CN111160838A - 一种基于bim技术的3d可视化建筑项目管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统及方法，包括：图像采集及上传模块、图像特征提取模块、构造识别模块、零件识别模块、当前建筑模型搭建模块、显示当前建筑模型模块、生成构造清单、零件清单模块、BIM数据库调用模块、进度表生产模块。基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理方法利用了上述系统。本发明通过图像识别技术，深度学习技术完全摆脱了依靠人工现场勘查记录进行建筑项目管理跟进的现状，大大降低了人力物力，提高了项目实施效率，且保证项目进度报告的实时性。
Description
技术领域
本发明涉及建筑项目管理领域，具体涉及一种基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统及方法。
背景技术
BIM是英文术语缩写，即“Building Information Model"。可以译为“建筑信息模型”。“建筑信息模型”(模型)是对一个设施的实体和功能特性的数字化表达方式。建筑信息模型是建筑学、工程学及土木工程的新工具，是以建筑工程项目的各项相关信息数据作为模型的基础，进行建筑模型的建立，通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息。它具有可视化，协调性，模拟性，优化性和可出图性五大特点。BIM数据库包含有建筑的构造信息，零件信息等完整的建筑工程信息。
申请号为201710760433.0的中国专利，公开了一种建筑施工进度管理方法，该方法包括：a、管理平台采集建筑施工计划、施工过程、施工进度的实时数据，形成电子数据报表，且管理平台与各工程项目负责人的移动通信终端连接和通信，由各工程项目负责人报告项目的进度；b、管理平台通过各施工场地的摄像头采集施工项目进度及安全状况的视频数据；c、管理平台对所采集的电子数据进行大数据整合、分析，形成数据分析报表，分析并找出建筑施工计划、施工过程、施工进度中的异常及原因；d、管理平台对所发现的异常及原因进行自动风险评估，并自动发布预警，同时智能调整实施方案。本发明可对建筑工程实行智能化管理，使得管理人员可实时掌握工程进度，及时发现和解决问题并及时调整方案。但其步骤a中提到的形成电子数据报表的方式，依然依靠人工现场勘查记录，大大浪费人力物力，降低了项目实施效率，且不能保证项目进度报告的实时。
申请号为201210500820.8的中国专利，公开了一种手持式建筑工程施工进度监控器，包括手持式壳体、布设在手持式壳体上的控制面板、安装在手持式壳体内的视频采集单元以及安装在手持式壳体内的电子线路板，控制面板上设置有信息发送按键和用于输入所监控建筑项目编号与当前状态下施工进度语言描述信息的输入按键，信息发送按键上设置有指纹信息采集单元；电子线路板上设置有计时电路一、计时电路二、数据处理器一、数据存储单元一、指纹信息存储单元、数据处理器二以及告警指示单元、无线通信模块和显示单元。但是其仍然没有摆脱人工现场勘查的本质，智能化程度不高，迫切需要加以改进。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统及方法。本发明通过图像识别技术，深度学习技术完全摆脱了依靠人工现场勘查记录进行建筑项目管理跟进的现状，大大降低了人力物力，提高了项目实施效率，且保证项目进度报告的实时性。具体的，本发明通过图像识别技术，分析了当前建筑的实时零件化信息，并将此信息和建筑项目前的BIM数据库比对，生产了实时、可靠、准确的项目进度。同时本发明通过约束关系，大大降低了数据可靠性可进度生产时间。
为实现所述技术目的，本发明的技术方案是：一种基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，包括：
图像采集及上传模块，用于采集及上传建筑项目现场图像至服务器；
图像特征提取模块，用于根据所述图像采集及上传模块上传的图像，进行色彩、形状分析；
构造识别模块，用于根据所述图像特征提取模块分析出的色彩、形状，首先在大范围内识别出建筑构造；
零件识别模块，用于根据所述图像特征提取模块分析出的色彩、形状，基于构造识别模块识别出的建筑构造前提下，进行单个零件化识别；
当前建筑模型搭建模块，用于根据所述图像特征提取模块分析出的建筑整体模型，结合所述构造识别模块和零件识别模块识别出的构造和零件名称，搭建含有构造和零件信息的当前建筑模型；
显示当前建筑模型模块，用于显示所述当前建筑模型搭建模块搭建含有构造和零件信息的当前建筑模型；
生成构造清单、零件清单模块，用于根据所述构造识别模块和零件识别模块识别出的构造和零件名称生成exel清单；
BIM数据库调用模块、进度表生产模块，用于调用建筑工程前期建立的BIM数据库，将所述生成构造清单、零件清单模块生成的生成exel清单和BIM数据库对比，生成进度表。
进一步
所述图像采集及上传模块采用安装有深度摄像头和无线通讯装置的无人机，完成现场深度图像采集和深度图像上传；
所述图像特征提取模块分析建立视觉范围内的3D彩色图像。
进一步，所述构造识别模块和所述零件识别模块，依靠深度学习算法模块，进行构造和零件识别。
进一步，所述深度学习算法模块包括第一输入层、聚类神经网络层、输出层；输入层获取所述3D彩色图像，聚类神经网络层通过k-means聚类算法进行分类，并和零件标准库比对，输出层输出建筑构造名称、零件名称。
进一步，还包括建筑模型约束验证模块，用于在显示当前建筑模型前，对所述当前建筑模型搭建模块搭建出的含有构造和零件信息的当前建筑模型，进行零件搭建约束关系验证。
一种基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理方法，使用了上述基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，包括以下步骤：
S1：图像采集及上传步骤，用于采集及上传建筑项目现场图像至服务器；
S2：图像特征提取步骤，用于根据所述所述步骤S1上传的图像，进行色彩、形状分析；
S3：构造识别步骤，用于根据所述步骤S2分析出的色彩、形状，首先在大范围内识别出建筑构造；
S4：零件识别步骤，用于根据所述步骤S2分析出的色彩、形状，基于所述步骤S3识别出的建筑构造前提下，进行单个零件化识别；
S5：当前建筑模型搭建步骤，用于根据所述步骤S2分析出的建筑整体模型，结合所述步骤S3和步骤S4识别出的构造和零件名称，搭建含有构造和零件信息的当前建筑模型；
S6：显示当前建筑模型步骤，用于显示所述步骤S5搭建出的含有构造和零件信息的当前建筑模型；
S7：生成构造清单、零件清单步骤，用于根据所述构造识别步骤和零件识别步骤识别出的构造和零件名称生成exel清单；
S8：BIM数据库调用步骤、进度表生产步骤，用于调用建筑工程前期建立的BIM数据库，将所述生成构造清单、零件清单步骤生成的生成exel清单和BIM数据库对比，生成进度表。
进一步，所述步骤S1通过采用安装有深度摄像头和无线通讯装置的无人机，完成现场深度图像采集和深度图像上传；
所述图像特征提取步骤分析建立视觉范围内的3D彩色图像。
进一步，所述步骤S3和步骤S4，依靠深度学习算法，进行构造和零件识别。
进一步，所述深度学习算法模块第一输入层、聚类神经网络层、输出层；输入层获取所述3D彩色图像，聚类神经网络层通过k-means聚类算法进行分类，并和零件标准库比对，输出层输出建筑构造名称、零件名称。
进一步，还包括建筑模型约束验证步骤，用于在所述步骤S6前，对所述步骤S5搭建出的含有构造和零件信息的当前建筑模型，进行零件搭建约束关系验证。
本发明的有益效果在于：
本发明通过图像识别技术，深度学习技术完全摆脱了依靠人工现场勘查记录进行建筑项目管理跟进的现状，大大降低了人力物力，提高了项目实施效率，且保证项目进度报告的实时性。具体的，本发明通过图像识别技术，分析了当前建筑的实时零件化信息，并将此信息和建筑项目前的BIM数据库比对，生产了实时、可靠、准确的项目进度。同时本发明通过约束关系，大大降低了数据可靠性可进度生产时间。
附图说明
图1是本发明基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统模块原理图；
图2是本发明深度学习算法模块的模块原理图；
图3是本发明基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理方法流程图。
具体实施方式
下面将对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，包括：
图像采集及上传模块，用于采集及上传建筑项目现场图像至服务器；
图像特征提取模块，用于根据所述图像采集及上传模块上传的图像，进行色彩、形状分析，这种分析方法可采用色彩提取、SLAM边缘算法等。
构造识别模块，用于根据所述图像特征提取模块分析出的色彩、形状，首先在大范围内识别出建筑构造；需要说明的是，一个建筑结构，包括钢架构造、屋架、梁、板、柱的等构造是本领域技术人员所熟知的，在此不做赘述。
零件识别模块，用于根据所述图像特征提取模块分析出的色彩、形状，基于构造识别模块识别出的建筑构造前提下，进行单个零件化识别；优选的，可给每个零件以编号等ID信息，更利于零件的识别。
当前建筑模型搭建模块，用于根据所述图像特征提取模块分析出的建筑整体模型，结合所述构造识别模块和零件识别模块识别出的构造和零件名称，搭建含有构造和零件信息的当前建筑模型；这种建筑模型类似于项目前期，工程人员模拟出的BIM模型。
显示当前建筑模型模块，用于显示所述当前建筑模型搭建模块搭建含有构造和零件信息的当前建筑模型；显示当前建筑模型模块，实现了人机交互，更加形象的展示了当前的建筑项目实时进度。
生成构造清单、零件清单模块，用于根据所述构造识别模块和零件识别模块识别出的构造和零件名称生成exel清单；
BIM数据库调用模块、进度表生产模块，用于调用建筑工程前期建立的BIM数据库，将所述生成构造清单、零件清单模块生成的生成exel清单和BIM数据库对比，生成进度表。也就是说，本发明通过图像识别技术，分析了当前建筑的实时零件化信息，并将此信息和建筑项目前的BIM数据库比对，生产了实时、可靠、准确的项目进度。
进一步，所述图像采集及上传模块采用安装有深度摄像头和无线通讯装置的无人机，完成现场深度图像采集和深度图像上传；这种无线通讯装置，可以是无线WiFi通讯模块，也可以是红外、RF视频通讯模块等。
所述图像特征提取模块分析建立视觉范围内的3D彩色图像。3D彩色图像。大大提高了下述零件识别的准确率。
进一步，所述构造识别模块和所述零件识别模块，依靠深度学习算法模块，进行构造和零件识别。首先，建筑构造完成情况作为建筑进度的一个指标，其次本发明首先分析建筑构造，其次分析建筑零件，结合下述的约束关系，大大降低了零件误判率。
进一步，如图2所示，所述深度学习算法模块包括第一输入层、聚类神经网络层、输出层；输入层获取所述3D彩色图像，聚类神经网络层通过k-means聚类算法进行分类，并和零件标准库比对，输出层输出建筑构造名称、零件名称。本发明的深度学习算法模块，根据3D彩色图像，通过聚类算法进行构造或零件分类后，和零件标准库的零件特征进行比对，大大降低了零件的识别。
进一步，还包括建筑模型约束验证模块，用于在显示当前建筑模型前，对所述当前建筑模型搭建模块搭建出的含有构造和零件信息的当前建筑模型，进行零件搭建约束关系验证。这种约束关系，是认为建立的零件组合约束，例如在钢架构造中，钢管和螺栓两个零件的组合约束，这种约束关系验证了通过图像识别获得的零件和构造信息，且可以返回调整上述识别结果，以建立准确无误的含有构造和零件信息的当前建筑模型。
如图3所示，一种基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理方法，使用了上述基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，包括以下步骤：
S1：图像采集及上传步骤，用于采集及上传建筑项目现场图像至服务器；
S2：图像特征提取步骤，用于根据所述所述步骤S1上传的图像，进行色彩、形状分析；
S3：构造识别步骤，用于根据所述步骤S2分析出的色彩、形状，首先在大范围内识别出建筑构造；
S4：零件识别步骤，用于根据所述步骤S2分析出的色彩、形状，基于所述步骤S3识别出的建筑构造前提下，进行单个零件化识别；
S5：当前建筑模型搭建步骤，用于根据所述步骤S2分析出的建筑整体模型，结合所述步骤S3和步骤S4识别出的构造和零件名称，搭建含有构造和零件信息的当前建筑模型；
S6：显示当前建筑模型步骤，用于显示所述步骤S5搭建出的含有构造和零件信息的当前建筑模型；
S7：生成构造清单、零件清单步骤，用于根据所述构造识别步骤和零件识别步骤识别出的构造和零件名称生成exel清单；
S8：BIM数据库调用步骤、进度表生产步骤，用于调用建筑工程前期建立的BIM数据库，将所述生成构造清单、零件清单步骤生成的生成exel清单和BIM数据库对比，生成进度表。
进一步，所述步骤S1通过采用安装有深度摄像头和无线通讯装置的无人机，完成现场深度图像采集和深度图像上传；
所述图像特征提取步骤分析建立视觉范围内的3D彩色图像。
进一步，所述步骤S3和步骤S4，依靠深度学习算法，进行构造和零件识别。
进一步，所述深度学习算法模块第一输入层、聚类神经网络层、输出层；输入层获取所述3D彩色图像，聚类神经网络层通过k-means聚类算法进行分类，并和零件标准库比对，输出层输出建筑构造名称、零件名称。
进一步，还包括建筑模型约束验证步骤，用于在所述步骤S6前，对所述步骤S5搭建出的含有构造和零件信息的当前建筑模型，进行零件搭建约束关系验证。
对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，其特征在于，包括：
图像采集及上传模块，用于采集及上传建筑项目现场图像至服务器；
图像特征提取模块，用于根据所述图像采集及上传模块上传的图像，进行色彩、形状分析；
构造识别模块，用于根据所述图像特征提取模块分析出的色彩、形状，首先在大范围内识别出建筑构造；
零件识别模块，用于根据所述图像特征提取模块分析出的色彩、形状，基于构造识别模块识别出的建筑构造前提下，进行单个零件化识别；
当前建筑模型搭建模块，用于根据所述图像特征提取模块分析出的建筑整体模型，结合所述构造识别模块和零件识别模块识别出的构造和零件名称，搭建含有构造和零件信息的当前建筑模型；
显示当前建筑模型模块，用于显示所述当前建筑模型搭建模块搭建含有构造和零件信息的当前建筑模型；
生成构造清单、零件清单模块，用于根据所述构造识别模块和零件识别模块识别出的构造和零件名称生成exel清单；
BIM数据库调用模块、进度表生产模块，用于调用建筑工程前期建立的BIM数据库，将所述生成构造清单、零件清单模块生成的生成exel清单和BIM数据库对比，生成进度表。
2.根据权利要求1所述的于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，其特征在于，
所述图像采集及上传模块采用安装有深度摄像头和无线通讯装置的无人机，完成现场深度图像采集和深度图像上传；
所述图像特征提取模块分析建立视觉范围内的3D彩色图像。
3.根据权利要求2所述的于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，其特征在于，所述构造识别模块和所述零件识别模块，依靠深度学习算法模块，进行构造和零件识别。
4.根据权利要求3所述的于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，其特征在于，所述深度学习算法模块包括第一输入层、聚类神经网络层、输出层；输入层获取所述3D彩色图像，聚类神经网络层通过k-means聚类算法进行分类，并和零件标准库比对，输出层输出建筑构造名称、零件名称。
5.根据权利要求4所述的于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，其特征在于，还包括建筑模型约束验证模块，用于在显示当前建筑模型前，对所述当前建筑模型搭建模块搭建出的含有构造和零件信息的当前建筑模型，进行零件搭建约束关系验证。
6.一种基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理方法，使用了如权利要去1所述的基于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，其特征在于，包括以下步骤：
S1：图像采集及上传步骤，用于采集及上传建筑项目现场图像至服务器；
S2：图像特征提取步骤，用于根据所述所述步骤S1上传的图像，进行色彩、形状分析；
S3：构造识别步骤，用于根据所述步骤S2分析出的色彩、形状，首先在大范围内识别出建筑构造；
S4：零件识别步骤，用于根据所述步骤S2分析出的色彩、形状，基于所述步骤S3识别出的建筑构造前提下，进行单个零件化识别；
S5：当前建筑模型搭建步骤，用于根据所述步骤S2分析出的建筑整体模型，结合所述步骤S3和步骤S4识别出的构造和零件名称，搭建含有构造和零件信息的当前建筑模型；
S6：显示当前建筑模型步骤，用于显示所述步骤S5搭建出的含有构造和零件信息的当前建筑模型；
S7：生成构造清单、零件清单步骤，用于根据所述构造识别步骤和零件识别步骤识别出的构造和零件名称生成exel清单；
S8：BIM数据库调用步骤、进度表生产步骤，用于调用建筑工程前期建立的BIM数据库，将所述生成构造清单、零件清单步骤生成的生成exel清单和BIM数据库对比，生成进度表。
7.根据权利要求1所述的于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，其特征在于，
所述步骤S1通过采用安装有深度摄像头和无线通讯装置的无人机，完成现场深度图像采集和深度图像上传；
所述图像特征提取步骤分析建立视觉范围内的3D彩色图像。
8.根据权利要求2所述的于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，其特征在于，所述步骤S3和步骤S4，依靠深度学习算法，进行构造和零件识别。
9.根据权利要求3所述的于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，其特征在于，所述深度学习算法模块第一输入层、聚类神经网络层、输出层；输入层获取所述3D彩色图像，聚类神经网络层通过k-means聚类算法进行分类，并和零件标准库比对，输出层输出建筑构造名称、零件名称。
10.根据权利要求4所述的于BIM技术的3D可视化建筑项目管理系统，其特征在于，还包括建筑模型约束验证步骤，用于在所述步骤S6前，对所述步骤S5搭建出的含有构造和零件信息的当前建筑模型，进行零件搭建约束关系验证。
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