CN113516334A - 一种大坝的接缝和裂缝的检验方法及系统 - Google Patents

一种大坝的接缝和裂缝的检验方法及系统 Download PDF

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CN113516334A CN202110268099.3A CN202110268099A CN113516334A CN 113516334 A CN113516334 A CN 113516334A CN 202110268099 A CN202110268099 A CN 202110268099A CN 113516334 A CN113516334 A CN 113516334A
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Abstract

本发明公开了一种大坝的接缝和裂缝的检验方法及系统，获取实时工程质量数据后，首先对实时工程质量数据进行特征提取以获取局部隐患特征；然后将局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各安全隐患标识聚类形成与各安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识；最后将各聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照预设隐患类型连接，以获得与实时工程质量数据对应的实时工程质量数据特征。本发明通过将局部隐患特征分为多个安全隐患标识以进行分步聚类，然后将各聚类安全隐患标识的聚类安全隐患标识特征依次排序获得实时工程质量数据对应的特征，提高了实时工程质量数据的识别精度，降低了工程发生安全事故的概率。

Description

一种大坝的接缝和裂缝的检验方法及系统
技术领域
本发明涉及数据校验的技术领域，具体涉及一种大坝的接缝和裂缝的检验方法及系统。
背景技术
传统上的对大坝的接缝和裂缝检测是通过人工是使用对应的检测仪进行，这样就存在着很大误差或者检测不准确的问题，这样大坝就存在严重的安全隐患问题的存在，这样就会让人们的生命财产受到严重的威胁。
随着科技不断地发展，对大坝的接缝和裂缝是施工中检测的重要环节，这样不仅保障了大坝安全，降低了大坝的危险系数，也能将维修成本降到最低。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是上述背景技术的技术问题，目的在于提供一种大坝的接缝和裂缝的检验方法及系统，解决大坝接缝和裂缝检测的问题。
本发明通过下述技术方案实现：
一种大坝的接缝和裂缝的检验方法，所述方法包括：
获取实时工程质量数据；
提取所述实时工程质量数据的实时质量隐患特征，以获得局部隐患特征；
将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识；
将各所述聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照所述预设隐患类型依次排序，以获得所述实时工程质量数据对应的实时工程质量数据特征。
进一步地，在获取实时工程质量数据之前，所述工程识别方法还包括：
获取包含工程的原始安全系数；
通过对所述原始安全系数进工程体检测，以获得实时工程质量数据；
从所述实时工程质量数据中提取工程对应的安全隐患标识，以形成所述实时工程质量数据。
进一步地，将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识，包括：
将所述局部隐患特征按照纵轴隐患类型平均分类，以形成多个所述安全隐患标识；分别对各所述安全隐患标识进行平均聚类，以获得多个所述聚类安全隐患标识。
其中，所述工程识别方法还包括：
通过特征提取网络提取所述实时工程质量数据的实时质量隐患特征，以获得所述局部隐患特征；
通过分步聚类网络将所述局部隐患特征按照所述预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得多个聚类安全隐患标识；
通过全连接网络将各所述聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照所述预设隐患类型依次排序，以获得所述实时工程质量数据特征；其中，所述特征提取网络、所述分步聚类网络和所述全连接网络构成工程识别模型。
进一步地，所述工程识别模型为基于稠密卷积神经网络的模型。
进一步地，所述工程识别方法还包括：
通过预设大小的卷积核提取各所述聚类安全隐患标识的特征，以获得所述聚类安全隐患标识特征。
其中，所述实时工程质量数据包括待检实时工程质量数据和目标实时工程质量数据；所述工程识别方法还包括：
根据所述待检实时工程质量数据对应的待检实时工程质量数据特征和所述目标实时工程质量数据对应的目标实时工程质量数据特征，计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度；
根据所述相似度判断所述待检实时工程质量数据中的工程是否为所述目标实时工程质量数据中的工程。
进一步地，计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度，包括：
计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数；
根据所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数，确定所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度。
进一步地，所述工程识别方法还包括：
根据所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数的大小，由近到远排列所述待检实时工程质量数据。
进一步地，所述工程识别方法还包括：
获取由数据采集设备采集的包含工程的原始安全系数；
对所述原始安全系数进工程体检测并提取工程安全隐患标识，以获得所述待检实时工程质量数据。
其中，所述工程识别方法还包括：
接收用户选择的工程数据，并将所述工程数据作为所述目标实时工程质量数据。
进一步地，所述工程识别方法还包括：
获取多个工程标注数据，各所述工程标注数据对应不同场景；将所述工程标注数据输入至所述工程识别模型，以对所述工程识别模型进行训练。
一种大坝的接缝和裂缝的检验系统，包括：数据采集设备和数据处理终端，所述数据采集设备和所述数据处理终端，所述数据处理终端具体用于：
获取实时工程质量数据；
提取所述实时工程质量数据的实时质量隐患特征，以获得局部隐患特征；
将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识；
将各所述聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照所述预设隐患类型依次排序，以获得所述实时工程质量数据对应的实时工程质量数据特征。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
本发明一种大坝的接缝和裂缝的检验方法及系统，获取实时工程质量数据后，首先对实时工程质量数据进行特征提取以获取局部隐患特征；然后将局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各安全隐患标识聚类形成与各安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识；最后将各聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照预设隐患类型连接，以获得与实时工程质量数据对应的实时工程质量数据特征。本发明通过将局部隐患特征分为多个安全隐患标识以进行分步聚类，然后将各聚类安全隐患标识的聚类安全隐患标识特征依次排序获得实时工程质量数据对应的特征，提高了实时工程质量数据的识别精度，降低了工程发生安全事故的概率。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明实施例所提供的一种大坝的接缝和裂缝的检验系统的架构示意图；
图2为本发明实施例所提供的一种大坝的接缝和裂缝的检验方法的流程图；
图3为本发明实施例所提供的一种大坝的接缝和裂缝的检验装置的功能模块图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
为了便于对上述的应用于一种大坝的接缝和裂缝的检验方法及系统进行阐述，请结合参考图1，提供了本发明实施例所公开的一种大坝的接缝和裂缝的检验系统100的通信架构示意图。其中，所述一种大坝的接缝和裂缝的检验系统100可以包括数据处理终端200、以及信息采集端300，所述数据处理终端200与所述信息采集端300通信连接。
在具体的实施方式中，数据处理终端200和信息采集端300均可以是台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、手机或者其他能够实现数据处理以及数据通信的电子设备，在此不作过多限定。
在上述基础上，请结合参阅图2，为本发明实施例所提供的一种大坝的接缝和裂缝的检验方法的流程示意图，所述一种大坝的接缝和裂缝的检验方法可以应用于图1中的数据处理，进一步地，所述一种大坝的接缝和裂缝的检验方法具体可以包括以下步骤S21-步骤S24所描述的内容。
步骤S21，获取实时工程质量数据。
步骤S22，提取所述实时工程质量数据的实时质量隐患特征，以获得局部隐患特征。
步骤S23，将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识。
步骤S24，将各所述聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照所述预设隐患类型依次排序，以获得所述实时工程质量数据对应的实时工程质量数据特征。
可以理解的，在执行上述步骤S21-步骤S23所描述的内容时，获取实时工程质量数据后，首先对实时工程质量数据进行特征提取以获取局部隐患特征；然后将局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各安全隐患标识聚类形成与各安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识；最后将各聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照预设隐患类型连接，以获得与实时工程质量数据对应的实时工程质量数据特征。本发明通过将局部隐患特征分为多个安全隐患标识以进行分步聚类，然后将各聚类安全隐患标识的聚类安全隐患标识特征依次排序获得实时工程质量数据对应的特征，提高了实时工程质量数据的识别精度，降低了工程发生安全事故的概率。
基于上述基础，在获取实时工程质量数据之前，所述工程识别方法还包括以下步骤Q11-步骤Q13说描述的内容。
步骤Q11，获取包含工程的原始安全系数。
步骤Q12，通过对所述原始安全系数进工程体检测，以获得实时工程质量数据。
步骤Q13，从所述实时工程质量数据中提取工程对应的安全隐患标识，以形成所述实时工程质量数据。
可以理解的，在执行上述步骤Q11-步骤Q13说描述的内容时，通过在获取实时工程质量数据之前，对数据进行初步筛选和数据监测的方式，是数据更加的准确。
在具体实施过程中，发明人发现，将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类时，存在聚类紊乱的技术问题，从而难以精确的获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识，为了改善上述技术问题，步骤S23所描述的将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识的步骤，具体可以包括以下步骤S231-步骤S235所描述的内容。
步骤S231，将所述局部隐患特征按照纵轴隐患类型平均分类，以形成多个所述安全隐患标识；分别对各所述安全隐患标识进行平均聚类，以获得多个所述聚类安全隐患标识。
步骤S232，其中，所述工程识别方法还包括：
步骤S233，通过特征提取网络提取所述实时工程质量数据的实时质量隐患特征，以获得所述局部隐患特征。
步骤S234，通过分步聚类网络将所述局部隐患特征按照所述预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得多个聚类安全隐患标识。
步骤S235，通过全连接网络将各所述聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照所述预设隐患类型依次排序，以获得所述实时工程质量数据特征；其中，所述特征提取网络、所述分步聚类网络和所述全连接网络构成工程识别模型。
可以理解的，在执行上述步骤S231-步骤S235所描述的内容时，将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类时，避免了聚类紊乱的技术问题，从而能够精确的获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识。
基于上述基础，所述工程识别方法还包括以下步骤U1-步骤U4所描述的内容。
步骤U1，通过预设大小的卷积核提取各所述聚类安全隐患标识的特征，以获得所述聚类安全隐患标识特征。
步骤U2，其中，所述实时工程质量数据包括待检实时工程质量数据和目标实时工程质量数据；所述工程识别方法还包括：
步骤U3，根据所述待检实时工程质量数据对应的待检实时工程质量数据特征和所述目标实时工程质量数据对应的目标实时工程质量数据特征，计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度。
步骤U4，根据所述相似度判断所述待检实时工程质量数据中的工程是否为所述目标实时工程质量数据中的工程。
可以理解的，在执行上述步骤U1-步骤U4所描述的内容时，通过卷积核的计算，得到安全隐患指标，这样使安全隐患检测更加的可靠，有效的避免由安全隐患带来的后果。
在具体实施过程中，发明人发现，计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度时，存在判断相似度不准确的问题，从而难以准确的得到特征相似度，为了改善上述技术问题，步骤U3所描述的计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度的步骤，具体可以包括以下步骤a1和步骤a2所描述的内容。
步骤a1，计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数。
步骤a2，根据所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数，确定所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度。
可以理解的，在执行上述步骤a1和步骤a2所描述的内容，计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度时，避免了判断相似度不准确的问题，从而能够准确的得到特征相似度。
基于上述基础，所述工程识别方法还包括步骤q1所描述的内容。
步骤q1，根据所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数的大小，由近到远排列所述待检实时工程质量数据。
可以理解的，在执行上述步骤q1所描述的内容时，能根据安全隐患参数值确定安全隐患，这样有效的避免了安全隐患带来的后果。
基于上述基础，所述工程识别方法还包括以下步骤r1-步骤r4所描述的内容。
步骤r1，获取由数据采集设备采集的包含工程的原始安全系数。
步骤r2，对所述原始安全系数进工程体检测并提取工程安全隐患标识，以获得所述待检实时工程质量数据。
步骤r3，其中，所述工程识别方法还包括：
步骤r4，接收用户选择的工程数据，并将所述工程数据作为所述目标实时工程质量数据。
可以理解的，在执行上述步骤r1-步骤r4所描述的内容时，通过多种方式检测大坝的接缝和裂缝，这样的处理方式对工程质量检测的更加的充分，将安全隐患降低到最低化，不仅保障了安全，还避免了经济损失。
基于上述基础，所述工程识别方法还包括以下步骤e1所描述的内容。
步骤e1，获取多个工程标注数据，各所述工程标注数据对应不同场景；将所述工程标注数据输入至所述工程识别模型，以对所述工程识别模型进行训练。
可以理解的，在执行上述步骤e1所描述的内容时，通过工程识别模型进行计算，有效的降低了误差，这样使工程更加的安全可靠。
基于同样的发明构思，还提供了一种大坝的接缝和裂缝的检验系统，其特征在于，包括：数据采集设备和数据处理终端，所述数据采集设备和所述数据处理终端，所述数据处理终端具体用于：
获取实时工程质量数据；
提取所述实时工程质量数据的实时质量隐患特征，以获得局部隐患特征；
将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识；
将各所述聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照所述预设隐患类型依次排序，以获得所述实时工程质量数据对应的实时工程质量数据特征。
进一步地，所述数据处理终端具体用于：
获取包含工程的原始安全系数；
通过对所述原始安全系数进工程体检测，以获得实时工程质量数据；
从所述实时工程质量数据中提取工程对应的安全隐患标识，以形成所述实时工程质量数据。
进一步地，所述数据处理终端具体用于：
将所述局部隐患特征按照纵轴隐患类型平均分类，以形成多个所述安全隐患标识；分别对各所述安全隐患标识进行平均聚类，以获得多个所述聚类安全隐患标识；
其中，所述工程识别方法还包括：
通过特征提取网络提取所述实时工程质量数据的实时质量隐患特征，以获得所述局部隐患特征；
通过分步聚类网络将所述局部隐患特征按照所述预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得多个聚类安全隐患标识；
通过全连接网络将各所述聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照所述预设隐患类型依次排序，以获得所述实时工程质量数据特征；其中，所述特征提取网络、所述分步聚类网络和所述全连接网络构成工程识别模型。
进一步地，所述数据处理终端具体用于：
所述工程识别模型为基于稠密卷积神经网络的模型。
进一步地，所述数据处理终端具体用于：
通过预设大小的卷积核提取各所述聚类安全隐患标识的特征，以获得所述聚类安全隐患标识特征；
其中，所述实时工程质量数据包括待检实时工程质量数据和目标实时工程质量数据；所述工程识别方法还包括：
根据所述待检实时工程质量数据对应的待检实时工程质量数据特征和所述目标实时工程质量数据对应的目标实时工程质量数据特征，计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度；
根据所述相似度判断所述待检实时工程质量数据中的工程是否为所述目标实时工程质量数据中的工程。
进一步地，所述数据处理终端具体用于：
计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数；
根据所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数，确定所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度。
进一步地，所述数据处理终端具体用于：
根据所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数的大小，由近到远排列所述待检实时工程质量数据。
进一步地，所述数据处理终端具体用于：
获取由数据采集设备采集的包含工程的原始安全系数；
对所述原始安全系数进工程体检测并提取工程安全隐患标识，以获得所述待检实时工程质量数据；
其中，所述工程识别方法还包括：
接收用户选择的工程数据，并将所述工程数据作为所述目标实时工程质量数据。
进一步地，所述数据处理终端具体用于：
获取多个工程标注数据，各所述工程标注数据对应不同场景；将所述工程标注数据输入至所述工程识别模型，以对所述工程识别模型进行训练。
基于上述同样的发明构思，请结合参阅图3，还提供了一种大坝的接缝和裂缝的检验装置500的功能模块框图，关于所述一种大坝的接缝和裂缝的检验装置500的详细描述如下。
一种大坝的接缝和裂缝的检验装置500，应用于数据处理终端，所述装置500包括：
数据获取模块510，用于获取实时工程质量数据；
特征提取模块520，用于提取所述实时工程质量数据的实时质量隐患特征，以获得局部隐患特征；
标识模块530，用于将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识；
隐患确定模块540，用于将各所述聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照所述预设隐患类型依次排序，以获得所述实时工程质量数据对应的实时工程质量数据特征。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种大坝的接缝和裂缝的检验方法，其特征在于，所述方法包括：
获取实时工程质量数据；
提取所述实时工程质量数据的实时质量隐患特征，以获得局部隐患特征；
将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识；
将各所述聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照所述预设隐患类型依次排序，以获得所述实时工程质量数据对应的实时工程质量数据特征。
2.根据权利要求1所述的工程识别方法，其特征在于，在获取实时工程质量数据之前，所述工程识别方法还包括：
获取包含工程的原始安全系数；
通过对所述原始安全系数进工程体检测，以获得实时工程质量数据；
从所述实时工程质量数据中提取工程对应的安全隐患标识，以形成所述实时工程质量数据。
3.根据权利要求1所述的工程识别方法，其特征在于，将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识，包括：
将所述局部隐患特征按照纵轴隐患类型平均分类，以形成多个所述安全隐患标识；分别对各所述安全隐患标识进行平均聚类，以获得多个所述聚类安全隐患标识；
其中，所述工程识别方法还包括：
通过特征提取网络提取所述实时工程质量数据的实时质量隐患特征，以获得所述局部隐患特征；
通过分步聚类网络将所述局部隐患特征按照所述预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得多个聚类安全隐患标识；
通过全连接网络将各所述聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照所述预设隐患类型依次排序，以获得所述实时工程质量数据特征；其中，所述特征提取网络、所述分步聚类网络和所述全连接网络构成工程识别模型。
4.根据权利要求3所述的工程识别方法，其特征在于，所述工程识别模型为基于稠密卷积神经网络的模型。
5.根据权利要求1所述的工程识别方法，其特征在于，所述工程识别方法还包括：
通过预设大小的卷积核提取各所述聚类安全隐患标识的特征，以获得所述聚类安全隐患标识特征；
其中，所述实时工程质量数据包括待检实时工程质量数据和目标实时工程质量数据；所述工程识别方法还包括：
根据所述待检实时工程质量数据对应的待检实时工程质量数据特征和所述目标实时工程质量数据对应的目标实时工程质量数据特征，计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度；
根据所述相似度判断所述待检实时工程质量数据中的工程是否为所述目标实时工程质量数据中的工程。
6.根据权利要求5所述的工程识别方法，其特征在于，计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度，包括：
计算所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数；
根据所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数，确定所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的相似度。
7.根据权利要求6所述的工程识别方法，其特征在于，所述工程识别方法还包括：
根据所述目标实时工程质量数据特征与所述待检实时工程质量数据特征的安全参数的大小，由近到远排列所述待检实时工程质量数据。
8.根据权利要求7所述的工程识别方法，其特征在于，所述工程识别方法还包括：
获取由数据采集设备采集的包含工程的原始安全系数；
对所述原始安全系数进工程体检测并提取工程安全隐患标识，以获得所述待检实时工程质量数据；
其中，所述工程识别方法还包括：
接收用户选择的工程数据，并将所述工程数据作为所述目标实时工程质量数据。
9.根据权利要求3所述的工程识别方法，其特征在于，所述工程识别方法还包括：
获取多个工程标注数据，各所述工程标注数据对应不同场景；将所述工程标注数据输入至所述工程识别模型，以对所述工程识别模型进行训练。
10.一种大坝的接缝和裂缝的检验系统，其特征在于，包括：数据采集设备和数据处理终端，所述数据采集设备和所述数据处理终端，所述数据处理终端具体用于：
获取实时工程质量数据；
提取所述实时工程质量数据的实时质量隐患特征，以获得局部隐患特征；
将所述局部隐患特征按照预设隐患类型为多个安全隐患标识，并对各所述安全隐患标识进行聚类以获得与各所述安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识；
将各所述聚类安全隐患标识对应的聚类安全隐患标识特征按照所述预设隐患类型依次排序，以获得所述实时工程质量数据对应的实时工程质量数据特征。
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