[發明專利]一種基于大數據的公路工程施工進度管理方法和系統有效
| 申請號: | 202011083215.6 | 申請日: | 2020-10-12 |
| 公開(公告)號: | CN112150031B | 公開(公告)日: | 2021-06-25 |
| 發明(設計)人: | 陳培;林建勛;許華偉;李修玉 | 申請(專利權)人: | 陳培;林建勛;許華偉;李修玉 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q50/08;G06K9/00 |
| 代理公司: | 鄭州芝麻知識產權代理事務所(普通合伙) 41173 | 代理人: | 朱亞飛 |
| 地址: | 476000 河南*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 數據 公路工程 施工進度 管理 方法 系統 | ||
1.一種基于大數據的公路工程施工進度管理方法,其特征在于,該方法包括:
步驟S1:設置若干個無人機在各施工公路采集圖像;
采集施工公路圖像并輸入公路分割網絡,檢測已完成公路,輸出已完成公路分割圖,得到已完成公路長度L′和已完成公路面積s′,進一步地,得到已完成公路長度和公路總長度L的比值c,根據已施工天數d得到計劃剩余工期rp′;
得到未完成公路面積s″并進一步得到剩余工程所需物資量v、剩余工期所需工人的標準數量A′、剩余工程所需資金量m;
步驟S2:將c按時序排列,得到進度序列,通過定長的滑窗在進度序列上獲取定長序列并輸入TCN網絡預測c的值,根據c到1時滑窗滑動次數得到預測剩余工期rp;
步驟S3:采集物資區域RGB圖像和深度圖像,將物資區域RGB圖像輸入物資分割網絡,檢測施工物資,輸出物資分割圖,結合物資分割圖和深度圖像得到現有物資量V;
采集施工區域圖像并輸入關鍵點檢測網絡檢測工人頭部關鍵點,得到頭部關鍵點熱力圖和工人數量A;對施工質量進行評價,得到質量評分q,統計現有資金量M;
步驟S4:根據得到施工進度評分α,其中,qmax為q的上限,γrp為工期評價的放縮系數,γq為質量評價的放縮系數,γA為施工人員數量評價的放縮系數;
根據V、v得到現有可調度物資量v′,其中v′=V-v;根據M、m、V、rp和α得到彈性物資量β,其中,所述γ′rp為預測剩余工期的放縮系數;m為剩余工期所需資金量,M為現有資金量,γm為資金量的放縮系數,α′為經驗施工進度評分閾;根據β、v′得到實際可調度物資量v″,其中v″=v′-β;根據各施工公路的實際可調度物資量進行物資調度的決策;
所述公路分割網絡的訓練方法包括:
以若干張施工公路圖像為數據集;
人工對數據集進行標注,標注出已完成公路的像素,生成標注數據;
使用交叉熵損失函數進行訓練。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述TCN網絡的訓練方法包括:
以歷史統計的進度序列為數據集,預設滑窗在序列上滑動,獲取若干組定長序列;
對每個定長序列進行標注,標注為定長序列結束后下一個c的值;
使用均方誤差損失函數進行訓練。
3.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述物資分割網絡的訓練方法包括:
以若干張物資區域RGB圖像為數據集;
人工對數據集進行標注,標注出屬于施工物資的像素,生成標注數據;
使用交叉熵損失函數進行訓練。
4.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述關鍵點檢測網絡的訓練方法包括:
以若干張施工區域圖像為數據集;
人工對數據集進行標注,標注出工人頭部關鍵點,生成標注數據;
使用均方誤差損失函數進行訓練。
5.一種基于大數據的公路工程施工進度管理系統,其特征在于,該系統包括:
存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至4任一項所述方法的步驟。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于陳培;林建勛;許華偉;李修玉,未經陳培;林建勛;許華偉;李修玉許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
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G06Q10-00 行政;管理
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G06Q10-04 .預測或優化,例如線性規劃、“旅行商問題”或“下料問題”
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