基于注意力机制的施工过程中危险位移监测与预警方法技术

基于注意力机制的施工过程中危险位移监测与预警方法，首先对采集到的原始位移数据进行预处理

【技术实现步骤摘要】
基于注意力机制的施工过程中危险位移监测与预警方法


[0001]本专利技术涉及建筑工程领域，具体为基于注意力机制的施工过程中危险位移监测与预警方法
。

技术介绍

[0002]在建筑工程领域，支架结构位移的监测与预警是确保施工安全和质量的重要任务
。
目前，传统的位移监测方法存在着一些限制，如准确性不高
、
无法实时监测等问题
。
因此，需要一种创新的技术来解决这些挑战，确保施工过程的安全性和稳定性
。
近年来，深度学习技术在各领域取得了显著进展，其中注意力机制作为一种重要的机制，被广泛应用于计算机视觉
、
自然语言处理等领域
。
注意力机制能够使模型关注输入数据中最重要的部分，从而提高模型的性能和准确性
。
基于以上背景，本专利提出了一种基于注意力机制的施工模板支架位移监测与预警系统
。
通过结合传感器数据采集
、
注意力机制模型训练
、
位移数据分析与判定
、
自动预警系统触发以及问题处理和记录等关键步骤，该系统能够实时监测支架位移情况，准确识别关键部分，并在位移超限时及时触发预警
。
这一创新技术有望弥补传统方法的不足，提高施工工程的安全性和质量
。
通过引入注意力机制和深度学习，本系统在建筑工程领域具有广泛的应用前景，有助于提升施工管理水平，减少风险隐患
。

技术实现思路

[0003]为了解决以上问题，本申请提出了基于注意力机制的施工过程中危险位移监测与预警方法，通过传感器数据采集
、
注意力机制模型训练
、
位移数据分析与判定
、
自动预警系统触发以及问题处理和记录等关键步骤，实现对施工过程中模板支架位移情况的精准监测与即时预警
。
该系统能够从传感器采集的位移数据中提取特征，通过注意力加权机制关注关键部分，判定位移是否超过预设阈值并触发自动预警
。
经过问题处理和记录，有助于实现施工安全与质量的提升
。
这一专利技术在建筑工程领域有着广泛应用潜力，为工程管理者提供了高效的位移监测与风险预警手段，确保施工过程的稳定性和安全性
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案是：
[0005]基于注意力机制的施工过程中危险位移监测与预警方法，包括如下步骤，其特征在于：
[0006]1)
传感器数据采集；
[0007]在施工现场，通过布置合适的传感器，实时获取模板支架的位移信息，为后续的分析和处理提供重要数据支持，传感器数据采集涉及传感器的选择和安装，根据不同的需求和场景，选择对应传感器设备；
[0008]在模板支架的关键部位或整体结构上进行传感器布置，以覆盖整个支架的位移情况；
[0009]安装过程中，需要确保传感器固定稳定，能够准确感知位移变化，不受外界环境影响，传感器安装完成，将开始连续地采集位移数据，数据包括原始的振动和位移信息，其采
样频率根据需要进行调整，在数据采集阶段还需要进行数据预处理，以确保后续分析的可靠性和准确性；
[0010]2)
数据预处理和特征提取；
[0011]在传感器采集到原始位移数据后，经过这一步骤的处理，提取出有关的特征信息，为后续的注意力机制和预警系统提供输入数据；
[0012]通过对原始数据进行滤波，削弱噪音，使数据更加平稳
,
进行平滑操作减少数据的波动，使数据变化具连续性；
[0013]接下来是特征提取的阶段，特征提取的目标是从处理后的数据中提取出能够反映位移变化特点的关键信息，特征包括振动的频率和位移的幅度变化，在设计特征提取过程时，考虑到模板支架位移的特点以及系统的需求；
[0014]3)
注意力机制模型训练；
[0015]训练一个能够自动关注关键部分的注意力模型，注意力机制模型可以采用深度学习方法，在训练之前，需要准备好已经预处理的位移数据，以及标注出关键部分的地标或标签信息；
[0016]所述
3)
注意力机制模型训练还包括以下子步骤：
[0017]步骤
A1:
构建模型结构；
[0018]步骤
A2:
关联度计算；
[0019]步骤
A3:
损失计算；
[0020]步骤
A4:
训练过程；
[0021]步骤
A5:
验证和调参；
[0022]4)
注意力支架位移计算数据生成；
[0023]将传感器采集到的原始位移数据进行加权处理，使系统更专注于关键部分的位移，注意力模型经过训练，用于计算在每个时间步上不同部分的注意力权重，这些权重能够反映出系统在关注各个支架部分时的程度，根据这些注意力权重，对传感器采集到的位移数据进行加权平均，生成注意力加权位移数据，通过注意力加权位移数据生成，能够更集中地关注模板支架的关键部分；
[0024]5)
位移数据分析和判定；
[0025]首先提取出有关位移变化的特征，包括位移幅度和趋势，接着，根据事前设定的位移阈值，对提取出的特征进行分析，判断位移是否超过安全范围，若某时间步的位移数据超过阈值，系统认定可能存在施工安全风险，在超限情况下，预警系统会被自动触发，以提醒相关人员，同时，系统将记录超限位移数据的时间点和位置信息，为问题的溯源和处理提供支持
。
这一分析和判定过程有助于及早发现潜在问题，确保施工安全与质量；
[0026]6)
自动预警系统触发；
[0027]当经过位移数据分析判定发现位移超过预设的安全阈值时，自动预警系统将会被即刻触发，这一自动化机制能够快速地响应潜在风险，以保障施工过程的安全和质量，一旦触发，自动预警系统会立即发出警报信号，以警示现场工作人员和管理人员，在第一时间内引起注意，使相关人员能够迅速采取必要措施，避免潜在的危险；
[0028]自动预警系统会生成详细的报警记录，包括触发时间
、
位移超限信息以及所在位置；
[0029]7)
问题处理和记录；
[0030]问题处理涵盖了对位移超限情况的详细调查和分析，以确定问题的根本原因，相关人员通过检查模板支架
、
传感器和系统设备，排除设备故障或错误的可能性，如果问题与施工操作相关，需要调整工艺和加强支架支撑措施，以降低位移风险，同时，问题记录起到了事后溯源和经验总结的作用，当问题处理过程结束后，应记录问题的具体情况
、
处理方案以及最终结果
。
[0031]作为本专利技术进一步改进，所述步骤
3)
注意力机制模型训练中关联度计算公式如下：
[0032][0033]其中，
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于注意力机制的施工过程中危险位移监测与预警方法，包括如下步骤，其特征在于：
1)
传感器数据采集；在施工现场，通过布置合适的传感器，实时获取模板支架的位移信息，为后续的分析和处理提供重要数据支持，传感器数据采集涉及传感器的选择和安装，根据不同的需求和场景，选择对应传感器设备；在模板支架的关键部位或整体结构上进行传感器布置，以覆盖整个支架的位移情况；安装过程中，需要确保传感器固定稳定，能够准确感知位移变化，不受外界环境影响，传感器安装完成，将开始连续地采集位移数据，数据包括原始的振动和位移信息，其采样频率根据需要进行调整，在数据采集阶段还需要进行数据预处理，以确保后续分析的可靠性和准确性；
2)
数据预处理和特征提取；在传感器采集到原始位移数据后，经过这一步骤的处理，提取出有关的特征信息，为后续的注意力机制和预警系统提供输入数据；通过对原始数据进行滤波，削弱噪音，使数据更加平稳
,
进行平滑操作减少数据的波动，使数据变化具连续性；接下来是特征提取的阶段，特征提取的目标是从处理后的数据中提取出能够反映位移变化特点的关键信息，特征包括振动的频率和位移的幅度变化，在设计特征提取过程时，考虑到模板支架位移的特点以及系统的需求；
3)
注意力机制模型训练；训练一个能够自动关注关键部分的注意力模型，注意力机制模型可以采用深度学习方法，在训练之前，需要准备好已经预处理的位移数据，以及标注出关键部分的地标或标签信息；所述
3)
注意力机制模型训练还包括以下子步骤：步骤
A1:
构建模型结构；步骤
A2:
关联度计算；步骤
A3:
损失计算；步骤
A4:
训练过程；步骤
A5:
验证和调参；
4)
注意力支架位移计算数据生成；将传感器采集到的原始位移数据进行加权处理，使系统更专注于关键部分的位移，注意力模型经过训练，用于计算在每个时间步上不同部分的注意力权重，这些权重能够反映出系统在关注各个支架部分时的程度，根据这些注意力权重，对传感器采集到的位移数据进行加权平均，生成注意力加权位移数据，通过注意力加权位移数据生成，能够更集中地关注模板支架的关键部分；
5)
位移数据分析和判定；首先提取出有关位移变化的特征，包括位移幅度和趋势，接着，根据事前设定的位移阈值，对提取出的特征进行分析，判断位移是否超过安全范围，若某时间步的位移数据超过阈值，系统认定可能存在施工安全风险，在超限情况下，预警系统会被自动触发，以提醒相关
人员，同时，系统将记录超限位移数据的时间点和位置信息，为问题的溯源和处理提供支持
。
...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁雷，
申请(专利权)人：中国建筑第二工程局有限公司，
类型：发明
国别省市：