CN113324995B - 建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及工程监理领域，尤其是涉及一种建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统，其包括：无人机、处理器和中心服务器；处理器和无人机、中心服务器通讯连接，其中处理器包括：路径规划模块，用于在所需验收的工程三维模型内，生成工作路径，工程三维模型内的各墙体位置与实际工程的各墙体位置相对应，飞行路线为经过工程模型内各墙体的外墙面侧预设区域内的路径；无人机根据工作路径，到各个墙体位置对墙体进行检测，获取墙体图像信息；处理器接收墙体图像信息，将墙体图像信息输入预先训练好的神经网络模型，神经网络模型对墙体图像信息进行推理以生成墙体检测信息。本申请具有提高智能化程度，减少对人工的依赖性的优点。
Description
技术领域
本申请涉及工程监理领域，尤其是涉及一种建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统。
背景技术
在工程监理中，验收工程时常需要对房屋墙体进行检查，现有的墙体质量验收检测主要通过人工检测，其人工检测效率低，且部分墙体区域无法通过人工来检测，会造成检测数据的准确性和可靠性降低。
发明内容
为了提高智能化程度，减少对人工的依赖性，本申请提供一种建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统。
第一方面，本申请提供一种建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统，采用如下的技术方案：
一种建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统，包括：无人机、处理器和中心服务器；处理器和无人机、中心服务器通讯连接，其中处理器包括：
路径规划模块，用于在所需验收的工程三维模型内，生成工作路径，工程三维模型内的各墙体位置与实际工程的各墙体位置相对应，所述飞行路线为经过工程模型内各墙体的外墙面侧预设区域内的路径；
无人机根据工作路径，到各个墙体位置对墙体进行检测，获取墙体图像信息；处理器接收墙体图像信息，将墙体图像信息输入预先训练好的神经网络模型，神经网络模型对墙体图像信息进行推理以生成墙体检测信息。
通过采用上述技术方案，处理器的路径规划模块在所需验收的工程三维模型内生成工作路径，工作路径经过工程模型内各墙体带动外墙面侧预设区域，无人机按照工作路径到达各墙体位置，具体可以为墙体外墙面侧预设区域内，对墙体进行检测，从而获取墙体图像信息，处理器接收墙体图像信息，将墙体图像信息输入预先训练好的神经网络模型，神经网络模型对墙体图像信息进行推理以生成墙体检测信息，从而实现对墙体的验收和检测。
可选的，处理器将工作路径上每块墙体按无人机到达的先后顺序编号，无人机按序沿工作路径到达各墙体外墙面侧预设区域，当获取到无人机位置信息位于处于未检测状态的墙体的外墙面侧预设区域内时，处理器发送检测指令给无人机；
无人机接收到检测指令后，进入位置调整状态，当无人机位于位置调整状态，接收位置调整模块发来的指令并基于指令进行位置调整；
处理器还包括：位置调整模块，用于在无人机进入墙体检测状态的情况下，根据无人机的位置发送指令以对无人机的位置进行调节至无人机处于作业状态。
通过采用上述技术方案，无人机按照工作路径飞行，处理器接收无人机的位置信息，当获取到无人机位置信息位于处于未检测状态的墙体的外墙面侧预设区域内时，处理器发送检测指令给无人机，无人机接收到检测指令后，进入位置调整状态，处理器根据无人机的位置发送指令对无人机的位置进行调节，至无人机处于作业状态，在无人机开始作业之前，对无人机的位置进行调整，能够提高无人机的测量准确度。
可选的，所述位置调整模块包括：
第一调节模块，用于在无人机进入墙体检测状态的情况下，获取无人机镜头光轴和墙体外墙面的夹角信息，根据夹角信息生成第一运动指令，无人机接收到第一运动指令后，运动至镜头光轴垂直于墙体外墙面；
第二调节模块，用于获取无人机和墙体外墙面的距离信息，根据距离信息生成第二运动指令，无人机接收到第二运动指令后，运动至墙体外墙面全部位于无人机镜头拍摄范围内；
第三调节模块，用于获取无人机镜头光轴与墙体外墙面的交点位置信息，根据交点位置信息生成第三运动指令，无人机接收到第三运动指令后，运动至镜头光轴穿过墙体外墙面的外接圆圆心；
第四调节模块，用于获取无人机与墙体外墙面的距离信息，根据距离信息生成第四运动指令，无人机接收到第四运动指令后，运动至指定位置，当无人机运动至指定位置，拍摄的墙体外墙面的外接圆与无人机镜头拍摄范围边界相切，此时无人机处于作业状态。
通过采用上述技术方案，第一调节模块对无人机进行调整使得无人机运动至镜头光轴垂直于墙体外墙面，第二调节模块对无人机进行调整使得无人机运动至墙体外墙面全部位于无人机镜头拍摄范围内，第三调节模块对无人机进行调整使得无人机运动至镜头光轴穿过墙体外墙面的外接圆圆心，第三调节模块对无人机进行调整使得无人机运动至指定位置，当无人机运动至指定位置，拍摄的墙体外墙面的外接圆与无人机镜头拍摄范围边界相切，从而使得无人机镜头在拍摄到墙体整体的情况下，拍摄出来的墙体图像信息具有较高的清晰度。
可选的，当无人机处于作业状态，对墙体进行拍摄以获取墙体图像信息。
通过采用上述技术方案，无人机处于作业状态时，即无人机在经过第一调节模块、第二调节模块、第三调节模块、第四调节模块的调整后，才进行拍摄，从而能够提高作业精度和数据准确度。
可选的，墙体检测信息包括裂缝信息、渗漏信息。
通过采用上述技术方案，从墙体图像信息中推理出的墙体检测信息能够知悉墙体是否有裂缝以及是否出现渗漏等情况。
可选的，裂缝信息包括裂缝位置信息、裂缝长度信息、裂缝角度信息；渗漏信息包括墙面的变色信息、起泡信息、脱皮信息、掉灰信息。
通过采用上述技术方案，裂缝位置信息反映裂缝位置，裂缝长度信息反映裂缝长度，裂缝角度信息放映出裂缝角度，操作人员能够通过这些信息来判断裂缝严重情况，较为具体的变色信息、起泡信息、脱皮信息、掉灰信息可以全面地反映出墙体的渗漏情况。
可选的，包括：所述神经网络模型由多组实验数据通过机器学习训练得出的，多组实验数据中的每组实验数据均包括：包含有墙体的图片，以及标识该图片中裂缝信息、渗漏信息的标签。
通过采用上述技术方案，通过多组实验数据训练出的神经网络模型具有较优的推理能力，从而在输入墙体图像信息的情况下，可以推理得到较为准确的裂缝信息好渗漏信息。
可选的，还包括：根据墙体检测信息对墙体进行分类。
通过采用上述技术方案，对墙体进行分类，从而便于后续操作人员对墙体检测信息进行查询。
综上所述，本申请包括以下有益技术效果：
1.处理器的路径规划模块在所需验收的工程三维模型内生成工作路径，工作路径经过工程模型内各墙体带动外墙面侧预设区域，无人机按照工作路径到达各墙体位置，具体可以为墙体外墙面侧预设区域内，对墙体进行检测，从而获取墙体图像信息，处理器接收墙体图像信息，将墙体图像信息输入预先训练好的神经网络模型，神经网络模型对墙体图像信息进行推理以生成墙体检测信息，从而实现对墙体的验收和检测；
2.无人机按照工作路径飞行，处理器接收无人机的位置信息，当获取到无人机位置信息位于处于未检测状态的墙体的外墙面侧预设区域内时，处理器发送检测指令给无人机，无人机接收到检测指令后，进入位置调整状态，处理器根据无人机的位置发送指令对无人机的位置进行调节，至无人机处于作业状态，在无人机开始作业之前，对无人机的位置进行调整，能够提高无人机的测量准确度；
3.裂缝位置信息反映裂缝位置，裂缝长度信息反映裂缝长度，裂缝角度信息放映出裂缝角度，操作人员能够通过这些信息来判断裂缝严重情况，较为具体的变色信息、起泡信息、脱皮信息、掉灰信息可以全面地反映出墙体的渗漏情况。
附图说明
图1是本申请实施例中建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统的结构示意图。
图2是本申请实施例中建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统处理器的原理框图。
图3是本申请实施例中处理器的位置调整模块的原理框图。
具体实施方式
以下结合附图1-3对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例公开一种建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统，参照图1，包括无人机、处理器和中心服务器，处理器和无人机、中心服务器通讯连接，无人机内置定位模块。
参照图1和图2，处理器包括：路径规划模块，位置调整模块；
其中，路径规划模块，用于在所需验收的工程三维模型内，生成工作路径，工程三维模型内的各墙体位置与实际工程的各墙体位置相对应，飞行路线为经过工程模型内各墙体的外墙面侧预设区域内的路径，路径上每块墙体按无人机到达的先后顺序编号，无人机按序到达各墙体外墙面侧预设区域，当获取到无人机位置信息位于处于未检测状态的墙体的外墙面侧预设区域内时，发送检测指令给无人机；
无人机接收到检测指令后，进入位置调整状态，当无人机位于位置调整状态，接收位置调整模块发来的指令并基于指令进行位置调整；
处理器还包括位置调整模块，用于在无人机进入墙体检测状态的情况下，根据无人机的位置发送指令以对无人机的位置进行调节至无人机处于作业状态；
参照图2和图3，具体地，位置调整模块包括：
第一调节模块，用于在无人机进入墙体检测状态的情况下，获取无人机镜头光轴和墙体外墙面的夹角信息，根据夹角信息生成第一运动指令，无人机接收到第一运动指令后，运动至镜头光轴垂直于墙体外墙面；
第一运动指令包括无人机运动至镜头光轴垂直于墙体外墙面，所需旋转的角度信息，旋转的角度信息包括翻滚角度、俯仰角度、偏摆角度；
无人机的镜头光轴可以是与无人机的机头朝向一致，相关参数信息可以通过无人机的姿态球获取。
第二调节模块，用于获取无人机和墙体外墙面的距离信息，根据距离信息生成第二运动指令，无人机接收到第二运动指令后，运动至墙体外墙面全部位于无人机镜头拍摄范围内；
具体地，第二运动指令包括无人机在垂直于墙体外墙面方向上的位移距离，以及位移方向，无人机执行第二运动指令完毕后，获取无人机当前的第二位置信息。
第三调节模块，用于获取无人机镜头光轴与墙体外墙面的交点位置信息，根据交点位置信息生成第三运动指令，无人机接收到第三运动指令后，运动至镜头光轴穿过墙体外墙面的外接圆圆心；
具体地，第三运动指令包括无人机在平行于墙体外墙面方向上，从第二位置信息位移至镜头光轴穿过墙体外墙面的外接圆圆心的位置距离以及位移方向。
第四调节模块，用于获取无人机与墙体外墙面的距离信息，根据距离信息生成第四运动指令，无人机接收到第四运动指令后，运动至指定位置，当无人机运动至指定位置，拍摄的墙体外墙面的外接圆与无人机镜头拍摄范围边界相切，此时无人机处于作业状态；
第四运动指令包括无人机运动至指定位置的距离信息以及运动方向。
此时能够在保证无人机镜头拍摄到墙体整体的情况下，拍摄出来的墙体图像信息具有较高的清晰度。
当无人机处于作业状态，对墙体进行拍摄以获取墙体图像信息；
当无人机处于作业状态时，处理器接收无人机发来的墙体图像信息，将墙体图像信息输入预先训练好的神经网络模型，神经网络模型对墙体图像信息进行推理以生成墙体检测信息；
当处理器接收到墙体图像信息时，按序将工作路径中的一块墙体标记为已检测状态，未被标记为已检测状态的墙体为未检测状态。
墙体检测信息包括裂缝信息、渗漏信息。
其中，裂缝信息包括裂缝位置信息、裂缝长度信息、裂缝角度信息；渗漏信息包括墙面的变色信息、起泡信息、脱皮信息、掉灰信息；
神经网络模型由多组实验数据通过机器学习训练得出的，多组实验数据中的每组实验数据均包括：包含有墙体的图片，以及标识该图片中裂缝信息、渗漏信息的标签。主要通过灰度值辨别。
根据墙体检测信息对墙体进行分类，分类依据包括但不限于裂缝位置信息、裂缝长度信息、裂缝角度信息、变色信息、起泡信息、脱皮信息和掉灰信息，便于操作人员对墙体进行筛选，例如当裂缝与墙角呈45°斜角，说明该房屋沉降严重，存在结构性质量问题。
此外，处理器将墙体图像信息及对应的墙体检测信息显示在终端设备的用户界面上；
并将墙体图像信息及对应的墙体检测信息发送至中央服务器进行存储。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统，其特征在于，包括，无人机、处理器和中心服务器；处理器和无人机、中心服务器通讯连接，其中处理器包括： 路径规划模块，用于在所需验收的工程三维模型内，生成工作路径，工程三维模型内的各墙体位置与实际工程的各墙体位置相对应，所述工作路径为经过工程模型内各墙体的外墙面侧预设区域内的路径； 无人机根据工作路径，到各个墙体位置对墙体进行检测，获取墙体图像信息；处理器接收墙体图像信息，将墙体图像信息输入预先训练好的神经网络模型，神经网络模型对墙体图像信息进行推理以生成墙体检测信息； 处理器将工作路径上每块墙体按无人机到达的先后顺序编号，无人机按序沿工作路径到达各墙体外墙面侧预设区域，当获取到无人机位置信息位于处于未检测状态的墙体的外墙面侧预设区域内时，处理器发送检测指令给无人机； 无人机接收到检测指令后，进入位置调整状态，当无人机位于位置调整状态，接收位置调整模块发来的指令并基于指令进行位置调整； 处理器还包括：位置调整模块，用于在无人机进入墙体检测状态的情况下，根据无人机的位置发送指令以对无人机的位置进行调节至无人机处于作业状态；所述位置调整模块包括： 第一调节模块，用于在无人机进入墙体检测状态的情况下，获取无人机镜头光轴和墙体外墙面的夹角信息，根据夹角信息生成第一运动指令，无人机接收到第一运动指令后，运动至镜头光轴垂直于墙体外墙面；第二调节模块，用于获取无人机和墙体外墙面的距离信息，根据距离信息生成第二运动指令，无人机接收到第二运动指令后，运动至墙体外墙面全部位于无人机镜头拍摄范围内；第三调节模块，用于获取无人机镜头光轴与墙体外墙面的交点位置信息，根据交点位置信息生成第三运动指令，无人机接收到第三运动指令后，运动至镜头光轴穿过墙体外墙面的外接圆圆心； 第四调节模块，用于获取无人机与墙体外墙面的距离信息，根据距离信息生成第四运动指令，无人机接收到第四运动指令后，运动至指定位置，当无人机运动至指定位置，拍摄的墙体外墙面的外接圆与无人机镜头拍摄范围边界相切，此时无人机处于作业状态。
2.根据权利要求1所述的建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统，其特征在于，当无人机处于作业状态，对墙体进行拍摄以获取墙体图像信息。
3.根据权利要求1所述的建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统，其特征在于，墙体检测信息包括裂缝信息、渗漏信息。
4.根据权利要求3所述的建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统，其特征在于，裂缝信息包括裂缝位置信息、裂缝长度信息、裂缝角度信息；渗漏信息包括墙面的变色信息、起泡信息、脱皮信息、掉灰信息。
5.根据权利要求1所述的建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统，其特征在于，包括：所述神经网络模型由多组实验数据通过机器学习训练得出的，多组实验数据中的每组实验数据均包括：包含有墙体的图片，以及标识该图片中裂缝信息、渗漏信息的标签。
6.根据权利要求1所述的建筑工程质量监理验收智能化检测管理系统，其特征在于，还包括：根据墙体检测信息对墙体进行分类。
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