本發(fā)明涉及一種智能管理系統(tǒng)，具體涉及一種建筑施工質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，具體而言是一種集成多模態(tài)感知、智能分析與閉環(huán)優(yōu)化的綜合管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在建筑施工領(lǐng)域，質(zhì)量安全管理始終是工程管理的核心環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的施工安全管理主要依賴人工巡檢、定期檢查與靜態(tài)規(guī)范約束，這種方式存在明顯的局限性：首先，人工檢查的覆蓋范圍有限，難以實(shí)現(xiàn)全天候、全方位的監(jiān)控；其次，檢查結(jié)果受人員經(jīng)驗(yàn)影響較大，存在主觀判斷偏差；再者，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與處置響應(yīng)存在時(shí)間滯后，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況。隨著建筑工程項(xiàng)目規(guī)模不斷擴(kuò)大、施工工藝日益復(fù)雜，傳統(tǒng)管理方式已難以滿足現(xiàn)代工程建設(shè)的需求。

2、近年來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)在建筑施工領(lǐng)域得到初步應(yīng)用。一些工程嘗試部署視頻監(jiān)控系統(tǒng)和傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了部分施工場(chǎng)景的數(shù)字化監(jiān)測(cè)。然而，這些技術(shù)應(yīng)用往往局限于單一數(shù)據(jù)源的采集與分析，缺乏多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度融合，難以全面反映施工現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜狀態(tài)。例如，僅依靠視頻監(jiān)控?zé)o法準(zhǔn)確評(píng)估結(jié)構(gòu)內(nèi)部應(yīng)力變化，單純依賴傳感器數(shù)據(jù)又難以識(shí)別人員違規(guī)操作等行為風(fēng)險(xiǎn)。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)多采用固定閾值判斷風(fēng)險(xiǎn)，施工過(guò)程動(dòng)態(tài)特征適應(yīng)性低，容易產(chǎn)生誤報(bào)或漏報(bào)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于以上現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種建筑施工質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，用于解決施工過(guò)程動(dòng)態(tài)特征適應(yīng)性低，且容易產(chǎn)生誤報(bào)或漏報(bào)的問(wèn)題。本發(fā)明通過(guò)部署在施工現(xiàn)場(chǎng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集施工過(guò)程的多維度數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)特征提取，結(jié)合建筑領(lǐng)域知識(shí)圖譜進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并建立動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的持續(xù)改進(jìn)。

2、本發(fā)明提供一種建筑施工質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，包括：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，數(shù)據(jù)采集模塊包括視覺(jué)單元、雷達(dá)單元、力學(xué)單元和環(huán)境感知單元、并由此生成感知信號(hào)；

4、卷積分析模塊，卷積分析模塊接收并采用多尺度特征金字塔與跨模態(tài)注意力機(jī)制處理感知信號(hào)，形成四維融合信號(hào)；

5、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊包括結(jié)構(gòu)評(píng)估單元、材料評(píng)估單元、工藝檢測(cè)單元、環(huán)境評(píng)估單元和人員評(píng)估單元，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊將四維融合信號(hào)在數(shù)字孿生框架下進(jìn)行對(duì)比分析并形成五維風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)；

6、預(yù)警決策模塊，預(yù)警決策模塊接收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)、并形成多級(jí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等級(jí)信號(hào)；

7、反饋優(yōu)化模塊，反饋優(yōu)化模塊接收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等級(jí)信號(hào)并通過(guò)增量學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)建筑施工質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化；

8、其中，卷積分析模塊包括多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理與對(duì)齊、多尺度時(shí)空特征提取、跨模態(tài)注意力融合、施工預(yù)測(cè)四個(gè)步驟。

9、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，感知信號(hào)包括視覺(jué)感知信號(hào)、雷達(dá)感知信號(hào)、力學(xué)感知信號(hào)和環(huán)境感知信號(hào)，視覺(jué)單元包括高分辨率的全景攝像頭陣列與移動(dòng)式無(wú)人機(jī)平臺(tái)的協(xié)同采集架構(gòu)，其中全景攝像頭陣列以六邊形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)部署于施工區(qū)域制高點(diǎn)，每個(gè)攝像頭節(jié)點(diǎn)配備自動(dòng)清潔云臺(tái)與動(dòng)態(tài)曝光調(diào)節(jié)模塊，無(wú)人機(jī)平臺(tái)搭載三軸增穩(wěn)吊艙與激光測(cè)距儀，視覺(jué)單元形成視覺(jué)感知信號(hào)，視覺(jué)感知信號(hào)的采集頻率根據(jù)施工階段動(dòng)態(tài)調(diào)整；雷達(dá)單元包括激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)，激光雷達(dá)輸出三維密度圖，毫米波雷達(dá)輸出廣角覆蓋圖，三維密度圖和廣角覆蓋圖通過(guò)卡爾曼濾波算法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡融合并形成雷達(dá)感知信號(hào)；力學(xué)單元包括分布式光纖傳感器網(wǎng)絡(luò)和壓電式振動(dòng)傳感器，分布式光纖傳感器以蛇形路徑布設(shè)于承重結(jié)構(gòu)表面，壓點(diǎn)式振動(dòng)傳感器采用共振頻率自適應(yīng)調(diào)節(jié)技術(shù)，力學(xué)單元形成力學(xué)感知信號(hào)；環(huán)境感知單元包括微型氣象站與多氣體檢測(cè)裝置，其微型氣象站包括超聲波風(fēng)速風(fēng)向儀與激光雨滴譜儀，多氣體檢測(cè)裝置通過(guò)ndir（非分散紅外氣體分析技術(shù)）紅外傳感器陣列檢測(cè)危險(xiǎn)氣體濃度，環(huán)境感知單元形成環(huán)境感知信號(hào)。

10、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理與對(duì)齊時(shí)包括時(shí)空標(biāo)定與數(shù)據(jù)格式化處理，進(jìn)行時(shí)空標(biāo)定時(shí)，卷積分析模塊接收感知信號(hào)，通過(guò)棋盤(pán)格標(biāo)定板實(shí)現(xiàn)視覺(jué)感知信號(hào)與雷達(dá)感知信號(hào)的空間坐標(biāo)系對(duì)齊，采用ntp（網(wǎng)絡(luò)時(shí)間）協(xié)議將數(shù)據(jù)采集模塊下的各個(gè)單元的時(shí)間戳同步至微秒級(jí)精度，視覺(jué)數(shù)據(jù)被切割為256×256像素的時(shí)空立方體序列，每15幀構(gòu)成一個(gè)分析單元，點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)體素化處理生成0.1m3精度的三維密度網(wǎng)格、并形成視覺(jué)特征信號(hào)和雷達(dá)特征信號(hào)；進(jìn)行數(shù)據(jù)格式化處理時(shí)，力學(xué)感知信號(hào)執(zhí)行z-score（標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)或零均值單位方差）標(biāo)準(zhǔn)化處理消除量綱差異、并形成力學(xué)特征信號(hào)，環(huán)境感知信號(hào)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化張量格式、并形成環(huán)境特征信號(hào)。

11、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，進(jìn)行多尺度時(shí)空特征提取時(shí)采用并行雙通路特征金字塔架構(gòu)對(duì)視覺(jué)特征信號(hào)、雷達(dá)特征信號(hào)、力學(xué)特征信號(hào)和環(huán)境特征信號(hào)進(jìn)行提取、并形成四維特征信號(hào)，多尺度時(shí)空特征的空間通路部署改進(jìn)型resnet-101（一種深度殘差網(wǎng)絡(luò)）網(wǎng)絡(luò)，雙通路特征金字塔的底層使用3×3標(biāo)準(zhǔn)卷積核提取鋼筋間距等細(xì)粒度特征，雙通路特征金字塔的中層應(yīng)用空洞率為2的空洞卷積檢測(cè)模板支撐體系整體形變，雙通路特征金字塔的高層集成可變形卷積層捕捉異形結(jié)構(gòu)特征；多尺度時(shí)空特征的時(shí)間通路構(gòu)建3dconvnext（一種高效的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）網(wǎng)絡(luò)，在時(shí)間維度設(shè)置滑動(dòng)窗口分析感知信號(hào)的工序時(shí)序偏差，滑動(dòng)窗口大小根據(jù)施工階段動(dòng)態(tài)配置，并同步融合光流估計(jì)生成的施工機(jī)械運(yùn)動(dòng)軌跡加速度特征，多尺度時(shí)空特征通過(guò)跨層融合公式實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義聚合，如下：

12、，

13、其中，為第l層融合后的多尺度特征張量，為第i個(gè)空間特征層在第l層的可學(xué)習(xí)權(quán)重系數(shù)，?為1×1卷積操作，為空間通路的第i層特征圖，為時(shí)間通路特征在第l層的融合權(quán)重，為三維卷積操作，為時(shí)間通路的第l層時(shí)序特征。

14、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，卷積分析模塊包括歷史知識(shí)庫(kù)，進(jìn)行跨模態(tài)注意力融合時(shí)實(shí)施雙向特征交互機(jī)制，將四維特征信號(hào)融合并形成四維融合信號(hào)，通過(guò)視覺(jué)特征提取網(wǎng)絡(luò)輸出四維融合信號(hào)中視覺(jué)特征信號(hào)的高維語(yǔ)義信息，通過(guò)雷達(dá)和力學(xué)傳感處理網(wǎng)絡(luò)生成四維特征信號(hào)中雷達(dá)特征信號(hào)和力學(xué)特征信號(hào)的時(shí)序動(dòng)態(tài)特征，同時(shí)建立視覺(jué)、雷達(dá)和力學(xué)數(shù)據(jù)的交叉注意力關(guān)聯(lián)模型，再通過(guò)可學(xué)習(xí)的注意力權(quán)重矩陣實(shí)現(xiàn)特征重要性動(dòng)態(tài)分配，并在融合過(guò)程引入四維特征信號(hào)中的環(huán)境特征信號(hào)作為偏置項(xiàng)，形成包含視覺(jué)、雷達(dá)、傳感和環(huán)境要素的聯(lián)合特征表示的四維融合信號(hào)，四維融合信號(hào)儲(chǔ)存于歷史知識(shí)庫(kù)中。

15、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，進(jìn)行施工預(yù)測(cè)時(shí)采用具有時(shí)間記憶功能的卷積循環(huán)網(wǎng)絡(luò)捕捉四維融合信號(hào)的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律、并對(duì)施工過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)，當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際檢測(cè)結(jié)果的偏差值超過(guò)預(yù)設(shè)的偏差值閾值時(shí)，啟動(dòng)基于歷史知識(shí)庫(kù)的特征校準(zhǔn)流程。

16、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，結(jié)構(gòu)評(píng)估單元接收四維融合信號(hào)，通過(guò)有限元仿真模型與分布式光纖傳感器的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比，計(jì)算梁構(gòu)件和柱構(gòu)件的應(yīng)力位移偏差率并形成結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，材料評(píng)估單元通過(guò)手持式光譜分析儀對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)構(gòu)件進(jìn)行周期性掃描并形成材料風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，工藝檢測(cè)單元接收四維融合信號(hào)，通過(guò)部署基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)識(shí)別算法，實(shí)時(shí)檢測(cè)鋼筋間距、模板搭接等工藝參數(shù)、并形成工藝風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，環(huán)境評(píng)估單元通過(guò)集成氣象站與微環(huán)境傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多物理場(chǎng)耦合模型，通過(guò)多物理場(chǎng)耦合模型形成環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，人員評(píng)估單元采用多視角視頻分析技術(shù)識(shí)別未佩戴安全裝備、危險(xiǎn)區(qū)域闖入等違規(guī)行為、并結(jié)合uwb（無(wú)線載波通信）定位數(shù)據(jù)形成人員風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)。

17、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊將結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)、材料風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)、工藝風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)和人員風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)加權(quán)融合并形成五維風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

18、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，預(yù)警決策模塊接收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊的五維風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)，并采用模糊綜合算法計(jì)算綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，定義三級(jí)預(yù)警機(jī)制，三級(jí)預(yù)警機(jī)制包括一級(jí)預(yù)警、二級(jí)預(yù)警和三級(jí)預(yù)警，一級(jí)預(yù)警觸發(fā)施工現(xiàn)場(chǎng)聲光報(bào)警裝置、并向安全員推送短信通知，二級(jí)預(yù)警在一級(jí)預(yù)警的基礎(chǔ)上追加派發(fā)電子整改工單，三級(jí)預(yù)警激活應(yīng)急預(yù)案，并通過(guò)廣播播報(bào)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。

19、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，反饋優(yōu)化模塊接收五維風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)、并接收預(yù)警決策模塊完成風(fēng)險(xiǎn)處理后數(shù)據(jù)采集模塊收集的感知信號(hào)，通過(guò)對(duì)比感知信號(hào)在風(fēng)險(xiǎn)處理前后的變化趨勢(shì)、并形成風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化指數(shù)，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化指數(shù)低于預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化閾值時(shí)，反饋優(yōu)化模塊通過(guò)增量學(xué)習(xí)技術(shù)形成優(yōu)化參數(shù)信號(hào)、并將優(yōu)化參數(shù)信號(hào)輸至數(shù)據(jù)采集模塊、卷積分析模塊、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊和預(yù)警決策模塊。

20、本發(fā)明提供的一種建筑施工質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)，構(gòu)建了一種集成多模態(tài)感知、智能分析與閉環(huán)優(yōu)化的綜合管理系統(tǒng)，重點(diǎn)解決了施工過(guò)程動(dòng)態(tài)特征適應(yīng)性低，且容易產(chǎn)生誤報(bào)或漏報(bào)的問(wèn)題。具體的，通過(guò)部署在施工現(xiàn)場(chǎng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集施工過(guò)程的多維度數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)特征提取，結(jié)合建筑領(lǐng)域知識(shí)圖譜進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，并建立動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的持續(xù)改進(jìn)。