一种基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统及方法，本方案通过获取待养护混凝土墙周围环境数据以及待养护混凝土墙面的监控图像，并据此识别出待养护混凝土墙体上对应区域的干湿度、混凝土颜色参数；再根据获取到的环境数据、监控图像以及识别出的对应墙体参数据判断出需要进行喷淋养护的墙体区域，并控制对应位置的喷淋单元启动喷淋。本养护方案能够基于建筑物墙体的干湿度、混凝土颜色等特性来自动识别墙体上待养护区域，并联动喷淋养护，有效解决混凝土墙体无法及时养护的问题，实现绿色施工。实现绿色施工。实现绿色施工。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统及方法


[0001]本专利技术涉及建筑工程施工技术，具体涉及混凝土结构的墙体养护技术。

技术介绍

[0002]随着高层、超高层的不断发展，对建筑的质量和绿色施工提了更高的要求，其中混凝土结构的墙体养护成为本领域讨论研究的热点。
[0003]墙体的常规养护手段为人工洒水及涂抹养护液。这种方式在实际操作过程中存在诸多的问题，如水在墙体上面无法长时间留存，并且在室外环境浇筑后，如果室外温度较低会使得墙柱的混凝土温度较低，不利于混凝土的养护；同时，大量不均匀的人工喷洒，不仅影响了混凝土的养护质量，额外增加了人工成本，浪费了水资源。
[0004]由此可见如何对混凝土墙面进行高效的喷淋养护，为本领域亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]针对现有混凝土结构墙体的养护方案基于人工洒水的方式所存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统，并基于该系统还提供一种混凝土墙面养护方法，该养护方案能够基于建筑物墙体的干湿度、混凝土颜色等特性来自动识别墙体上待养护区域，并联动喷淋养护，有效解决混凝土墙体无法及时养护的问题，实现绿色施工。
[0006]为了达到上述目的，本专利技术提供的基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统，包括架体、若干智能识别单元、数据处理单元、供水管路、若干喷淋单元以及后台管理单元；
[0007]所述架体架设在待养护的混凝土墙面上；
[0008]所述供水管路架设在所述架体上，所述若干喷淋单元分布在所述架体上，并接入所述供水管路；所述若干喷淋单元之间形成的可喷淋区域能够覆盖整个待养护的混凝土墙面；
[0009]所述若干智能识别单元分布在所述架体上，并与数据处理单元数据连接，所述若干智能识别单元之间形成的可识别区域能够覆盖整个待养护的混凝土墙面；每个智能识别单元能够获取可识别区域内待养护混凝土墙面的监控图像，并对获取到的监控图像进行深度学习分类；
[0010]所述数据处理单元分别与若干喷淋单元、若干智能识别单元以及后台管理单元数据连接，完成若干喷淋单元、若干智能识别单元与后台管理单元之间的数据交互；
[0011]所述后台管理单元根据每个智能识别单元传输的经过深度学习分类处理的监控图像进行分析处理，识别判断出需要进行喷淋养护的墙体区域，并控制对应位置的喷淋单元启动喷淋。
[0012]进一步的，所述供水管路包括主供水管、电磁阀、分供水管以及消防立管，所述主供水管通过电磁阀与减压阀连接消防立管，所述主供水管连接分供水管，所述电磁阀受控于所述后台管理单元。
[0013]进一步的，所述若干喷淋单元呈阵列式分布，并通过分供水管道连接。
[0014]进一步的，所述若干智能识别单元间隔布置架体的顶端。
[0015]进一步的，所述智能识别单元采用深度学习模型来提取图像的低级特征，并基于提到的图像低级特征进一步学习得到图像的高级特征，且将所有特征聚合，完成图像分类，以分辨出不同的混凝土图像状态。
[0016]进一步的，所述后台管理单元对经过所述智能识别单元深度学习分类的监控图像进行统计分析，根据统计分析结果确定相应的混凝土墙体待喷淋养护状态。
[0017]为了达到上述目的，本专利技术提供的基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护方法，包括：
[0018]获取待养护混凝土墙面的监控图像，对获取到的监控图像进行深度学习分类，并据此识别出待养护混凝土墙体上对应区域的待喷淋养护状；
[0019]根据获取到的经过深度学习分类处理的监控图像，识别判断出需要进行喷淋养护的墙体区域，并控制对应位置的喷淋单元启动喷淋。
[0020]进一步的，所述养护方法中采用深度学习模型来提取图像的低级特征，并基于提到的图像低级特征进一步学习得到图像的高级特征，且将所有特征聚合，完成图像分类，以分辨出不同的混凝土图像状态。
[0021]进一步的，所述养护方法中对经过深度学习分类的监控图像进行统计分析，根据统计分析结果确定相应的混凝土墙体待喷淋养护状态。
[0022]进一步的，所述养护方法还包括调节喷淋水压大小的步骤。
[0023]本专利技术提供的混凝土墙面养护方案基于智能AI联动喷淋，能够自动识别混凝土墙面的状态，并自动对浇筑完的混凝土进行养护，保证混凝土浇筑质量，同时通过智能识别系统及时开关喷淋装置，节约用水，实现工地绿色施工。
附图说明
[0024]以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本专利技术。
[0025]图1为本专利技术实施例中基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统的剖面示例图；
[0026]图2为本专利技术实施例中基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统的立面示例图。
[0027]图3为本专利技术实施例中基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统连接流程图
[0028]图4为本专利技术实施例中基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统自动运行的流程图；
[0029]图5为本专利技术实施例中基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统进行现场人工调节的流程图。
具体实施方式
[0030]为了使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本专利技术。
[0031]针对现有技术所存在的问题，本专利技术提供基于智能AI联动喷淋实现对混凝土墙面的智能喷淋养护，解决混凝土墙体无法及时养护的问题，同时降低能耗实现绿色施工。
[0032]本专利技术创新的基于图像识别技术，通过获取待养护混凝土墙周围环境数据以及待
养护混凝土墙面的监控图像，并据此识别出待养护混凝土墙体上对应区域的干湿度、混凝土颜色参数；
[0033]在此基础上，根据获取到的环境数据、监控图像以及识别出的对应墙体参数据判断出需要进行喷淋养护的墙体区域，并控制对应位置的喷淋单元启动喷淋。
[0034]具体的，本专利技术中通过深度学习模型完成对图像的自主深度学习，即对图像进行特征学习或表征学习，实现具备分辨不同混凝土状态对应图像的能力，并据此完成混凝土是否为养护状态的分类。
[0035]进一步的，本专利技术中的深度学习模型中通过“低层”神经网络(即浅层神经网络)来提取图像的“低级”特征，如混凝土颜色、形状和轮廓等，并将提取到的图像“低级”特征信息输入到“高层”神经网络(即深层神经网络)；
[0036]再者，由“高层”神经网络(即深层神经网络)来学习图像的“高级”特征，如水渍、混凝土孔洞、污迹等；
[0037]最后，“高层”神经网络(即深层神经网络)将深度学习得到的所有图像的“高级”特征聚合到最终的全连接层，由此来完成图像分类任务。
[0038]本专利技术中针对获取到的环境数据、监控图像以及识别出的对应墙体参数据，进行统计分析处理,并采用判决投票的方式识别养护状态，判断出需要进行喷淋养护的墙体区域，并控制对应位置的喷淋单元启动喷淋。
[0039]本专利技术通过对收集的经过深度学习分类的监控图像进行统计，基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统，其特征在于，包括架体、若干智能识别单元、数据处理单元、供水管路、若干喷淋单元以及后台管理单元；所述架体架设在待养护的混凝土墙面上；所述供水管路架设在所述架体上，所述若干喷淋单元分布在所述架体上，并接入所述供水管路；所述若干喷淋单元之间形成的可喷淋区域能够覆盖整个待养护的混凝土墙面；所述若干智能识别单元分布在所述架体上，并与数据处理单元数据连接，所述若干智能识别单元之间形成的可识别区域能够覆盖整个待养护的混凝土墙面；每个智能识别单元能够获取可识别区域内待养护混凝土墙面的监控图像，并对获取到的监控图像进行深度学习分类；所述数据处理单元分别与若干喷淋单元、若干智能识别单元以及后台管理单元数据连接，完成若干喷淋单元、若干智能识别单元与后台管理单元之间的数据交互；所述后台管理单元根据每个智能识别单元传输的经过深度学习分类处理的监控图像进行分析处理，识别判断出需要进行喷淋养护的墙体区域，并控制对应位置的喷淋单元启动喷淋。2.根据权利要求1所述的基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统，其特征在于，所述供水管路包括主供水管、电磁阀、分供水管以及消防立管，所述主供水管通过电磁阀与减压阀连接消防立管，所述主供水管连接分供水管，所述电磁阀受控于所述后台管理单元。3.根据权利要求1所述的基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统，其特征在于，所述若干喷淋单元呈阵列式分布，并通过分供水管道连接。4.根据权利要求1所述的基于智能AI联动喷淋混凝土墙面养护系统，其特征在于，所述若干智能识别单元间隔布置架...

【专利技术属性】
技术研发人员：王四久，杨旭玉，艾琦暘，马昕煦，王旭毅，胡成佑，郝黎明，林晓华，李舜，吴建明，吴云龙，郑建锋，
申请(专利权)人：中国建筑第八工程局有限公司，
类型：发明
国别省市：