本技術(shù)涉及異常識(shí)別，具體是一種智能施工信息異常識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

1、在建筑施工領(lǐng)域，確保施工過程的順利進(jìn)行和施工安全至關(guān)重要。在傳統(tǒng)的施工管理中，往往依賴人工巡查和經(jīng)驗(yàn)判斷來發(fā)現(xiàn)施工中的異常情況。然而，這種方式存在諸多局限性，具體表現(xiàn)在：

2、一方面，人工巡查難以做到對(duì)施工過程全方位、實(shí)時(shí)的監(jiān)控，容易遺漏一些潛在的異常信息。例如，施工設(shè)備的微小故障可能在初期不易被察覺，而這些故障可能逐漸發(fā)展為嚴(yán)重問題，影響施工進(jìn)度甚至引發(fā)安全事故。

3、另一方面，施工材料的使用情況僅憑人工統(tǒng)計(jì)難以精確掌握，容易出現(xiàn)材料浪費(fèi)或供應(yīng)不足的情況，導(dǎo)致成本增加和工期延誤。

4、再者，對(duì)于施工人員操作行為的規(guī)范性評(píng)估，人工評(píng)判主觀性強(qiáng)且效率低下，無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)不規(guī)范操作帶來的安全隱患。

5、此外，施工環(huán)境的復(fù)雜多變，如噪音、粉塵等因素對(duì)施工的影響，人工難以全面且準(zhǔn)確地評(píng)估。

6、中國專利號(hào)cn202410082553.x公開了一種基于機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)建筑施工下的異常識(shí)別方法及系統(tǒng)，但該發(fā)明未能實(shí)現(xiàn)特定狀態(tài)下(如整體數(shù)據(jù)已超出合理范圍)對(duì)獨(dú)立數(shù)據(jù)的修正，且無法實(shí)現(xiàn)對(duì)異常趨勢的捕捉。

7、綜上，傳統(tǒng)施工管理方式在施工信息異常識(shí)別方面缺乏高效性、準(zhǔn)確性和全面性，迫切需要一種新的智能施工信息異常識(shí)別的技術(shù)方案，以提升施工管理水平，保障施工的安全、高效與質(zhì)量。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)的目的在于提供一種智能施工信息異常識(shí)別方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)公開了以下技術(shù)方案：一種智能施工信息異常識(shí)別方法，該方法包括依次執(zhí)行的信息采集步驟、評(píng)估步驟和預(yù)警步驟；

3、所述信息采集步驟配置為采集與施工信息相關(guān)的多源數(shù)據(jù)；其中，所述多源數(shù)據(jù)至少包括施工設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、施工材料使用數(shù)據(jù)、施工人員操作行為數(shù)據(jù)以及施工環(huán)境數(shù)據(jù)；

4、所述評(píng)估步驟配置為：基于預(yù)設(shè)的施工信息異常識(shí)別模型，并結(jié)合所述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行施工信息異常識(shí)別；其中，所述施工信息異常識(shí)別模型用于計(jì)算施工場所的施工信息異常分?jǐn)?shù)和/或捕捉施工信息異常高危環(huán)節(jié)，所述施工信息異常分?jǐn)?shù)用于表征該施工場所下整體施工信息的異常情況，所述施工信息異常高危環(huán)節(jié)用于表征該施工場所下可能存在異常的具體施工環(huán)節(jié)；

5、當(dāng)所述評(píng)估步驟評(píng)估得到的所述施工信息異常分?jǐn)?shù)不滿足預(yù)設(shè)的施工信息異常分?jǐn)?shù)閾值和/或識(shí)別到施工信息異常高危環(huán)節(jié)時(shí)，所述預(yù)警步驟向施工管理員進(jìn)行預(yù)警提醒，并提供應(yīng)對(duì)措施。

6、作為優(yōu)選，所述信息采集步驟包括設(shè)備數(shù)據(jù)采集子步驟，該設(shè)備數(shù)據(jù)采集子步驟用于基于預(yù)設(shè)的傳感器對(duì)應(yīng)的采集施工設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)；其中，所述傳感器設(shè)置于施工設(shè)備上。

7、作為優(yōu)選，所述信息采集步驟還包括材料數(shù)據(jù)采集子步驟，該材料數(shù)據(jù)采集子步驟用于從預(yù)設(shè)的材料統(tǒng)計(jì)端采集施工材料使用數(shù)據(jù)；其中，所述材料統(tǒng)計(jì)端用于記載施工材料的使用情況。

8、作為優(yōu)選，所述施工信息異常識(shí)別模型基于歷史施工信息異常記錄，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練得到；

9、所述施工信息異常識(shí)別模型中存儲(chǔ)有與所述多源數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的施工信息異常特征，該施工信息異常特征用于所述多源數(shù)據(jù)中的施工信息異常的識(shí)別；

10、所述施工信息異常識(shí)別模型中還存儲(chǔ)有用于計(jì)算所述施工信息異常分?jǐn)?shù)的施工信息異常分?jǐn)?shù)計(jì)算子模型和捕捉所述施工信息異常高危環(huán)節(jié)的施工信息異常高危環(huán)節(jié)捕捉子模型；

11、所述施工信息異常分?jǐn)?shù)計(jì)算子模型基于時(shí)間序列的一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，評(píng)估該時(shí)間節(jié)點(diǎn)下多源數(shù)據(jù)與所述施工信息異常特征的比對(duì)情況，計(jì)算得到施工信息異常分?jǐn)?shù)；

12、所述施工信息異常高危環(huán)節(jié)捕捉子模型基于時(shí)間序列，持續(xù)的評(píng)估該時(shí)間序列下多源數(shù)據(jù)與所述施工信息異常特征的比對(duì)情況，并結(jié)合所述施工信息異常分?jǐn)?shù)，捕捉施工信息異常高危環(huán)節(jié)。

13、作為優(yōu)選，所述施工信息異常分?jǐn)?shù)計(jì)算子模型的運(yùn)行包括以下步驟：

14、a1：獲取時(shí)間序列的一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)下的施工場所內(nèi)的多源數(shù)據(jù)；

15、a2：對(duì)a1得到的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征；

16、a3：將所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征與所述施工信息異常特征進(jìn)行相似度對(duì)比，基于相似度對(duì)比的結(jié)果進(jìn)行所述施工信息異常分?jǐn)?shù)的計(jì)算。

17、作為優(yōu)選，所述施工信息異常分?jǐn)?shù)的計(jì)算，具體為：

18、統(tǒng)計(jì)所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征的個(gè)數(shù)，并將所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征分別與所述施工信息異常特征進(jìn)行相似度對(duì)比，基于得到的相似度，基于所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特征的個(gè)數(shù)和該相似度計(jì)算施工信息異常分?jǐn)?shù)。

19、作為優(yōu)選，所述施工信息異常高危環(huán)節(jié)捕捉子模型的運(yùn)行包括以下步驟：

20、b1：基于時(shí)間序列，持續(xù)的獲取多源數(shù)據(jù)；

21、b2：對(duì)b1得到的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到對(duì)應(yīng)的持續(xù)數(shù)據(jù)特征；

22、b3：基于時(shí)間序列，將所述持續(xù)數(shù)據(jù)特征與所述施工信息異常特征進(jìn)行相似度對(duì)比，得到相似度與時(shí)間序列的對(duì)應(yīng)關(guān)系，基于該對(duì)應(yīng)關(guān)系判斷相似度變化趨勢，當(dāng)該相似度變化趨勢不滿足預(yù)設(shè)的變化閾值時(shí)，捕捉該相似度變化趨勢對(duì)應(yīng)的施工環(huán)節(jié)并定義為施工信息異常高危環(huán)節(jié)。

23、作為優(yōu)選，所述相似度與時(shí)間序列的對(duì)應(yīng)關(guān)系，具體為：

24、計(jì)算監(jiān)管時(shí)段下的所述持續(xù)數(shù)據(jù)特征與所述施工信息異常特征的相似度的積分，并計(jì)算該積分在監(jiān)管時(shí)長內(nèi)的最大值和最小值，基于該最大值和該最小值計(jì)算相似度與時(shí)間序列的對(duì)應(yīng)關(guān)系；其中，監(jiān)管時(shí)長大于監(jiān)管時(shí)段。

25、作為優(yōu)選，所述施工信息異常高危環(huán)節(jié)捕捉子模型的運(yùn)行還包括以下步驟：

26、當(dāng)所述施工信息異常分?jǐn)?shù)不滿足所述施工信息異常分?jǐn)?shù)閾值時(shí)，將b3更新為以下步驟：

27、b31：基于時(shí)間序列，將所述持續(xù)數(shù)據(jù)特征與所述施工信息異常特征進(jìn)行相似度對(duì)比，得到相似度與時(shí)間序列的對(duì)應(yīng)關(guān)系；獲取所述施工信息異常分?jǐn)?shù)，基于所述施工信息異常分?jǐn)?shù)對(duì)相似度與時(shí)間序列的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行修正，得到修正對(duì)應(yīng)關(guān)系，基于該修正對(duì)應(yīng)關(guān)系判斷相似度變化趨勢，當(dāng)該相似度變化趨勢不滿足預(yù)設(shè)的變化閾值時(shí)，捕捉該相似度變化趨勢對(duì)應(yīng)的施工環(huán)節(jié)并定義為施工信息異常高危環(huán)節(jié)。

28、作為優(yōu)選，所述應(yīng)對(duì)措施至少包括施工調(diào)整方案、緊急資源調(diào)配流程及施工現(xiàn)場人員疏散計(jì)劃。

29、有益效果：本技術(shù)的智能施工信息異常識(shí)別方法，利用信息采集模塊實(shí)現(xiàn)了對(duì)施工信息相關(guān)的多源數(shù)據(jù)的采集，利用評(píng)估模塊實(shí)現(xiàn)了整體和個(gè)體兩個(gè)維度下的信息異常識(shí)別，且進(jìn)行利用整體的信息異常修正個(gè)體的施工環(huán)節(jié)的識(shí)別，利用預(yù)警模塊實(shí)現(xiàn)了對(duì)評(píng)估模塊的評(píng)估結(jié)果的可視化顯示，且為應(yīng)對(duì)施工信息異常提供了全面的應(yīng)對(duì)方式，從而實(shí)現(xiàn)了綜合計(jì)算施工場所的施工信息異常分?jǐn)?shù)以整體把握?qǐng)鏊鶅?nèi)施工信息異常的情況，同時(shí)還能精準(zhǔn)捕捉施工信息異常高危環(huán)節(jié)以明確個(gè)體的異常的具體施工環(huán)節(jié)，從而有助于施工管理員提前知曉潛在風(fēng)險(xiǎn)，采取相應(yīng)措施，有效降低施工場所中施工信息異常高危環(huán)節(jié)發(fā)生的可能性，提升施工管理水平，保障施工的安全、高效與質(zhì)量。