CN111199346A

CN111199346A - 综合管廊监理方法、装置、计算机设备以及存储介质

Info

Publication number: CN111199346A
Application number: CN201911389941.8A
Authority: CN
Inventors: 杨宇; 邹友民; 陈禹明; 肖心红; 张钊
Original assignee: Guangdong Overseas Construction Consulting Co Ltd
Current assignee: Guangdong Overseas Construction Consulting Co Ltd
Priority date: 2019-12-30
Filing date: 2019-12-30
Publication date: 2020-05-26
Anticipated expiration: 2039-12-30
Also published as: CN111199346B

Abstract

本发明涉及计算机技术的技术领域，尤其是涉及一种综合管廊监理方法、装置、计算机设备以及存储介质，综合管廊监理方法包括以下步骤：S10：获取管廊监理数据，其中，所述管廊监理数据包括管廊施工图像数据以及管廊检测数据；S20：获取预设的检测模型，将所述管廊施工图像数据输入至所述检测模型，得到对应的图像检测结果；S30：获取检测标准数据，将所述管廊检测数据与所述图像检测结果与所述检测标准数据进行比对，得到比对结果；S40：根据所述比对结果，生成对应的监理结果。本发明具有提升管廊施工时，对该施工进行监理检测的效率的效果。

Description

综合管廊监理方法、装置、计算机设备以及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术的技术领域，尤其是涉及一种综合管廊监理方法、装置、计算机设备以及存储介质。

背景技术

目前，综合管廊是指地下城市管道综合走廊，即在城市地下建造一个隧道空间，将电力、通信，燃气、供热以及给排水等各种工程管线集于一体，一般来说，综合管廊需要具备通风系统、照明系统、配电系统、消防系统、排水系统、有害气体监测系统、警报系统、标识系统、监控监管系统以及其他经有关工作人员认为有必要的设备等。

现有的技术中，公开号为CN109993463A的中国发明专利，公开了一种综合管廊的工程质量管理评价方法，包括：建立综合管廊的工程质量管理多层次结构分析模型，包括目标层、准则层、指标层和子指标层；针对准则层建立评价指标集U，针对指标层和子指标层建立评级指标集U的子集；采用1~9标度法分别针对评价指标集U及其子集构造判断矩阵C，并分别计算各判断矩阵C的权重向量W；构建评价集V；分别对评价指标集U及其子集进行单因素及多因素模糊评判，并建立其模糊关系矩阵R；结合权重向量W及模糊关系矩阵R进行模糊合成运算，得到最终模糊综合评价结果。本发明实现了对综合管廊工程质量管理的统一评价，提高了评价的准确度和代表性。

上述中的现有技术方案存在以下缺陷：在对工程质量进行评价时，需要采用大量的数据进行计算，得到最终的的效率不高，因此还有改进空间。

发明内容

本发明的目的是提供一种提升管廊施工时，对该施工进行监理检测的效率的综合管廊监理方法、装置、计算机设备以及存储介质。

本发明的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：

一种综合管廊监理方法，所述综合管廊监理方法包括以下步骤：

S10：获取管廊监理数据，其中，所述管廊监理数据包括管廊施工图像数据以及管廊检测数据；

S20：获取预设的检测模型，将所述管廊施工图像数据输入至所述检测模型，得到对应的图像检测结果；

S30：获取检测标准数据，将所述管廊检测数据与所述图像检测结果与所述检测标准数据进行比对，得到比对结果；

S40：根据所述比对结果，生成对应的监理结果。

通过采用上述技术方案，通过实时或定期获取该管廊监理数据，能够在得到的管廊监理数据中获取到对应的管廊施工图像数据以及管廊检测数据；通过不同维度组成的管廊监理数据，进而能够提升该管廊监理数据的合理性；同时，预选设置检测模型，能够自动根据该检测模型，对管廊施工图像数据进行检测，以及，根据检测标准数据对管廊检测数据进行比对，能够通过比对结果，结合于使用检测模型得到的检测结果，进而能够自动获取到对应的监理结果，提升了监理的效率。

本发明进一步设置为：步骤S20包括：

S21：获取管廊施工进度数据表，从所述施工进度数据表中获取进度节点数据；

S22：将所述检测模型根据所述进度节点数据进行切分，得到与每一进度节点数据对应的节点检测模型；

S23：获取与所述管廊施工图像数据对应的节点检测模型，使用所述节点检测模型进行检测。

通过采用上述技术方案，通过根据该管廊施工进度数据表中的进度节点数据，将检测模型进行切分，一是能够分进度节点对管廊的施工进行检测，提升了检测的准确性；二是能够通过使用的节点检测模型，得到目前管廊进行施工的进度，有助于提升监理人员对施工进度的管控。

本发明进一步设置为：步骤S23包括：

S231：提取所述管廊施工图像数据的图像特征向量，以及提取每一所述节点检测模型的模型特征向量；

S232：计算所述图像特征向量与每一所述模型特征向量的相似度，获取相似度最高的所述节点检测模型对所述管廊施工图像数据进行检测。

通过采用上述技术方案，通过提取特征向量，并且计算相似的方式，能够快速获取到对应的节点检测模型，提升了检测的效率，进而能够提升监理的效率。

本发明进一步设置为：在步骤S40之后，所述综合管廊监理方法还包括：

S50：若所述监理结果为施工异常信息，则从所述施工异常信息中获取异常数据；

S60：从预设的数据库中匹配出与所述异常数据对应的异常处理办法。

通过采用上述技术方案，通过自动获取异常处理办法的方式，能够在遇到问题时，及时获取到处理问题的办法，能够及时应对突发情况，保证了施工的进展以及施工的质量。

本发明的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：

一种综合管廊监理装置，所述综合管廊监理装置包括：

监理数据获取模块，用于获取管廊监理数据，其中，所述管廊监理数据包括管廊施工图像数据以及管廊检测数据；

检测模块，用于获取预设的检测模型，将所述管廊施工图像数据输入至所述检测模型，得到对应的图像检测结果；

比对模块，用于获取检测标准数据，将所述管廊检测数据与所述图像检测结果与所述检测标准数据进行比对，得到比对结果；

结果获取模块，用于根据所述比对结果，生成对应的监理结果。

本发明的上述发明目的三是通过以下技术方案得以实现的：

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述综合管廊监理方法的步骤。

本发明的上述发明目的四是通过以下技术方案得以实现的：

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述综合管廊监理方法的步骤。

综上所述，本发明的有益技术效果为：

1.通过实时或定期获取该管廊监理数据，能够在得到的管廊监理数据中获取到对应的管廊施工图像数据以及管廊检测数据；通过不同维度组成的管廊监理数据，进而能够提升该管廊监理数据的合理性；

2.预选设置检测模型，能够自动根据该检测模型，对管廊施工图像数据进行检测，以及，根据检测标准数据对管廊检测数据进行比对，能够通过比对结果，结合于使用检测模型得到的检测结果，进而能够自动获取到对应的监理结果，提升了监理的效率；

3.通过根据该管廊施工进度数据表中的进度节点数据，将检测模型进行切分，一是能够分进度节点对管廊的施工进行检测，提升了检测的准确性；二是能够通过使用的节点检测模型，得到目前管廊进行施工的进度，有助于提升监理人员对施工进度的管控。

附图说明

图1是本发明一实施例中综合管廊监理方法的一流程图；

图2是本发明一实施例中综合管廊监理方法中步骤S20的实现流程图；

图3是本发明一实施例中综合管廊监理方法中步骤S23的实现流程图；

图4是本发明一实施例中综合管廊监理方法中的另一流程图；

图5是本发明一实施例中综合管廊监理装置的一原理框图；

图6是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

实施例一：

在一实施例中，如图1所示，本发明公开了一种综合管廊监理方法，具体包括如下步骤：

S10：获取管廊监理数据，其中，管廊监理数据包括管廊施工图像数据以及管廊检测数据。

在本实施例中，管廊监理数据是指在城市综合管廊建造时，由相关监理单位获取后收集的施工的数据。管廊施工图像数据是指在该正在建造的综合管廊的图像的数据。管廊检测数据是指在综合管廊施工时，通过相关的检测设备采集到的相关数据。

具体地，在综合管廊施工时，通过在施工现场安装对应的监控设备，获取该管廊施工图像设备；以及，由监理人员或者相关工作人员，通过相应的数据采集设备，例如各类传感器等，采集该管廊检测数据。将该管廊施工图像数据和管廊检测数据作为该管廊监理数据。

S20：获取预设的检测模型，将管廊施工图像数据输入至检测模型，得到对应的图像检测结果。

在本实施例中，检测模型是指预先训练好，用于从管廊施工图像数据中获取检测数据的模型。

具体地，获取与当前施工进度相符合的检测模型，并将该管廊施工图像数据输入至该检测模型中，使用该检测模型对该管廊施工图像数据进行检测，将得到的检测结果作为该图像检测结果。

S30：获取检测标准数据，将管廊检测数据与图像检测结果与检测标准数据进行比对，得到比对结果。

在本实施例中，检测标准数据是指通过相关认证，对综合管廊进行施工的各项指标的标准。

具体地，采用相关的检测仪器，对该综合管廊当前施工的状态进行检测，例如对综合管廊当前的强度、防火等级以及通风情况等进行检测，得到管廊检测数据后，将该冠梁检测数据结合与图像检测结果，分别与该检测标准数据进行比对，得到对并的比对结果。

其中，进行比对时，可以根据该图像检测结果以及管廊检测数据中，具体的数据类型，在该检测标准数据中匹配出对应的指标，进而根据每一项指标对图像检测结果以及图像检测数据进行检测。即可以是工作人员将该检测标准数据输入至系统，进而根据系统在检测标准数据中找寻各项数据类型，对该检测标准数据进行拆分，便于后续的比对。

S40：根据比对结果，生成对应的监理结果。

具体地，若从比对结果中获取到有异常，例如结构强度没有达到预期，或者是管廊内的通风系统的通风效果没有达到预期，则生成需要及时进行处理的监理结果。

在本实施例中，通过实时或定期获取该管廊监理数据，能够在得到的管廊监理数据中获取到对应的管廊施工图像数据以及管廊检测数据；通过不同维度组成的管廊监理数据，进而能够提升该管廊监理数据的合理性；同时，预选设置检测模型，能够自动根据该检测模型，对管廊施工图像数据进行检测，以及，根据检测标准数据对管廊检测数据进行比对，能够通过比对结果，结合于使用检测模型得到的检测结果，进而能够自动获取到对应的监理结果，提升了监理的效率。

在一实施例中，如图2所示，在步骤S20中，即获取预设的检测模型，将管廊施工图像数据输入至检测模型，得到对应的图像检测结果，具体包括如下步骤：

S21：获取管廊施工进度数据表，从施工进度数据表中获取进度节点数据。

在本实施例中，管廊施工进度数据表是指预先设计好，记录有对该管廊进行施工的进度的数据表。进度节点数据是指在该施工进度数据表中，每一施工的步骤的数据。

具体地，从预设的数据库中获取该管廊施工进度数据表，并在该管廊施工进度数据表中，将每一施工步骤，以及该施工步骤计划中的开始时间已经完成时间，作为一个进度节点数据。

S22：将检测模型根据进度节点数据进行切分，得到与每一进度节点数据对应的节点检测模型。

在本实施例中，节点检测模型是指用于检测每一节点管廊施工时的管廊施工图像数据的模型。

具体地，可以对每一进度节点，设置或者建立对应的BIM三维模型。或者是根据管廊施工的相关工程设计图，预先配置BIM 的工程构件模型，再根据该工程设计图从BIM的工程构件模型中，匹配出对应的构件模型，进而组成每一节点对应的节点检测模型。

S23：获取与管廊施工图像数据对应的节点检测模型，使用节点检测模型进行检测。

具体地，获取与管廊施工图像数据对应的节点检测模型，使用节点检测模型进行检测。

在一实施例中，如图3所示，在步骤S23中，即获取与管廊施工图像数据对应的节点检测模型，使用节点检测模型进行检测，具体包括如下步骤：

S231：提取管廊施工图像数据的图像特征向量，以及提取每一节点检测模型的模型特征向量。

在本实施例中，图像特征向量是指管廊施工图像数据的图像特征构成的特征向量。模型特征向量是指节点检测模型的特征构成的特征向量。

具体地，每次在获取到管廊施工图像数据时，采用现有的图像处理方法，从管廊施工图像数据中提取出对应的图像特征向量；同时，在对一个节点检测模型的构建完成后，从该节点检测模型中提取该模型的模型特征向量。即可以理解的，该节点检测模型为BIM三维模型，从该节点检测模型中，提取BIM三维模型的特征向量，作为该模型特征向量。

S232：计算图像特征向量与每一模型特征向量的相似度，获取相似度最高的节点检测模型对管廊施工图像数据进行检测。

具体地，使用图像特征向量与每一模型特征向量进行相速度计算，得到对应的相似度结果，并将相似度结果从高至低进行排序后，选取排名第一的相似度对应的模型特征向量，并通过该模型特征向量获取对应的节点检测模型，并使用该节点检测模型对冠梁施工图像数据进行检测。

检测时，可以设置对应的相似度阈值，在该步骤计算得到对应的相似度后，判定该相似度是否处于该相似度阈值内，若否，则证明检测结果出现异常，可通知响应的工作人员进行处理。

优选地，可根据当前时间，以及获取得到的节点检测模型对应的进度节点数据的开始时间以及完成时间，判定该进度是否逾期或者快于相关进度。

在一实施例中，如图4所示，在步骤S40之后，综合管廊监理方法还包括：

S50：若监理结果为施工异常信息，则从施工异常信息中获取异常数据。

在本实施例中，施工异常信息是指对管廊进行施工时，产生了异常的信息。异常数据是指具体出现异常的数据。例如，工期延误、没有按照设计方案进行施工，或者是遇到了在施工时遇到特殊地貌等情况。

具体地，若根据监理结果，判定出现该施工异常信息，则从该施工异常信息中获取对应的异常数据。该异常数据可以是通过检测来检测出，也可以是由相关工作人员进行填写。

S60：从预设的数据库中匹配出与异常数据对应的异常处理办法。

在本实施例中，异常该处理办法是指处理该异常数据的具体办法。

具体地，预先在历史施工数据获取出现异常的记录，并将从该记录中获取异常的原因，以及解决该异常的方案。将异常的原因与对应的解决方案进行关联后，存储至预设的数据库中。

进一步地，使用异常数据在该数据库中的异常原因中进行匹配查询，将匹配查询成功的异常原因对应的解决方案作为异常处理办法。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

实施例二：

在一实施例中，提供一种综合管廊监理装置，该综合管廊监理装置与上述实施例中综合管廊监理方法一一对应。如图5所示，该综合管廊监理装置包括监理数据获取模块10、检测模块20、比对模块30和结果获取模块40。各功能模块详细说明如下：

监理数据获取模块10，用于获取管廊监理数据，其中，所述管廊监理数据包括管廊施工图像数据以及管廊检测数据；

检测模块20，用于获取预设的检测模型，将所述管廊施工图像数据输入至所述检测模型，得到对应的图像检测结果；

比对模块30，用于获取检测标准数据，将所述管廊检测数据与所述图像检测结果与所述检测标准数据进行比对，得到比对结果；

结果获取模块40，用于根据所述比对结果，生成对应的监理结果。

优选地，检测模块20包括：

进度数据获取子模块21，用于获取管廊施工进度数据表，从所述施工进度数据表中获取进度节点数据；

切分子模块22，用于将所述检测模型根据所述进度节点数据进行切分，得到与每一进度节点数据对应的节点检测模型；

模型获取子模块23，用于获取与所述管廊施工图像数据对应的节点检测模型，使用所述节点检测模型进行检测。

优选地，模型获取子模块23包括：

特征提取单元231，用于提取所述管廊施工图像数据的图像特征向量，以及提取每一所述节点检测模型的模型特征向量；

计算单元232，用于计算所述图像特征向量与每一所述模型特征向量的相似度，获取相似度最高的所述节点检测模型对所述管廊施工图像数据进行检测。

优选地，综合管廊监理装置还包括：

异常数据获取模块50，用于若所述监理结果为施工异常信息，则从所述施工异常信息中获取异常数据；

异常处理模块60，用于从预设的数据库中匹配出与所述异常数据对应的异常处理办法。

关于综合管廊监理装置的具体限定可以参见上文中对于综合管廊监理方法的限定，在此不再赘述。上述综合管廊监理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

实施例三：

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储节点检测模型以及历史监理数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种综合管廊监理方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

S40：根据所述比对结果，生成对应的监理结果。

实施例四：

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

S40：根据所述比对结果，生成对应的监理结果。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种综合管廊监理方法，其特征在于，所述综合管廊监理方法包括以下步骤：

S40：根据所述比对结果，生成对应的监理结果。

2.如权利要求1所述的综合管廊监理方法，其特征在于，步骤S20包括：

3.如权利要求2所述的综合管廊监理方法，其特征在于，步骤S23包括：

4.如权利要求1所述的综合管廊监理方法，其特征在于，在步骤S40之后，所述综合管廊监理方法还包括：

5.一种综合管廊监理装置，其特征在于，所述综合管廊监理装置包括：

6.如权利要求5所述的综合管廊监理装置，其特征在于，所述检测模块包括：

进度数据获取子模块，用于获取管廊施工进度数据表，从所述施工进度数据表中获取进度节点数据；

切分子模块，用于将所述检测模型根据所述进度节点数据进行切分，得到与每一进度节点数据对应的节点检测模型；

模型获取子模块，用于获取与所述管廊施工图像数据对应的节点检测模型，使用所述节点检测模型进行检测。

7.如权利要求5所述的综合管廊监理装置，其特征在于，所述模型获取子模块包括：

特征提取单元，用于提取所述管廊施工图像数据的图像特征向量，以及提取每一所述节点检测模型的模型特征向量；

计算单元，用于计算所述图像特征向量与每一所述模型特征向量的相似度，获取相似度最高的所述节点检测模型对所述管廊施工图像数据进行检测。

8.如权利要求5所述的综合管廊监理装置，其特征在于，所述综合管廊监理装置还包括：

异常数据获取模块，用于若所述监理结果为施工异常信息，则从所述施工异常信息中获取异常数据；

异常处理模块，用于从预设的数据库中匹配出与所述异常数据对应的异常处理办法。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述综合管廊监理方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述综合管廊监理方法的步骤。