一种装配式结构安装过程监测管理方法技术

本发明专利技术涉及建筑施工智能化技术领域，公开了一种装配式结构安装过程监测管理方法，S1、多源数据融合与传感器部署：先在施工现场布置传感器网络，S2、动态传感器调度与优化：借助强化学习对传感器部署策略予以优化，S3、数据实时传输与云端处理：将所有采集到的传感器数据实时上传至云端处理平台，S4、AI智能预测与异常检测：采用联邦学习协同训练AI模型，S5、智能决策支持与风险预警，S6、自动化施工调整与响应，S7、跨项目协同与中央调度：通过中央调度平台整合不同项目数据。通过部署多种传感器并结合无人机巡检及计算机视觉，让施工现场数据的全方位采集与智能分析，得到实时精准监测施工状态、提升施工安全性的效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及建筑施工智能化，具体为一种装配式结构安装过程监测管理方法。

技术介绍

1、在现代装配式建筑施工中，施工现场的实时监测对于确保结构安全、优化施工流程至关重要。传统的施工监测方式主要依赖于人工巡检、定期测量及经验判断，其监测数据的获取往往具有滞后性，难以满足高精度、实时性的施工管理需求。此外，人工巡检存在监测范围受限、数据采集效率低、难以覆盖高风险区域等问题，容易导致施工质量隐患的滞后发现，甚至在突发安全事故时无法及时采取有效应对措施。

2、近年来，基于传感器网络的智能监测技术逐步应用于建筑施工领域，采用压力、振动、位移、温湿度等传感器对施工状态进行数据化监测。然而，传统的传感器布置多为固定式安装，难以适应复杂施工环境的动态变化，且单一传感器的数据采集范围有限，存在数据不完整、精度受限等问题。同时，单纯依赖传感器的方式难以提供施工现场的宏观全景信息，无法有效识别施工过程中构件的空间位置与姿态变化。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种装配式结构安装过程监测管理方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种装配式结构安装过程监测管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种装配式结构安装过程监测管理方法，其特征在于：S1中、所述传感器包含压力、振动、位移、温湿度传感器，所述时空数据融合模型包括LSTM-Transformer，所述预处理包括清洗、对齐及建模，所述无人机巡检按照航线每1-2小时执行一次，飞行高度为50-60米，拍摄分辨率＞4000×3000像素，用于获取施工现场的图像和视频数据，所述计算机视觉识别通过10个分布于施工现场不同位置的高清摄像头实时采集画面，利用深度学习算法识别构件位置和姿态信息，所述时空数据融合模型的数据清洗过程运用基于统...

【技术特征摘要】

1.一种装配式结构安装过程监测管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种装配式结构安装过程监测管理方法，其特征在于：s1中、所述传感器包含压力、振动、位移、温湿度传感器，所述时空数据融合模型包括lstm-transformer，所述预处理包括清洗、对齐及建模，所述无人机巡检按照航线每1-2小时执行一次，飞行高度为50-60米，拍摄分辨率＞4000×3000像素，用于获取施工现场的图像和视频数据，所述计算机视觉识别通过10个分布于施工现场不同位置的高清摄像头实时采集画面，利用深度学习算法识别构件位置和姿态信息，所述时空数据融合模型的数据清洗过程运用基于统计学原理的3σ准则算法去除异常值，建模时lstm层设置3层，隐藏单元数为128，transformer层设置2层，头数为8，用于生成完整的融合数据。

3.根据权利要求1所述的一种装配式结构安装过程监测管理方法，其特征在于：s2中、所述强化学习包括deepq-network，所述强化学习用于依据施工进度、现场风险等级及结构健康状态自动调节传感器布置，所述现场风险等级分为低、较低、中、较高和高，所述结构健康状态包括应力、应变、位移数据。

4.根据权利要求1所述的一种装配式结构安装过程监测管理方法，其特征在于：s3中、所述数据传输协议包括mqtt协议，数据传输速率＞10mbps，数据传输延迟＜50毫秒，所述云端处理平台搭建方式采用基于阿里云的弹性计算服务和对象存储服务搭建。

5.根据权利要求1所述的一种装配式结构安装过程监测管理方法，其特征在于：s4中、所述联邦学习包括federatedlear...

【专利技术属性】
技术研发人员：李延国，顾泉，张宝晖，徐江峰，金辉，宗兆民，仇大伟，曹广涛，张敏，张鑫月，许子波，李广华，
申请(专利权)人：北京城建七建设工程有限公司，
类型：发明
国别省市：