施工作业的进度监控管理方法及系统与流程

文档序号:35979753发布日期:2023-11-09 22:43阅读:39来源:国知局
施工作业的进度监控管理方法及系统与流程

本发明涉及智能监控,尤其涉及一种施工作业的进度监控管理方法及系统。


背景技术:

1、随着建筑和工程项目的日益复杂化,传统的施工管理方法逐渐显现出局限性。监控工程进度、质量和安全等方面的需求变得更加紧迫,同时,数字化技术的迅速发展也为解决这些挑战提供了新的可能性。因此,基于无人机、图像处理、数据分析和智能算法的综合应用成为了施工管理领域的研究热点。

2、现有技术中,各个环节的数据往往处于孤立状态,难以实现无缝集成。多个系统之间的数据交换和共享困难,影响了实时监控和决策的精准性。针对多个无人机的智能路径规划,需要解决路径冲突、优化路径和协同飞行等复杂问题,目前缺乏高效且实用的路径规划算法。多光谱图像的获取和处理涉及大量图像数据和复杂的分析算法。如何准确识别目标特征区域,并对图像进行有效的分割,仍然是一个具有挑战性的问题。对多光谱图像集的特征区域分析需要高度精准的算法,以确保识别出关键信息。现有的数据分析方法可能在复杂场景下表现不稳定,导致分析结果的不准确。


技术实现思路

1、本发明提供了一种施工作业的进度监控管理方法及系统,用于提高施工作业的进度监控管理的准确率。

2、本发明第一方面提供了一种施工作业的进度监控管理方法,所述施工作业的进度监控管理方法包括:

3、获取预置的多个无人机的设备状态,得到设备状态集合,并通过所述设备状态集合对多个所述无人机进行设备编码,得到多个编码无人机;

4、基于预设的待监控区域,对多个所述编码无人机进行飞行路径规划,得到每个所述编码无人机对应的飞行路径;

5、基于每个所述编码无人机对应的飞行路径,控制多个所述编码无人机进行多光谱图像采集,得到多光谱图像集;

6、对所述多光谱图像集中每个多光谱图像进行特征区域分析,得到每个所述多光谱图像对应的目标特征区域,并基于每个所述多光谱图像对应的目标特征区域分别对每个所述多光谱图像进行图像分割,得到分割图像集;

7、对所述分割图像集进行工艺节点匹配,得到所述分割图像集对应的工艺节点集合,对所述工艺节点集合进行施工进度计算,得到目标施工进度;

8、通过预设的预期施工进度对所述分割图像集进行标准图像匹配,得到标准图像集,对所述分割图像集以及所述标准图像集进行差异比对,得到差异分析结果;

9、基于所述差异分析结果,对所述目标施工进度进行管理策略生成,得到目标管理策略,并将所述目标管理策略传输至预置的数据处理终端。

10、结合第一方面,在本发明第一方面的第一实施方式中,所述基于预设的待监控区域,对多个所述编码无人机进行飞行路径规划,得到每个所述编码无人机对应的飞行路径,包括:

11、对所述待监控区域进行区域分割,得到多个待监控子区域;

12、对多个所述待监控子区域进行优先级计算,得到每个所述待监控子区域的优先级指标;

13、基于每个所述待监控子区域的优先级指标对多个所述编码无人机进行终点标定,得到每个所述编码无人机的终点坐标;

14、通过每个所述编码无人机的终点坐标对多个所述编码无人机进行飞行路径规划,得到每个所述编码无人机对应的飞行路径。

15、结合第一方面,在本发明第一方面的第二实施方式中,所述对所述多光谱图像集中每个多光谱图像进行特征区域分析,得到每个所述多光谱图像对应的目标特征区域,并基于每个所述多光谱图像对应的目标特征区域分别对每个所述多光谱图像进行图像分割,得到分割图像集,包括:

16、对每个所述多光谱图像进行色彩校准处理,得到多个校准图像;

17、对所述待监控区域进行监控目标标定,得到多个监控目标;

18、通过多个所述监控目标对多个所述校准图像进行边缘标定,得到每个所述校准图像对应的边缘信息;

19、通过每个所述校准图像对应的边缘信息对每个所述多光谱图像进行初始区域分割,得到每个所述多光谱图像对应的初始特征区域;

20、分别对每个所述多光谱图像对应的初始特征区域进行不连续区域提取,得到每个所述多光谱图像对应的初始特征区域的不连续区域;

21、基于每个所述多光谱图像对应的初始特征区域的不连续区域,对每个所述多光谱图像对应的初始特征区域进行区域平滑处理,得到每个所述多光谱图像对应的目标特征区域;

22、基于每个所述多光谱图像对应的目标特征区域分别对每个所述多光谱图像进行图像分割,得到分割图像集。

23、结合第一方面,在本发明第一方面的第三实施方式中,所述对所述分割图像集进行工艺节点匹配,得到所述分割图像集对应的工艺节点集合,对所述工艺节点集合进行施工进度计算,得到目标施工进度,包括:

24、对所述分割图像集中每个分割图像进行像素分布分析,得到每个所述分割图像的像素分布数据;

25、对每个所述分割图像的像素分布数据进行密度估计,得到每个所述分割图像的密度估计数据;

26、基于预置的标准工艺节点数据库,通过每个所述分割图像的密度估计数据进行工艺节点匹配,得到所述分割图像集对应的工艺节点集合;

27、对所述工艺节点集合中给每个工艺节点进行工艺完成度分析,得到每个所述工艺节点的工艺完成度;

28、通过每个所述工艺节点的工艺完成度对所述工艺节点集合进行施工进度计算,得到所述目标施工进度。

29、结合第一方面,在本发明第一方面的第四实施方式中,所述通过预设的预期施工进度对所述分割图像集进行标准图像匹配,得到标准图像集,对所述分割图像集以及所述标准图像集进行差异比对,得到差异分析结果,包括:

30、对所述预期施工进度进行进行预期工艺节点提取,得到多个预期工艺节点;

31、对多个所述预期工艺节点进行预期完成时间计算,得到目标预期完成时间;

32、基于所述目标预期完成时间,通过多个所述预期工艺节点对所述分割图像集进行标准图像匹配,得到所述标准图像集;

33、对所述分割图像集以及所述标准图像集进行差异比对,得到差异分析结果。

34、结合第一方面的第四实施方式,在本发明第一方面的第五实施方式中,所述对所述分割图像集以及所述标准图像集进行差异比对,得到差异分析结果,包括:

35、对所述分割图像集以及所述标准图像集进行图像对齐处理,得到多组比对图像;

36、对每组所述比对图像进行基于亮度的差异检测,得到每组所述比对图像的差异检测结果;

37、基于每组所述比对图像的差异检测结果对每组所述比对图像进行差异点定位,得到每组所述比对图像对应的差异点位置;

38、通过每组所述比对图像对应的差异点位置,对所述分割图像集以及所述标准图像集进行差异比对,得到差异分析结果。

39、结合第一方面,在本发明第一方面的第六实施方式中,所述基于所述差异分析结果,对所述目标施工进度进行管理策略生成,得到目标管理策略,并将所述目标管理策略传输至预置的数据处理终端,包括:

40、对所述差异分析结果进行施工作业内容差异提取,得到目标差异施工作业内容;

41、对所述目标差异施工作业内容进行任务量计算,得到目标任务量;

42、对所述目标差异施工作业内容进行作业类型分析,得到目标作业类型;

43、通过所述目标任务量以及所述目标作业类型对所述目标施工进度进行管理策略生成,得到目标管理策略,并将所述目标管理策略传输至预置的数据处理终端。

44、本发明第二方面提供了一种施工作业的进度监控管理系统,所述施工作业的进度监控管理系统包括:

45、获取模块,用于获取预置的多个无人机的设备状态,得到设备状态集合,并通过所述设备状态集合对多个所述无人机进行设备编码,得到多个编码无人机;

46、规划模块,用于基于预设的待监控区域,对多个所述编码无人机进行飞行路径规划,得到每个所述编码无人机对应的飞行路径;

47、采集模块,用于基于每个所述编码无人机对应的飞行路径,控制多个所述编码无人机进行多光谱图像采集,得到多光谱图像集;

48、分析模块,用于对所述多光谱图像集中每个多光谱图像进行特征区域分析,得到每个所述多光谱图像对应的目标特征区域,并基于每个所述多光谱图像对应的目标特征区域分别对每个所述多光谱图像进行图像分割,得到分割图像集;

49、计算模块,用于对所述分割图像集进行工艺节点匹配,得到所述分割图像集对应的工艺节点集合,对所述工艺节点集合进行施工进度计算,得到目标施工进度;

50、匹配模块,用于通过预设的预期施工进度对所述分割图像集进行标准图像匹配,得到标准图像集,对所述分割图像集以及所述标准图像集进行差异比对,得到差异分析结果;

51、生成模块,用于基于所述差异分析结果,对所述目标施工进度进行管理策略生成,得到目标管理策略,并将所述目标管理策略传输至预置的数据处理终端。

52、本发明第三方面提供了一种施工作业的进度监控管理设备,包括:存储器和至少一个处理器,所述存储器中存储有指令;所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令,以使得所述施工作业的进度监控管理设备执行上述的施工作业的进度监控管理方法。

53、本发明的第四方面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指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行上述的施工作业的进度监控管理方法。

54、本发明提供的技术方案中,通过多无人机的设备状态采集,可以实时获取施工现场的信息,使施工管理团队能够迅速了解工地状况,从而更好地监控施工进度和管理工程。基于预设的待监控区域,多个编码无人机进行智能飞行路径规划,有效避免了路径冲突和优化了采集效率,提高了数据采集的质量和效率。通过多个编码无人机的协同作业,可以同时采集多光谱图像,覆盖更大范围的区域,为图像分析提供更丰富的数据源。基于多光谱图像,对每个图像进行目标特征区域分析,实现对工程施工相关的关键区域的精准识别,减少了人工分析的主观性。自动对分割图像集进行工艺节点匹配,实现对工艺节点的自动识别和分析,减少了人工操作,提高了准确性和效率。通过对分割图像集与标准图像集的差异比对,能够实时发现实际施工进度与预期进度之间的差异,从而生成目标施工进度的管理策略,帮助管理团队及时调整工程计划。通过将目标管理策略传输至数据处理终端,实现对策略的执行和监控,确保实际操作与管理策略的一致性。该方案整合了多种技术手段,减少了人工操作的依赖,提高了工作效率,同时减少了人为误差,降低了施工过程中的风险。通过多源数据的分析和处理,生成目标施工进度管理策略。

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