一种施工项目场景识别方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及机器学习和项目施工技术领域，具体是一种基于工程机械作业数据的施工场景识别方法，通过物联网终端实时采集矿山机械、混凝土机械、桩工机械、道路机械、铲运机械、挖掘机械、起重机械等工程机械的工作轨迹、工时、地理位置等数据，经由云平台进行传输、解析、存储和治理，进而通过统计计算与算法识别，构建施工场景识别模型，模型基于不同机械设备的作业顺序、空间关系和工时特征，实现对施工项目类型（如道路施工、矿山开采、基础建设等）及施工进度的智能化识别与预测。本发明专利技术还提供一种实施上述方法的施工场景识别装置；同时提供一种包括上述装置的施工场景识别系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器学习和项目施工，具体涉及一种施工项目场景识别方法、装置及系统。

技术介绍

1、视频识别技术近年来在施工现场的实时监控和分析中取得了显著进展，尤其是在人工智能和机器学习的支持下。这类技术能够提供直观的视觉信息，并且在某些场景下能有效执行复杂的任务。

2、然而，视频识别技术通常依赖于高性能硬件，如高清摄像头和gpu，这使得该技术的硬件成本较高。此外，视频数据处理需要大量计算资源和存储空间，这增加了运营成本，也导致了技术维护和更新的负担。因此，在大规模工程机械的管理中，视频识别技术的普及应用面临着成本和资源消耗巨大的问题。

3、鉴于以上情况，为了克服上述技术问题，本专利技术设计了一种施工项目场景识别方法、装置及系统，解决了上述技术问题。

技术实现思路

1、本专利技术要实现的技术目的是：基于不同机械设备的作业顺序、空间关系和工时特征，实现对施工项目类型及施工进度的智能化识别与预测。

2、为了实现上述的技术目的，本专利技术提供如下技术方案：>

3、本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种施工项目场景识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的施工项目场景识别方法，其特征在于：将施工数据进行算法识别，其具体步骤为：

3.根据权利要求2所述的施工项目场景识别方法，其特征在于：采用Haversine 公式计算同一区域编码下的两台工程机械设备之间的空间距离。

4.根据权利要求1所述的施工项目场景识别方法，其特征在于：对筛选出的工程项目进行特征提取，其提取的特征包括：时间序列下各设备种类的出现顺序与频次、每类设备数量变化趋势、每台设备的累计工时和设备协同作业模式。

5.根据权利要求4所述的施工项目场景识别方...

【技术特征摘要】

1.一种施工项目场景识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的施工项目场景识别方法，其特征在于：将施工数据进行算法识别，其具体步骤为：

3.根据权利要求2所述的施工项目场景识别方法，其特征在于：采用haversine 公式计算同一区域编码下的两台工程机械设备之间的空间距离。

4.根据权利要求1所述的施工项目场景识别方法，其特征在于：对筛选出的工程项目进行特征提取，其提取的特征包括：时间序列下各设备种类的出现顺序与频次、每类设备数量变化趋势、每台设备的累计工时和设备协同作业模式。

5.根据权利要求4所述的施工项目场景识别方法，其特征在于：所述设备协同作业模式为同一区域编码下，不同机械工程设备的作业流程及施工顺序。

6.根据权利要求1所述的施工项目场景识别方法，其特征在于：施工场景识别模型为l...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭佳宇，胡旭辉，涂心浩，乔宇飞，蒋小虎，
申请(专利权)人：徐工汉云技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：