一种适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法，包括以下步骤：对已有建筑材料进行质检，并输出质检结果数据；根据质检结果数据保留合格的建筑材料，并采集合格建筑材料的高清图像；通过卷积神经网络对高清图像中的建筑材料进行智能识别，获取建筑材料的种类信息以及数量信息，并做成库存数据。本本发明专利技术通过分别录入单体建筑材料和群体建筑材料的图像，并通过人工智能对单体建筑材料和群体建筑材料的图像先后进行分析，获取图像中建筑材料的种类及数量，然后再通过获取施工单位各部门的建筑材料需求，并根据权重系数按比例自动对材料进行分配，并自动输出领取通知至各部门管理人，实现了建筑材料的自动管理与匹配。实现了建筑材料的自动管理与匹配。实现了建筑材料的自动管理与匹配。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法


[0001]本专利技术涉及建材管理
，具体为一种适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法。

技术介绍

[0002]建材是土木工程和建筑工程中使用的材料的统称。可分为结构材料、装饰材料和某些专用材料。结构材料包括：木材、竹材、石材、水泥、混凝土、金属、砖瓦、陶瓷、玻璃、工程塑料、复合材料等；装饰材料包括：各种涂料、油漆、镀层、贴面、各色瓷砖、具有特殊效果的玻璃等；专用材料是指：用于防水、防潮、防腐、防火、阻燃、隔音、隔热、保温、密封等。
[0003]目前建筑行业中，企业采购了建筑材料后，需要人工分辨、清点和分配，效率较低，工作量大，且企业内各部门对材料的需求力度不同，当材料暂时不足时，人工分配很难以做到另各部门满意。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法，包括以下步骤：
[0006]对已有建筑材料进行质检，并输出质检结果数据；
[0007]根据质检结果数据保留合格的建筑材料，并采集合格建筑材料的高清图像；
[0008]通过卷积神经网络对高清图像中的建筑材料进行智能识别，获取建筑材料的种类信息以及数量信息，并做成库存数据；
[0009]获取目前施工单位内各部门的建筑材料需求，然后根据库存数据，与各部门的建筑材料需求进行匹配，然后根据部门施工权重自动对建筑材料进行分配，并输出领取通知至各部门管理人。
[0010]优选的，所述建筑材料的质检结果数据，至少包括抗折弯检测数据、抗拉伸检测数据、耐磨检测数据和耐腐蚀检测数据。
[0011]优选的，所述根据质检结果数据保留合格的建筑材料，并采集合格建筑材料的高清图像，包括：
[0012]根据质检结果数据保留合格的建筑材料；
[0013]将采集合格建筑材料通过CCD相机获取单体材料的高清图像和群体材料的高清图像。
[0014]优选的，所述通过卷积神经网络对高清图像中的建筑材料进行智能识别，获取建筑材料的种类信息以及数量信息，并做成库存数据，包括：
[0015]获取合格建筑材料的单体材料高清图像；
[0016]对单体材料高清图像进行预处理；
[0017]在预处理的基础上，通过特征提取算法提取出物体的特征；
[0018]将提取出的特征与已知的物体特征进行比对，以找到最佳匹配，得到建筑材料的种类信息；
[0019]获取合格建筑材料的群体材料高清图像，并根据已经被识别出的特征，再次通过OPENCV算法对材料进行数量识别，得到建筑材料的数量信息；
[0020]将已知的建筑材料的种类信息和数量信息，添加至已有的库存数据或者新建的库存数据。
[0021]优选的，所述特征提取算法为线性判别分析算法。
[0022]优选的，所述获取目前施工单位内各部门的建筑材料需求，然后根据库存数据，与各部门的建筑材料需求进行匹配，然后根据部门施工权重自动对建筑材料进行分配，并输出领取通知至各部门管理人，包括：
[0023]获取目前施工单位内各部门的建筑材料需求，包括需要的建筑材料的种类及数量；
[0024]根据库存数据中建筑材料的种类信息和数量信息，与各部门的建筑材料需求进行匹配，确认库存数据中建筑材料的种类信息与建筑材料需求的种类相吻合；
[0025]根据部门施工权重差异，按照比例对建筑材料的数量进行分配；
[0026]输出建筑材料领取通知至各部门管理人。
[0027]本专利技术还提供一种适用于建筑行业的材料数据智能匹配装置，包括：
[0028]质检数据获取模块，对已有建筑材料进行质检，并输出质检结果数据；
[0029]材料图像采集模块，根据质检结果数据保留合格的建筑材料，并采集合格建筑材料的高清图像；
[0030]材料图像识别模块，通过卷积神经网络对高清图像中的建筑材料进行智能识别，获取建筑材料的种类信息以及数量信息，并做成库存数据；
[0031]识别数据匹配模块，获取目前施工单位内各部门的建筑材料需求，然后根据库存数据，与各部门的建筑材料需求进行匹配，然后根据部门施工权重自动对建筑材料进行分配，并输出领取通知至各部门管理人。
[0032]本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备为实体设备，所述电子设备包括：
[0033]处理器、存储器，所述存储器与处理器进行通信连接；
[0034]所述存储器用于储存至少一个所述处理器执行的可执行指令，所述处理器用于执行所述可执行指令以实现如上述的适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法。
[0035]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法。
[0036]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0037]本专利技术通过分别录入单体建筑材料和群体建筑材料的图像，并通过人工智能对单体建筑材料和群体建筑材料的图像先后进行分析，获取图像中建筑材料的种类及数量，然后再通过获取施工单位各部门的建筑材料需求，并根据权重系数按比例自动对材料进行分配，并自动输出领取通知至各部门管理人，实现了建筑材料的自动管理与匹配。
附图说明
[0038]图1为本专利技术实施例提供的一种适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法的主流程图；
[0039]图2为本专利技术实施例提供的一种适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法的具体步骤流程图。
具体实施方式
[0040]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0041]本实施方式的方法的执行主体为终端，所述终端可以为手机、平板电脑、掌上电脑PDA、笔记本或台式机等设备，当然，还可以为其他具有相似功能的设备，本实施方式不加以限制。
[0042]请参阅图1，本专利技术提供一种适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法，所述方法应用于建筑材料的智能识别与分配，包括：
[0043]步骤101，对已有建筑材料进行质检，并输出质检结果数据。
[0044]其中，所述建筑材料的质检结果数据，至少包括抗折弯检测数据、抗拉伸检测数据、耐磨检测数据和耐腐蚀检测数据。
[0045]步骤102，根据质检结果数据保留合格的建筑材料，并采集合格建筑材料的高清图像。
[0046]具体的，根据质检结果数据保留合格的建筑材料；
[0047]将采集合格建筑材料通过CCD相机获取单体材料的高清图像和群体材料的高清图像。
[0048]其中，CCD是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：对已有建筑材料进行质检，并输出质检结果数据；根据质检结果数据保留合格的建筑材料，并采集合格建筑材料的高清图像；通过卷积神经网络对高清图像中的建筑材料进行智能识别，获取建筑材料的种类信息以及数量信息，并做成库存数据；获取目前施工单位内各部门的建筑材料需求，然后根据库存数据，与各部门的建筑材料需求进行匹配，然后根据部门施工权重自动对建筑材料进行分配，并输出领取通知至各部门管理人。2.根据权利要求1所述的适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法，其特征在于，所述建筑材料的质检结果数据，至少包括抗折弯检测数据、抗拉伸检测数据、耐磨检测数据和耐腐蚀检测数据。3.根据权利要求1所述的适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法，其特征在于，所述根据质检结果数据保留合格的建筑材料，并采集合格建筑材料的高清图像，包括：根据质检结果数据保留合格的建筑材料；将采集合格建筑材料通过CCD相机获取单体材料的高清图像和群体材料的高清图像。4.根据权利要求1所述的适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络对高清图像中的建筑材料进行智能识别，获取建筑材料的种类信息以及数量信息，并做成库存数据，包括：获取合格建筑材料的单体材料高清图像；对单体材料高清图像进行预处理；在预处理的基础上，通过特征提取算法提取出物体的特征；将提取出的特征与已知的物体特征进行比对，以找到最佳匹配，得到建筑材料的种类信息；获取合格建筑材料的群体材料高清图像，并根据已经被识别出的特征，再次通过OPENCV算法对材料进行数量识别，得到建筑材料的数量信息；将已知的建筑材料的种类信息和数量信息，添加至已有的库存数据或者新建的库存数据。5.根据权利要求4所述的适用于建筑行业的材料数据智能匹配方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴彩娟，王婷，林伟胜，
申请(专利权)人：深圳市前海纳元网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：