CN111340457A - 基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统及其方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统及其方法，接收模块接收项目基础信息与检测数据、检测报告；支撑数据库单元对现有的消防法规和标准进行分类、标注、关键词提取生成消防验收标准，以及构建结构化的消防验收法规、标准知识库和知识树；AI单元根据消防验收领域专家技术经验样本，基于深度学习技术的算法模型，实现输入建筑特征参数，智能自动生成与项目相匹配的验收方案，并将该验收方案与检测数据、检测报告结合进行预审，生成预审结果并分等级标注，通过该系统和方法，实现将待验项目数据与验收标准、规则的智能化匹配，实现消防验收工作的智能化、自动化、标准化和透明化，减低专家工作量、提高验收效率。
Description
技术领域
本发明涉及消防验收技术领域，特别涉及一种基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统及其方法。
背景技术
自消防体制改革工作开展以来，根据新的政策规定，消防建审、验收工作全部由消防部门交由住建部门负责。由于住建部门缺乏消防验收方面的专业技术、法律法规、经验的积累，当前建筑消防验收工作在全国大量城市普遍处于停滞或开展困难的状态。消防验收包括资料审查、现场验收，常规的做法是消防验收专家到项目现场进行现场验收和主管验收，根据检查记录形成验收报告。消防验收的效果取决于验收专家的个人水平和经验，难以形成统一的验收标准。
由于消防验收技术能力和丰富经验的专业人才依旧在消防及其他征服部门供职，当前大量的验收工作严重依赖少量的消防退役干部，因此就造成验收工作推进速度缓慢，大量待验项目排队，使企业满意度下降，投诉量上升。
发明内容
(一)发明目的
为克服上述现有技术存在的至少一种缺陷，通过基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统将待验项目数据与验收标准、规则的智能化匹配，实现消防验收工作的智能化、自动化、标准化和透明化，减低专家工作量、提高验收效率，本发明公开了以下技术方案。
(二)技术方案
作为本发明的第一方面，本发明公开了一种基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统的方法，包括：
a、接收业主单位提供的项目基础信息与检测单位提供的检测数据和检测报告；
b、对现有的消防法规和标准进行分类、标注、关键词提取生成所述消防验收标准；
c、将所述检测数据、所述检测报告与所述验收标准相结合，生成验收方案；
d、所述验收方案与所述检测数据、所述检测报告结合进行预审，生成预审结果并分等级标注。
在一种可能的实施方式中，所述生成验收方案，包括：
根据消防验收领域专家技术经验样本，基于深度学习技术的算法模型，实现输入建筑特征参数，智能自动生成与所述项目相匹配的所述验收方案。
在一种可能的实施方式中，预审结果包括：合格与不合格项，所述不合格项包括缺材料不合格与疑似不合格。
在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
预审结果为缺材料不合格时，自动提醒、补足缺少的验收支撑材料。
在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
预审结果为疑似不合格时，为验收机构/专家进行现场确认时提供项目资料支持与验收过程标准化支持。
在一种可能的实施方式中，验收过程标准化支持，具体包括：
提醒验收机构/专家对疑似不合格和关键项重点核查；
自动归集各检查项的验收规则支持，便于专家/验收机构的验收人员现场检索验收规则条文。
作为本发明的第二方面，本发明还公开了一种基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统，包括：
接收模块、自动预验模块、生成模块；
所述接收模块用于接收业主单位提供的项目基础信息与检测单位提供的检测数据和检测报告；
所述自动预验模块包括支撑数据库单元与AI单元，所述支撑数据库单元生成消防验收标准，所述AI单元用于将所述检测数据、所述检测报告与所述消防验收标准相匹配，智能自动生成验收方案；
所述生成模块用于验收完成，自动生成等级验收报告。
在一种可能的实施方式中，所述支撑数据库单元对现有的消防法规和标准进行分类、标注、关键词提取生成所述消防验收标准。
在一种可能的实施方式中，所述支撑数据库单元还通过对现有消防法规、标准在消防验收中支持和约束的分析，构建结构化的消防验收法规、标准知识库和知识树。
在一种可能的实施方式中，所述AI单元根据消防验收领域专家技术经验样本，基于深度学习技术的算法模型，实现输入建筑特征参数，智能自动生成与所述项目相匹配的所述验收方案。
在一种可能的实施方式中，所述AI单元将所述验收方案与所述检测数据、所述检测报告结合进行预审，生成预审结果并分等级标注所述结果。
(三)有益效果
本发明公开的基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统及其方法，具有如下有益效果：
1、将业主单位提供的项目基础信息与检测单位提供的检测数据和检测报告自动与验收标准智能化相匹配，实现消防验收工作的智能化、自动化、标准化和透明化，降低了消防验收工作的专业技术难度，进而确保验收方案的合理性、合规性和标准化，便于住建部门更加明确验收工作的具体内容和项目，以及避免遗漏验收检查项目的低级错误。
2、支撑数据库单元生成消防验收标准，以及构建结构化的消防验收法规和标准知识库和知识树，使其消防验收具备清晰的法规和标准的约束，为消防验收工作提供技术、法规、决策支持，提高验收工作效率。
3、AI单元通过对业主单位提交的项目基础信息与消防验收法规和标准知识库和知识树的关联规则匹配，自动寻找与建筑特征相匹配的验收标准支持和验收方法方案，确保验收方案的合理性、合规性和标准化。
4、AI单元将验收方案与检测单位提交的检测数据和检测报告结合进行预审，生成预审结果并分等级标注结果，降低消防验收工作的专业技术难度。
5、通过系统对验收过程中数据的保留，实现验收工作的全过程留痕，便于透明监督、利于责任倒查。
附图说明
以下参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释和说明本发明，而不能理解为对本发明的保护范围的限制。
图1是本发明公开的一种基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统的方法的流程图；
图2是本发明公开的一种基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统的方法的具体流程图；
图3是本发明公开的一种基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。
需要说明的是：在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。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。
下面参考图1详细描述本发明公开的一种基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统的方法的第一实施例。本实施例主要应用于消防验收，通过基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统将待验项目数据与验收标准、规则的智能化匹配，实现消防验收工作的智能化、自动化、标准化和透明化，减低专家工作量、提高验收效率。
如图1所示，本实施例主要包括一下步骤：
a、接收业主单位提供的项目基础信息与检测单位提供的检测数据和检测报告；
b、对现有的消防法规和标准进行分类、标注、关键词提取生成消防验收标准；
c、将检测数据、检测报告与验收标准相结合，生成验收方案；
d、验收方案与检测数据、检测报告结合进行预审，生成预审结果并分等级标注。
在一种实施方式中，生成验收方案，包括：根据消防验收领域专家技术经验样本，基于深度学习技术的算法模型，实现输入建筑特征参数，智能自动生成与项目相匹配的验收方案。
在一种实施方式中，预审结果包括：合格与不合格项，不合格项包括缺材料不合格与疑似不合格。
进一步的，疑似不合格项为上传的材料中有不确定项或是现场图片与设计图片不相符等。
在一种实施方式中，基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统的方法还包括：
预审结果为缺材料不合格时，自动提醒、补足缺少的验收支撑材料。
在一种实施方式中，基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统的方法还包括：
预审结果为疑似不合格时，为验收机构/专家进行现场确认时提供项目资料支持与验收过程标准化支持。
在一种实施方式中，项目资料，包括：业主单位提供的项目基础信息。
在一种实施方式中，为验收机构/专家提供项目资料支持，具体包括：
对项目基础信息进行归类；
通过Pad/手机终端展示项目基础信息。
在一种实施方式中，验收过程标准化支持，具体包括：
提醒验收机构/专家对疑似不合格和关键项重点核查；
自动归集各检查项的验收规则支持，便于专家/验收机构的验收人员现场检索验收规则条文。
在一种实施方式中，基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统的方法还包括：
接收专家/验收机构确认验收结果，生成验收报告。
如图2所示，具体的，本实施例的步骤为：
步骤1、接收业主单位提供的项目基础信息与检测单位提供的检测数据和检测报告，其中项目基础信息包括验收申请、待验收项目所需图纸、设计说明等与验收项目相关的材料；检测数据包括待验收项目的消防设施数据和检测记录。
步骤2、对现有的消防法规和标准进行分类、标注、关键词提取生成消防验收标准，通过对现有消防法规和标准在建筑消防验收工作的支持和约束的分析，构建结构化的消防验收法规和标准知识库和知识树，消防验收标准为消防验收工作提供技术、法规、决策支持，提高验收工作效率。
步骤3、将检测数据、检测报告与验收标准相结合，生成验收方案。首先通过对业主单位提交的项目基础信息的结构化和字段化拆分，提取与消防验收有关联关系的建筑关键属性，然后进行关键属性与消防验收法规和标准知识库和知识树的关联规则匹配，自动寻找与建筑特征相匹配的验收标准支持和验收方法方案，确保了验收方案的合理性、合规性和标准化，便于明确验收工作的具体内容和项目，避免遗漏验收检查项目的低级错误。
步骤4、验收方案与检测数据、检测报告结合进行预审，并生成预审结果，将预审的结果进行分等级标注，从而代替专家，实现虚拟专家审核，降低验收工作的专业技术难度。其中预审结果分为合格与不合格项，不合格项又分为缺材料不合格项与疑似不合格项。
当预审结果为合格时，接收到验收合格结果，生成等级验收报告；
当预审结果为缺材料不合格时，自动提醒、补足缺少的验收支撑材料，在重新接收补充资料后，在需要补充材料的节点的基础上，继续进行验收，从而生成等级验收报告；
当预审结果为疑似不合格时，为验收机构/专家进行现场确认时提供项目资料支持与验收过程标准化支持，其中项目资料支持有对项目基础信息进行归类和通过Pad/手机终端展示项目基础信息；验收过程标准化支持，有提醒验收机构/专家对疑似不合格和关键项重点核查和自动归集各检查项的验收规则支撑，便于专家/验收机构的验收人员现场检索验收规则条文，接收专家/验收机构确认验收结果，生成等级验收报告。
下面参考图3详细描述本发明公开的一种基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统的第一实施例。本实施例主要应用于消防验收，通过基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统将待验项目数据与验收标准、规则的智能化匹配，实现消防验收工作的智能化、自动化、标准化和透明化，减低专家工作量、提高验收效率。
如图3所示，本实施例主要包括接收模块100、自动预验模块200、生成模块300。接收模块100用于接收业主单位提供的项目基础信息与检测单位提供的检测数据和检测报告；自动预验模块包括支撑数据库单元2001与AI单元2002，支撑数据库单元2001生成消防验收标准，AI单元2002用于将检测数据、检测报告与消防验收标准相匹配，智能自动生成验收方案；生成模块300用于验收完成，自动生成等级验收报告。
在一种实施方式中，支撑数据库单元对现有的消防法规和标准进行分类、标注、关键词提取生成生成消防验收标准。
在一种实施方式中，生成支撑数据库单元还通过对现有消防法规、标准在消防验收中支持和约束的分析，构建结构化的消防验收法规、标准知识库和知识树。
在一种实施方式中，生成AI单元根据消防验收领域专家技术经验样本，基于深度学习技术的算法模型，实现输入建筑特征参数，智能自动生成与生成项目相匹配的生成验收方案。
在一种实施方式中，生成AI单元将生成验收方案与生成检测数据、生成检测报告结合进行预审，生成预审结果并分等级标注生成结果。
具体的，基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统中的接收单元100接收业主单位提供的项目基础信息，以及检测单位提供该业主单位验收项目的检测数据和检测报告，其中项目基础信息包括验收申请、待验收项目所需图纸、设计说明等与验收项目相关的材料；检测数据包括待验收项目的消防设施数据和检测记录，以上材料通过在线填写的方式提交。自动预验模块200中具有消防验收标准的支撑数据库单元2001，该支撑数据库单元2001对现有的消防法规和标准进行分类、标注、关键词提取形成消防验收标准，通过对现有消防法规和标准在建筑消防验收工作的支持和约束的分析，构建结构化的消防验收法规和标准知识库和知识树；消防验收具备清晰的法规和标准的约束，虽然涉及的法规与标准数量较大，但是通过专业分析整理，将其转换结构化、字段化的知识树具备较高的可行性。自动预验模块200中还设置有AI单元2002，AI单元2002，依托大量消防验收领域专家技术经验样本，基于深度学习技术的算法模型，实现输入建筑特征参数，智能自动生成具有针对性的验收方案。具体来说，在深度学习技术的算法模型的支撑下，AI单元2002能够首先通过对业主单位提交的项目基础信息的结构化和字段化拆分，提取与消防验收有关联关系的建筑关键属性，然后进行关键属性与消防验收法规和标准知识库和知识树的关联规则匹配，自动寻找与建筑特征相匹配的验收标准支持和验收方法方案。该深度学习技术的算法模型基于消防验收专家技术与经验，通过大量的实际案例样本进行训练，逐步提高模型的准确性；并在实际验收过程中，继续利用真实的验收数据对模型进行训练和调优，实现模型的自学习，逐步提高模型分析结果的准确性。对于AI单元2002生成的符合该项目的验收方案，将该验收方案与检测单位提交的检测数据和检测报告结合进行预审，生成预审结果并分等级标注结果。
进一步的，预审结果分等级标注为：合格与不合格项，不合格项包括缺材料不合格与疑似不合格项，当预审结果标注为缺材料不合格时，系统自动提醒补足缺少的验收支撑材料，当预审结果标注为疑似不合格时，则需要验收机构/专家人工进行现场确认。
进一步的，验收方案给予验收机构的验收人员/专家人工项目资料支持和验收过程标准化支持，具体的，验收机构的验收人员/专家人工在验收前或验收过程中通过Pad/手机终端随时调取该项目的图纸和各类基础数据。进一步的，该验收方案依据验收人员/专家人工的视角对申报数据进行归类，便于验收人员/专家人工检索。
验收方案还指引验收机构的验收人员/专家人工对该项目逐项验收，并提醒验收机构的验收人员/专家人工对疑似不合格和关键项重点核查。验收方案还自动归集各检查项的验收规则、法规支撑，便于验收机构的验收人员/专家人工现场检索规则和法规的条文。
进一步地，AI单元2002在预审过程中，该单元通过对大量的样本采集，从而学习、整合出更加符合实际需要的验收规则，以适应不同建筑的验收。由于不同建筑的验收侧重点不同，该单元可以通过采集大量的样本，进行学习，从而完善、明确不同建筑物的验收的关注点以及验收标准。
生成模块300用于支持预验收、部分验收、整改后再次验收等情况，并对每次验收完成的项目，自动生成等级验收报告。
基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统还包括存储模块，存储模块用于存储各项目的验收的全部过程，便于透明监督、利于责任倒查。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、接收业主单位提供的项目基础信息与检测单位提供的检测数据和检测报告；
b、对现有的消防法规和标准进行分类、标注、关键词提取生成所述消防验收标准；
c、将所述检测数据、所述检测报告与所述验收标准相结合，生成验收方案；
d、所述验收方案与所述检测数据、所述检测报告结合进行预审，生成预审结果并分等级标注。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成验收方案，包括：
根据消防验收领域专家技术经验样本，基于深度学习技术的算法模型，实现输入建筑特征参数，智能自动生成与所述项目相匹配的所述验收方案。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，预审结果包括：合格与不合格项，所述不合格项包括缺材料不合格与疑似不合格。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，不合格包括：
预审结果为缺材料不合格时，自动提醒、补足缺少的验收支撑材料。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
预审结果为疑似不合格时，为验收机构/专家进行现场确认时提供项目资料支持与验收过程标准化支持。
6.一种基于人工智能的建筑消防审核验收平台系统，其特征在于，包括：接收模块、自动预验模块、生成模块；
所述接收模块用于接收业主单位提供的项目基础信息与检测单位提供的检测数据和检测报告；
所述自动预验模块包括支撑数据库单元与AI单元，所述支撑数据库单元生成消防验收标准，所述AI单元用于将所述检测数据、所述检测报告与所述消防验收标准相匹配，智能自动生成验收方案；
所述生成模块用于验收完成，自动生成等级验收报告。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述支撑数据库单元对现有的消防法规和标准进行分类、标注、关键词提取生成所述消防验收标准。
8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述支撑数据库单元还通过对现有消防法规、标准在消防验收中支持和约束的分析，构建结构化的消防验收法规、标准知识库和知识树。
9.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述AI单元根据消防验收领域专家技术经验样本，基于深度学习技术的算法模型，实现输入建筑特征参数，智能自动生成与所述项目相匹配的所述验收方案。
10.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述AI单元将所述验收方案与所述检测数据、所述检测报告结合进行预审，生成预审结果并分等级标注所述结果。
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