[發明專利]一種基于大數據的建筑數據分析系統及其方法

有效

• 申請號: 201910925139.X
• 申請日: 2019-09-27
• 公開（公告）號: CN110688413B
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發明（設計）人: 胡春濤;蔣榮超;徐凰耀;張學睿;韓華銀;鄭志浩;王露;劉福全;李宏
• 申請（專利權）人: 重慶渝高科技產業（集團）股份有限公司;中國科學院重慶綠色智能技術研究院
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06Q50/08
• 代理公司: 重慶圖為律師事務所 50287
• 代理人: 雷宇

本發明提供一種基于大數據的建筑數據分析系統及方法，包括：數據分析平臺、數據顯示端、交互觸摸控制端和大數據庫；大數據庫用于存儲建筑工程大數據；數據分析平臺采用深度學習技術對建筑工程大數據進行分析處理，并建立學習模型；數據分析平臺接收建筑數據，采用學習模型對建筑數據進行分析處理，將分析結果和三維全景地圖模型傳輸給交互觸摸控制端的顯示界面和數據顯示端進行顯示；在顯示界面接收到觸控操作后，執行觸控操作對應的操作，并控制數據顯示端的顯示數據與交互觸摸控制端的顯示數據進行聯動顯示，使得數據顯示端和交互觸摸控制端的顯示數據保持同步，且對建筑工程的數據采用大數據分析算法進行分析，貼合工程實際。

技術領域

本發明涉及大數據分析技術領域，更具體地說，涉及一種基于大數據的建筑數據分析系統及其方法。

背景技術

從海量的類型復雜的工程數據中迅速找出數據價值是大數據分析的核心價值。

目前，對建筑工程的數據分析工作僅依靠單一的數據進行判斷，脫離工程實際。

發明內容

本發明的主要目的在于提出一種基于大數據的建筑數據分析系統及方法，旨在解決現有技術中，對建筑工程的數據分析工作僅依靠單一的數據進行判斷，脫離工程實際的問題。

為解決上述技術問題，本發明提供一種基于大數據的建筑數據分析系統，包括：

數據分析平臺、數據顯示端、交互觸摸控制端和大數據庫；

所述大數據庫用于存儲建筑工程大數據；

所述數據分析平臺采用深度學習技術對所述建筑工程大數據進行分析處理，并建立學習模型；

所述數據分析平臺用于接收建筑數據，并采用所述學習模型，對所述建筑數據進行分析處理，將分析結果傳輸給所述交互觸摸控制端和所述數據顯示端進行顯示；

所述交互觸摸控制端用于在顯示界面將所述分析結果進行顯示，且在所述顯示界面接收到觸控操作后，執行所述觸控操作對應的操作，并控制所述數據顯示端的顯示數據與所述交互觸摸控制端的顯示數據進行聯動顯示，使得所述數據顯示端和所述交互觸摸控制端的顯示數據保持同步；

所述數據顯示端和所述交互觸摸控制端還用于進行三維全景地圖模型的顯示；且所述三維全景地圖模型作為背景圖，所述分析結果疊加顯示在所述三維全景地圖模型之上；所述交互觸摸控制端還用于在所述顯示界面接收到對所述三維全景地圖模型的觸控操作后，控制所述三維全景地圖模型執行所述觸控操作對應的操作，并控制所述數據顯示端的三維全景地圖模型顯示數據與所述交互觸摸控制端的三維全景地圖模型顯示數據進行聯動顯示。

可選地，所述學習模型包括安全風險預警學習子模型；所述建筑數據包括安全風險預警子數據；所述安全風險預警子數據至少包括地質信息、環境信息、進度信息、工程巡視信息以及監測信息；所述安全風險預警學習子模型對所述安全風險預警子數據進行匯聚、分類，分析出重點質量監控部位，并指導重點區域的安全施工。

可選地，所述學習模型包括項目質量監管學習子模型；所述項目質量監管學習子模型對工程質量進行模擬以及動態監測，并比對成功的工程案例模型；如發現差異大于預設閾值，則發出風險報警；如確認無誤后提出改善措施。

可選地，所述學習模型包括項目進度管控學習子模型；所述建筑數據包括項目進度管控子數據；所述項目進度管控子數據至少包括按照天、周、月進行統計和圖表化的項目進度；所述項目進度管控學習子模型對所述項目進度管控子數據進行工期智能編排，比對當前進度，分析進度存在問題，推演重要進度節點，指導工程順利按節點推進。

可選地，所述學習模型包括用料學習子模型；所述建筑數據包括用料子數據；所述用料子數據至少包括工地現場施工用料；所述用料學習子模型根據所述用料子數據，比對工程用料大數據，給出工程用料分析報告，對存在異常情況發出報警。