛街51号1栋(9#配套用房)

专利发明（设计）人：张亮,孙铁铭,吕鹏飞,刘祥,林康华,吴国军,林发

专利摘要：本发明公开了一种模块化集成建筑的智能施工方法、系统、设备和介质，方法包括根据施工场地基础数据建立BIM模型，确定施工方案及巡检机器人的巡检路线；控制巡检机器人执行巡检任务，以完成一次巡检路线为一个周期，实时接收巡检机器人采集的施工图像和环境参数；对施工图像进行特征提。范扛鍪┕で虻氖┕の蟛畈⑵拦蓝杂Φ奈蟛畹燃，按照其大小对施工区域在下一巡检周期中的优先级重新排序，更新巡检路线；将施工图像和环境参数输入至预设的施工检测模型，生成施工优化策略，以更新施工方案。本发明通过及时更新巡检路线和施工方案，能及时干预施工质量低的区域，并科学指导施工方案的规划，提高施工安全性能，增强施工工程的能效。

主权利要求：
1.一种模块化集成建筑的智能施工方法，其特征在于，所述方法包括：根据施工场地基础数据建立施工场地的BIM模型，根据BIM模型确定施工方案以及巡检机器人的巡检路线，其中，通过遍历所有施工区域后生成多条巡检路线，然后计算两两区域之间的距离，最终以所有距离之和最短的路线为初始的巡检路线；
控制巡检机器人执行巡检任务，以完成一次巡检路线为一个周期，实时接收巡检机器人采集的不同施工区域的施工图像和环境参数；
对施工图像进行特征提。萏崛〉奶卣魅范扛鍪┕で虻氖┕の蟛，并评估对应的误差等级，按照误差等级由大到小对施工区域在下一巡检周期中的优先级重新排序，以更新巡检路线；
在所述对施工图像进行特征提取之后，还包括：
根据提取的特征确定每个施工区域的实际施工进度，计算实际施工进度与施工方案中规划的目标施工进度的时间差；
当时间差大于预设阈值，且为实际施工进度快于目标施工进度时，将对应的施工区域标记为施工质量重点关注区域；
当时间差大于预设阈值，且为实际施工进度慢于目标施工进度时，将对应的施工区域标记为施工进度重点关注区域；
根据施工质量重点关注区域和施工进度重点关注区域更新巡检任务；
其中，巡检机器人对施工质量重点关注区域或施工进度重点关注区域的巡检时长、巡检频率及施工图像采集数量均大于其他施工区域；
在所述将对应的施工区域标记为施工进度重点关注区域之后，还包括：获取施工进度重点关注区域中的人员分配情况和人员作业情况；所述人员分配情况包括人员数量、人员资质与人员身体状态；所述人员作业情况包括在预设时间内离开施工场地的次数以及施工效率；
判断确定施工进度的影响因素；
当确定影响因素为人员分配问题时，更新施工进度重点关注区域的人员分配方案；
当确定影响因素为人员作业问题时，给对应的施工人员进行通报提示；
所述更新施工进度重点关注区域的人员分配方案，包括：获取调度基础数据，所述调度基础数据包括施工进度重点关注区域当前的实际施工进度和人员分配方案，目标施工进度以及其他施工区域可调度人员信息；
将所述调度基础数据输入至预设的调度分析模型，生成人员调度策略，利用人员调度策略更新施工当前的人员分配方案；
确定所述其他施工区域可调度人员信息，包括：
计算施工进度重点关注区域与其他施工区域的关联指数 ：式中， 表示施工进度重点关注区域， 表示其他施工区域， 表示施工进度重点关注区域与其他施工区域的施工数据信息交集中所包含的元素数量；
表示施工进度重点关注区域与其他施工区域的施工数据信息并集中所包含的元素数量；
按照关联指数的由大到小对调度其他施工区域人员的优先级进行排序，其中，优先从关联性大的施工区域来调度人员，当关联性最大的区域无法提供调度人员时，再从关联性强度次之的区域调度，直至完成人员调度；
将施工图像和环境参数输入至预设的施工检测模型，生成施工优化策略，利用施工优化策略更新施工方案。
2.根据权利要求1所述的模块化集成建筑的智能施工方法，其特征在于，在所述对施工图像进行特征提取后，还包括：识别不满足预设条件的施工行为，将对应的施工行为数据同步反馈至监测平台，并触发报警提示；其中，不满足预设条件的施工行为包括施工尺寸参数或用料参数不符合作业标准、不佩戴安全帽以及不穿防护服行为。
3.根据权利要求1所述的模块化集成建筑的智能施工方法，其特征在于，在所述根据提取的特征确定每个施工区域的施工误差之后，还包括：根据施工误差进行模拟推演，在监测平台可视化显示推演结果；
根据推演结果评估施工误差带来的风险等级，根据不同的风险等级匹配不同的程度的报警提示，以对不同施工区域进行风险预警。
4.一种模块化集成建筑的智能施工系统，其特征在于，所述系统包括：BIM模型构建单元，用于根据施工场地基础数据建立施工场地的BIM模型，根据BIM模型确定施工方案以及巡检机器人的巡检路线，其中，通过遍历所有施工区域后生成多条巡检路线，然后计算两两区域之间的距离，最终以所有距离之和最短的路线为初始的巡检路线；
数据采集单元，用于控制巡检机器人执行巡检任务，以完成一次巡检路线为一个周期，实时接收巡检机器人采集的不同施工区域的施工图像和环境参数；
巡检路线更新单元，用于对施工图像进行特征提。萏崛〉奶卣魅范扛鍪┕で虻氖┕の蟛，并评估对应的误差等级，按照误差等级的由大到小对施工区域在下一巡检周期中的优先级重新排序，以更新巡检路线；
在所述对施工图像进行特征提取之后，还包括：
根据提取的特征确定每个施工区域的实际施工进度，计算实际施工进度与施工方案中规划的目标施工进度的时间差；
当时间差大于预设阈值，且为实际施工进度快于目标施工进度时，将对应的施工区域标记为施工质量重点关注区域；
当时间差大于预设阈值，且为实际施工进度慢于目标施工进度时，将对应的施工区域标记为施工进度重点关注区域；
根据施工质量重点关注区域和施工进度重点关注区域更新巡检任务；
其中，巡检机器人对施工质量重点关注区域或施工进度重点关注区域的巡检时长、巡检频率及施工图像采集数量均大于其他施工区域；
在所述将对应的施工区域标记为施工进度重点关注区域之后，还包括：获取施工进度重点关注区域中的人员分配情况和人员作业情况；所述人员分配情况包括人员数量、人员资质与人员身体状态；所述人员作业情况包括在预设时间内离开施工场地的次数以及施工效率；
判断确定施工进度的影响因素；
当确定影响因素为人员分配问题时，更新施工进度重点关注区域的人员分配方案；
当确定影响因素为人员作业问题时，给对应的施工人员进行通报提示；
所述更新施工进度重点关注区域的人员分配方案，包括：获取调度基础数据，所述调度基础数据包括施工进度重点关注区域当前的实际施工进度和人员分配方案，目标施工进度以及其他施工区域可调度人员信息；
将所述调度基础数据输入至预设的调度分析模型，生成人员调度策略，利用人员调度策略更新施工当前的人员分配方案；
确定所述其他施工区域可调度人员信息，包括：
计算施工进度重点关注区域与其他施工区域的关联指数 ：式中， 表示施工进度重点关注区域， 表示其他施工区域， 表示施工进度重点关注区域与其他施工区域的施工数据信息交集中所包含的元素数量；
表示施工进度重点关注区域与其他施工区域的施工数据信息并集中所包含的元素数量；
按照关联指数的由大到小对调度其他施工区域人员的优先级进行排序，其中，优先从关联性大的施工区域来调度人员，当关联性最大的区域无法提供调度人员时，再从关联性强度次之的区域调度，直至完成人员调度；
施工方案更新单元，用于将施工图像和环境参数输入至预设的施工检测模型，生成施工优化策略，利用施工优化策略更新施工方案。
5.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，当所述处理器执行所述计算机指令时，所述电子设备执行如权利要求1至3任一项所述的模块化集成建筑的智能施工方法。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行权利要求1至3任一项所述的模块化集成建筑的智能施工方法。 说明书 : 一种模块化集成建筑的智能施工方法、系统、设备和介质技术领域[0001] 本发明涉及智能施工技术领域，尤其涉及一种模块化集成建筑的智能施工方法、系统、设备和介质。背景技术[0002] 模块化集成建筑是一种现代建筑技术，它将建筑分解为模块化的“单元”，这些单元在工厂内完成结构、装修、水电、设备管线、卫浴设施等施工工序，在施工现场通过可靠连接技术快速组合拼装成建筑整体，这种技术将建筑从工地搬进工厂，大幅缩短工期，减少施工难度，是目前建筑工业化程度较高的绿色建造方式。[0003] 目前的模块化集成建筑在施工过程中，主要是依赖人工经验去开展施工作业，例如在前期工程规划中先确定基础方案，包括人员分配、施工流程等。当施工过程中出现异常时通常会触发警报，结合历史经验下的改进措施去干预紧急问题，从而降低施工风险。然而这种依赖人工经验的方式，还存在很多不足：例如缺乏对施工过程和进度的动态监控，只有在出现异常时才会人工干预，具有较大的滞后性。此外，仅依赖人工经验制定施工方案以及人员调度方案，其合理性也有待考量。因此，目前针对模块化集成建筑的施工过程无法满足现代化智能施工的要求，施工效果并不理想。发明内容[0004] 为了解决上述提出的至少一个技术问题，本发明提供一种模块化集成建筑的智能施工方法、系统、设备和介质。[0005] 第一方面，本发明提供了一种模块化集成建筑的智能施工方法，所述方法包括：[0006] 根据施工场地基础数据建立施工场地的BIM模型，根据BIM模型确定施工方案以及巡检机器人的巡检路线；[0007] 控制巡检机器人执行巡检任务，以完成一次巡检路线为一个周期，实时接收巡检机器人采集的不同施工区域的施工图像和环境参数；[0008] 对施工图像进行特征提。萏崛〉奶卣魅范扛鍪┕で虻氖┕の蟛，并评估对应的误差等级，按照误差等级的大小对施工区域在下一巡检周期中的优先级重新排序，以更新巡检路线；[0009] 将施工图像和环境参数输入至预设的施工检测模型，生成施工优化策略，利用施工优化策略更新施工方案。[0010] 优选地，在所述对施工图像进行特征提取之后，还包括：[0011] 根据提取的特征确定每个施工区域的实际施工进度，计算实际施工进度与施工方案中规划的目标施工进度的时间差；[0012] 当时间差大于预设阈值，且为实际施工进度快于目标施工进度时，将对应的施工区域标记为施工质量重点关注区域；[0013] 当时间差大于预设阈值，且为实际施工进度慢于目标施工进度时，将对应的施工区域标记为施工进度重点关注区域；[0014] 根据施工质量重点关注区域和施工进度重点关注区域更新巡检任务；[0015] 其中，巡检机器人对施工质量重点关注区域或施工进度重点关注区域的巡检时长、巡检频率及施工图像采集数量均大于其他施工区域。[0016] 优选地，在所述将对应的施工区域标记为施工进度重点关注区域之后，还包括：[0017] 获取施工进度重点关注区域中的人员分配情况和人员作业情况；所述人员分配情况包括人员数量、人员资质与人员身体状态；所述人员作业情况包括在预设时间内离开施工场地的次数以及施工效率；[0018] 判断确定施工进度的影响因素；[0019] 当确定影响因素为人员分配问题时，更新施工进度重点关注区域的人员分配方案；[0020] 当确定影响因素为人员作业问题时，给对应的施工人员进行通报提示。[0021] 优选地，所述更新施工进度重点关注区域的人员分配方案，包括：[0022] 获取调度基础数据，所述调度基础数据包括施工进度重点关注区域当前的实际施工进度和人员分配方案，目标施工进度以及其他施工区域可调度人员信息；[0023] 将所述调度基础数据输入至预设的调度分析模型，生成人员调度策略，利用人员调度策略更新施工当前的人员分配方案。[0024] 优选地，确定所述其他施工区域可调度人员信息，包括：[0025] 计算施工进度重点关注区域与其他施工区域的关联指数f：[0026][0027] 式中，X0表示施工进度重点关注区域，Xi表示其他施工区域，N(X0∩Xi)表示施工进度重点关注区域与其他施工区域的施工数据信息交集中所包含的元素数量；N(X0∪Xi)表示施工进度重点关注区域与其他施工区域的施工数据信息并集中所包含的元素数量；[0028] 按照关联指数的大小对调度其他施工区域人员的优先级进行排序。[0029] 优选地，在所述对施工图像进行特征提取后，还包括：[0030] 识别不满足预设条件的施工行为，将对应的施工行为数据同步反馈至监测平台，并触发报警提示；其中，不满足预设条件的施工行为包括施工尺寸参数或用料参数不符合作业标准、不佩戴安全帽以及不穿防护服行为。[0031] 优选地，在所述根据提取的特征确定每个施工区域的施工误差之后，还包括：[0032] 根据施工误差进行模拟推演，在监测平台可视化显示推演结果；[0033] 根据推演结果评估施工误差带来的风险等级，根据不同的风险等级匹配不同的程度的报警提示，以对不同施工区域进行风险预警。[0034] 第二方面，本发明还提供了一种模块化集成建筑的智能施工系统，所述系统包括：[0035] BIM模型构建单元，用于根据施工场地基础数据建立施工场地的BIM模型，根据BIM模型确定施工方案以及巡检机器人的巡检路线；[0036] 数据采集单元，用于控制巡检机器人执行巡检任务，以完成一次巡检路线为一个周期，实时接收巡检机器人采集的不同施工区域的施工图像和环境参数；[0037] 巡检路线更新单元，用于对施工图像进行特征提。萏崛〉奶卣魅范扛鍪┕で虻氖┕の蟛，并评估对应的误差等级，按照误差等级的大小对施工区域在下一巡检周期中的优先级重新排序，以更新巡检路线；[0038] 施工方案更新单元，用于将施工图像和环境参数输入至预设的施工检测模型，生成施工优化策略，利用施工优化策略更新施工方案。[0039] 第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，当所述处理器执行所述计算机指令时，所述电子设备执行如上述第一方面及其任意一种优选方式的模块化集成建筑的智能施工方法。[0040] 第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上述第一方面及其任意一种优选方式的模块化集成建筑的智能施工方法。[0041] 与现有技术相比，本发明的有益效果在于：[0042] 本发明提供了一种模块化集成建筑的智能施工方法，包括根据施工场地基础数据建立施工场地的BIM模型，根据BIM模型确定施工方案以及巡检机器人的巡检路线。通过建立BIM模型能够合理规划初始的施工方案和巡检路线。然后，控制巡检机器人执行巡检任务，以完成一次巡检路线为一个周期，实时接收巡检机器人采集的不同施工区域的施工图像和环境参数；接着对施工图像进行特征提。萏崛〉奶卣魅范扛鍪┕で虻氖┕の蟛，并评估对应的误差等级，按照误差等级的大小对施工区域在下一巡检周期中的优先级重新排序，以更新巡检路线；通过对不同施工区域的误差等级进行分析，能够及时更改下一巡检路线的优先级顺序，即对于误差等级高的区域可以先巡检，如此能够及时对施工误差情况进行干预纠正，有利于施工作业的稳定开展。此外本发明还将获取的施工图像和环境参数输入至预设的施工检测模型，生成施工优化策略，利用施工优化策略更新施工方案，通过考虑环境因素以及现场实时施工状态，结合施工检测模型，能够快速对初始的施工方案进行优化，从而更加科学合理的调整和开展施工作业，有利于加快施工作业的进度以及提高施工过程的安全性，大大增强了施工工程的能效。[0043] 应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。附图说明[0044] 为了更清楚地说明本发明实施例或背景技术中的技术方案，下面将对本发明实施例或背景技术中所需要使用的附图进行说明。[0045] 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。[0046] 图1为本发明实施例提供的一种模块化集成建筑的智能施工方法的流程示意图；[0047] 图2为本发明实施例提供的一种模块化集成建筑的智能施工系统的结构示意图。具体实施方式[0048] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。[0049] 本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。[0050] 本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。[0051] 在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。[0052] 另外，为了更好地说明本发明，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样能够实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。[0053] 目前的模块化集成建筑在施工过程中，主要是依赖人工经验去规划施工方案，其施工效率和施工效果并不理想，为此，本发明提供了一种模块化集成建筑的智能施工方法，能够根据施工图像和环境参数更新巡检路线和施工方案，在保证施工进度和施工质量的同时，提高了施工安全性。[0054] 请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种模块化集成建筑的智能施工方法的流程示意图。如图1所示，一种模块化集成建筑的智能施工方法包括以下步骤：[0055] S10、根据施工场地基础数据建立施工场地的BIM模型，根据BIM模型确定施工方案以及巡检机器人的巡检路线；[0056] BIM模型即建筑信息模型，是一种集成了建筑项目的所有相关信息的三维数字模型。它包含了建筑的几何形状、地理坐标、空间关系、属性信息以及非几何信息，如成本、时间、制造和施工方法等，本实施例中通过建立施工场地的BIM模型，能够基于该模型合理规划出初始的施工方案以及巡检机器人的巡检路线。[0057] 在一个优选的实施方式中，构建BIM模型时可以包括：[0058] 1)采集施工场地的范围、形状及地形特点，规划遥感设备的飞行路线和覆盖区域，从而得到遥感规划数据；[0059] 2)利用遥感设备根据遥感规划数据对施工场地进行高精度的三维扫描，得到图像数据，然后对图像数据进行特征点校正、匹配，通过多视图整合拼接，得到立体图像拼接数据；[0060] 3)对立体图像拼接数据进行三维重建，从而得到三维BIM模型。[0061] S20、控制巡检机器人执行巡检任务，以完成一次巡检路线为一个周期，实时接收巡检机器人采集的不同施工区域的施工图像和环境参数。[0062] 在生成巡检路线后，会将巡检路线导入巡检机器人，控制巡检机器人按照该路线执行巡检任务。在初次设计的巡检路线中，通常是按照施工区域位置关系来设置巡检顺序，例如有5个施工区域，在一次巡检周期内需要同时覆盖这5个施工区域，首先通过遍历这5个施工区域后生成多条巡检路线，然后计算两两区域之间的距离，最终以所有距离之和最短的那条路线为巡检路线，导入巡检机器人。[0063] 在巡检过程中，巡检机器人会按照巡检路线对于施工区域依次巡检，包括采集对应施工区域的环境参数和施工图像，其中环境参数主要由巡检机器人中安装的传感器采集得到，例如风速传感器、温湿度传感器等。施工图像由巡检机器人在经过巡检的施工区域通过摄像头拍摄得到的。[0064] 可以理解的是，传感器通常也可以安装在施工现。怯捎谑┕こ〉胤段Ы洗，如果要精确测量每个施工区域的环境参数，通常需要在每个施工区域都设置相应的传感器，如此则会提高成本。另外，由于环境参数在一次巡检周期内的波动通：苄。虼宋扌柙谙殖“沧按衅魇凳奔嗖。综上，本实施例优先考虑将传感器设置在巡检机器人身上，在经过每处施工区域时都能够准确及时的采集环境参数，如此能够降低施工现场的设备成本。[0065] 在拍摄施工图像时，通常要对各个角度进行拍摄，尽量覆盖施工场地的每一处，从而能够从图像中提取施工材料堆放、数量、建筑施工外形、进度等状态信息。优选地，还可以通过在施工区域环绕巡检的方式拍摄动态视频，从而更好的提取施工信息。[0066] S30、对施工图像进行特征提。萏崛〉奶卣魅范扛鍪┕で虻氖┕の蟛，并评估对应的误差等级，按照误差等级的大小对施工区域在下一巡检周期中的优先级重新排序，以更新巡检路线。[0067] 在特征提取之前，通常需要对获取的图像进行预处理，包括图像矫正、去畸变、降噪、图像增强等，以此提高图像质量。[0068] 具体地，在提取图像特征时，主要对图像的纹理特征，轮廓特征，包括边缘和角点、以及颜色特征，将提取的特征与已知的施工标准或模板进行匹配，结合实际施工情况来确定施工误差，包括但不限于尺寸偏差、位置偏移、角度偏差等。误差的大小用来作为衡量施工质量的指标。[0069] 在一些实施例中，提取图像特征采用的模型主要为神经网络模型，例如可以采用卷积神经网络、循环神经网络、深度残差网络、生成对抗网络、Transformer模型中的任意一种来训练施工图像识别模型，该模型能够对于施工图像进行特征提取从而识别施工数据，进而确定施工误差数据。[0070] 进一步地，在得到施工误差之后，需要评估对应的误差等级，然后按照误差等级的大小对施工区域在下一巡检周期中的优先级重新排序，以更新巡检路线。施工误差会影响后续的施工质量和施工进度，且对于施工安全性来说至关重要，因此本实施例会结合误差等级来标记施工区域，优化下一周期的巡检路线。[0071] 例如，5个施工区域中，A、B、C区域的误差等级依次递减，在初始的巡检路线中，巡检机器人会根据路线最短的原则依次巡检B、C、A区域，但是在得到误差等级排序后，由于A区域的误差等级最高，其存在的安全隐患也最大，那么在下一次巡检周期内，应该先对A区域进行巡检，及时监控施工状态和施工质量，能够在出现异常时及时干预，降低因巡检不及时导致危险后果的概率。[0072] S40、将施工图像和环境参数输入至预设的施工检测模型，生成施工优化策略，利用施工优化策略更新施工方案。[0073] 优化巡检路线在于对不同施工水平的区域的层次化监控，而施工方案是影响整个施工过程进行的主要因素，因此本实施例中，在得到施工图像和环境参数后，会将其输入至预设的施工检测模型，以快速生成施工优化策略，然后利用施工优化策略更新最初的施工方案，如此来提高施工作业的能效。[0074] 需要说明的是，本实施例的施工检测模型同样需要基于神经网络训练得到，包括但不限于卷积神经网络、随机森林算法、循环神经网络、SVM算法等。在训练模型时，通过获取历史施工过程中的大量数据样本，包括施工图像、环境参数及施工策略，以施工图像、环境参数为输入，以施工策略为输出来训练基础网络，在训练精度满足预设值时得到施工检测模型。之所以考虑环境参数，是因为在一些特殊环境下对于施工质量会造成较大的影响，例如暴风雨、大雪天气相比于20多度的晴天，施工误差出现的概率更大，施工误差的等级也容易更高。优选地，还可以随着施工数据的增多，让模型进行自学习以实现自适应优化网络参数的过程，提高模型的精度和泛化能力。[0075] 综上所述，本实施例通过对不同施工区域的误差等级进行分析，能够及时更改下一巡检路线的优先级顺序，即对于误差等级高的区域可以先巡检，如此能够及时对施工误差情况进行干预纠正，有利于施工作业的稳定开展。此外本发明还将获取的施工图像和环境参数输入至预设的施工检测模型，生成施工优化策略，利用施工优化策略更新施工方案，通过考虑环境因素以及现场实时施工状态，结合施工检测模型，能够快速对初始的施工方案进行优化，从而更加科学合理的调整和开展施工作业，有利于加快施工作业的进度以及提高施工过程的安全性，大大增强了施工工程的能效。[0076] 在一些实施例中，在所述对施工图像进行特征提取之后，还包括：[0077] 3.1)根据提取的特征确定每个施工区域的实际施工进度，计算实际施工进度与施工方案中规划的目标施工进度的时间差；[0078] 3.2)当时间差大于预设阈值，且为实际施工进度快于目标施工进度时，将对应的施工区域标记为施工质量重点关注区域；[0079] 3.3)当时间差大于预设阈值，且为实际施工进度慢于目标施工进度时，将对应的施工区域标记为施工进度重点关注区域；[0080] 3.4)根据施工质量重点关注区域和施工进度重点关注区域更新巡检任务；[0081] 其中，巡检机器人对施工质量重点关注区域或施工进度重点关注区域的巡检时长、巡检频率及施工图像采集数量均大于其他施工区域。[0082] 可以理解的是，施工进度对于整个施工过程来说同样也很重要，在施工项目前期规划施工方案时，对于人员分配、施工任务流程开展都是为了保证施工进度与理想值靠近。本实施例中，根据提取的图像特征会计算实际施工进度，例如可以提取施工场地的施工建材堆放情况以及已完成作业的施工建筑的结构，来判断施工进度。得到实际施工进度后，计算实际施工进度与施工方案中规划的目标施工进度的时间差，如果二者差距较大，大于某一预设阈值，证明施工过程可能存在问题。[0083] 具体地，如果是实际施工进度快于目标施工进度较多时，那么可能的原因是施工人员在施工工序上偷工减料，为了减少作业任务提高效率而忽略施工质量问题，对此需要将该施工区域进行标记，标记为施工质量重点关注区域，在下一巡检周期中，对于该区域的巡检时长、巡检频率及采集的施工图像采集数量，相比于其他区域来说都要增加。如果是实际施工进度慢于目标施工进度较长一段时间，那么该区域的施工效率可能存在较严重的问题，如此则将该区域标注为施工进度重点关注区域，在下一次巡检过程中，同样也需要增加巡检时长、巡检频率及施工图像采集数量。[0084] 本实施例通过对施工进度进行分析，确定不同施工进度下可能存在的异常情况，从而分别进行标记，使得更新后的巡检任务更有针对性。[0085] 在一些实施例中，在所述将对应的施工区域标记为施工进度重点关注区域之后，还包括：[0086] 获取施工进度重点关注区域中的人员分配情况和人员作业情况；所述人员分配情况包括人员数量、人员资质与人员身体状态；所述人员作业情况包括在预设时间内离开施工场地的次数以及施工效率；[0087] 判断确定施工进度的影响因素；[0088] 当确定影响因素为人员分配问题时，更新施工进度重点关注区域的人员分配方案；[0089] 当确定影响因素为人员作业问题时，给对应的施工人员进行通报提示。[0090] 由于影响施工进度的原因不止一种，可能是人员分配不合理，也可能人员自身偷懒作业的问题。本实施例旨在对不同原因进行分析，从而制定有针对性的策略，以保证施工进度的合理性。[0091] 具体地，当确定影响因素为人员分配问题时，需要更新施工进度重点关注区域的人员分配方案，以保证该区域施工进度能够追赶上来。当确定影响因素为人员作业问题时，给对应的施工人员进行通报提示，并对当前人员的体制状态进行关注，确认是否对该人员进行调度，如安排更轻松的工作，或者给该人员放假休息，停止作业。[0092] 在一个实施例中，所述更新施工进度重点关注区域的人员分配方案，包括：[0093] 获取调度基础数据，所述调度基础数据包括施工进度重点关注区域当前的实际施工进度和人员分配方案，目标施工进度以及其他施工区域可调度人员信息；[0094] 将所述调度基础数据输入至预设的调度分析模型，生成人员调度策略，利用人员调度策略更新施工当前的人员分配方案。[0095] 优选地，确定所述其他施工区域可调度人员信息，包括：[0096] 计算施工进度重点关注区域与其他施工区域的关联指数f：[0097][0098] 式中，X0表示施工进度重点关注区域，Xi表示其他施工区域，N(X0∩Xi)表示施工进度重点关注区域与其他施工区域的施工数据信息交集中所包含的元素数量；N(X0∪Xi)表示施工进度重点关注区域与其他施工区域的施工数据信息并集中所包含的元素数量；[0099] 按照关联指数的大小对调度其他施工区域人员的优先级进行排序。[0100] 由于在调度人员时，不同施工区域的人员施工作业类型差异较大，在复杂度和专业度上都有所不同，如运输工人和拼接模块的工人在资质上要求就不同，拼接建筑的集成化模块需要更专业的技术工人来完成。因此为了实现合理调度，在保证施工进度的同时考虑施工作业完成度，本实施例在确定可调度人员信息时，考虑了其他施工区域与施工进度重点关注区域的关联关系，该关联关系可以从施工数据信息中得到，例如两个区域内包含的建筑材料种类多且施工作业类型也多，那么就认为二者是关联性较强的平行施工区域，那么此时调度会优先考虑从关联性大的其他施工区域来调度人员，当关联性最大的区域无法提供调度人员时，再从关联性强度次之的区域调度，直至完成人员调度。如此，能够保证合理的资源分配和人员调度，在保证改善施工进度的同时，也兼顾了施工质量。[0101] 在一些实施例中，如果是人员自身作业问题，那么此时可以该人员的体征数据，该数据可以通过佩戴智能安全帽，或智能防护服等智能穿戴设备检测得到。当得到体征数据后将其与标准体征数据进行比较，确定该人员是否存在身体异常；如果是，会对人员进行调度，例如让其休息恢复身体等，或者送往医院救治。如果整体正常情况下，是由于人员自身偷懒行为懈怠作业，耽误施工进度，那么会对该人员进行通报批评，并且作为重点关注对象，如果发现多次出现旷工行为可给予辞退或者罚款等惩罚。[0102] 综上所述，本实施例在获取施工进度信息后，通过分析影响施工进度的主要原因，针对不同原因提供了不同的应对策略，能够在改善施工进度的同时兼顾施工质量，从而大大提高了施工工程的能效。[0103] 在一些实施例中，在所述对施工图像进行特征提取后，还包括：[0104] 识别不满足预设条件的施工行为，将对应的施工行为数据同步反馈至监测平台，并触发报警提示；其中，不满足预设条件的施工行为包括施工尺寸参数或用料参数不符合作业标准、不佩戴安全帽以及不穿防护服行为。[0105] 通过对于施工过程中的不合格、危险行为进行监控能够及时提醒施工人员更正行为，提高施工安全性。[0106] 在一些实施例中，在所述根据提取的特征确定每个施工区域的施工误差之后，还包括：[0107] 根据施工误差进行模拟推演，在监测平台可视化显示推演结果；[0108] 根据推演结果评估施工误差带来的风险等级，根据不同的风险等级匹配不同的程度的报警提示，以对不同施工区域进行风险预警。[0109] 通过对于施工误差模拟推演，能够评估不同施工误差带来的风险等级，从而提供更有针对性的报警提示，同样提高了施工的安全性。[0110] 参见图2，在一些实施例中，本发明还提供了一种模块化集成建筑的智能施工系统，所述系统包括：[0111] BIM模型构建单元100，用于根据施工场地基础数据建立施工场地的BIM模型，根据BIM模型确定施工方案以及巡检机器人的巡检路线；[0112] 数据采集单元200，用于控制巡检机器人执行巡检任务，以完成一次巡检路线为一个周期，实时接收巡检机器人采集的不同施工区域的施工图像和环境参数；[0113] 巡检路线更新单元300，用于对施工图像进行特征提。萏崛〉奶卣魅范扛鍪┕で虻氖┕の蟛，并评估对应的误差等级，按照误差等级的大小对施工区域在下一巡检周期中的优先级重新排序，以更新巡检路线；[0114] 施工方案更新单元400，用于将施工图像和环境参数输入至预设的施工检测模型，生成施工优化策略，利用施工优化策略更新施工方案。[0115] 可以理解的是，本实施例提供的系统具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。[0116] 本发明还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，当所述处理器执行所述计算机指令时，所述电子设备执行如上述任意一项实施例所述的模块化集成建筑的智能施工方法。[0117] 本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上述任意一项实施例所述的模块化集成建筑的智能施工方法。[0118] 本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。[0119] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。所属领域的技术人员还可以清楚地了解到，本发明各个实施例描述各有侧重，为描述的方便和简洁，相同或类似的部分在不同实施例中可能没有赘述，因此，在某一实施例未描述或未详细描述的部分可以参见其他实施例的记载。[0120] 在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。[0121] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。[0122] 另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。[0123] 在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digitalsubscriberline，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，数字通用光盘(digitalversatiledisc，DVD))、或者半导体介质(例如固态硬盘(solidstatedisk，SSD))等。[0124] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，该流程可以由计算机程序来指令相关的硬件完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括：只读存储器(read?onlymemory，ROM)或随机存储存储器(randomaccessmemory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。

专利地区：广东

专利申请日期：2024-04-28

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN118350593B