CN113807599B - 一种智慧建造信息化综合管理云平台 - Google Patents

一种智慧建造信息化综合管理云平台 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种智慧建造信息化综合管理云平台，包括：任务生成层：用于获取项目信息，并进行粒子化划分，生成任务粒子；施工计算层：用于基于遗传算法分别计算每个任务粒子的执行时间最小化求解，确定最小执行时间；任务执行层：用于搭建5G分布式网络，并限制所述任务粒子在所述最小执行时间进行任务实施；云端管控层：用于获取所述任务实施的实时实施数据，并进行云端任务进度管控。本发明有益效果：本发明主要用于建筑领域，能够解决在建筑项目过程中无法实现对不同项目任务的综合管控和监督，只能实现部分任务的统筹和管理的问题。提高同一个工程项目中不同工程任务的数据交互，实现工程任务的高效调配。

Description

一种智慧建造信息化综合管理云平台
技术领域
本发明涉及云平台技术领域，特别涉及一种智慧建造信息化综合管理云平台。
背景技术
目前，在各产业数字化转型的大趋势下，建筑业数字化技术的应用程度远低于其他行业。但自2010年以来，在数字技术驱动的新浪潮推动之下，数字建造理念逐渐成为一种新的趋势。数字化建造技术是数字时代大数据、云计算、移动互联网、人工智能、物联网等新兴信息产业技术蓬勃发展与先进精益的建设工程项目管理理论方法相结合的产物，是建设工程人员、机械、材料、技术以及管理业务系统流程和数据的高度集成，管理建设项目从规划、设计到施工、运维的全生命周期，推动建设项目全过程、全要素、全参与方的数字化、在线化和智能化，实现数字科技与建筑产业有机融合，成为建筑产业转型升级的核心引擎，建立从项目部、企业到建筑产业全新的生态体系；建筑业要摆脱传统粗放式的发展模式，走可持续发展之路，必须要在数字技术引领下，以新型工业化与信息化的深度融合打造绿色建筑，对建筑业全产业链进行更新、改造和升级，数字化建造是建筑业转型升级的必然方向，但是，现有技术中，构建的大多数数字化管理平台主要是对施工现场或者交付现场等单一现场进行管理，无法实现远程和统一的综合建造信息管理，只是对某一个场景或者某一个任务进行管理，难以实现不同工程项目之间的数据交互。
发明内容
本发明提供一种智慧建造信息化综合管理云平台，用以解决数据难以交互、难以通过自主集成其他厂商的服务模块进行性能优化的情况。
一种智慧建造信息化综合管理云平台，包括：
任务生成层：用于获取项目信息，并进行粒子化划分，生成任务粒子；
施工计算层：用于基于遗传算法分别计算每个任务粒子的执行时间，并最小化求解，确定最小执行时间；
任务执行层：用于搭建5G分布式网络，并限制所述任务粒子在所述最小执行时间进行任务实施；
云端管控层：用于获取所述任务实施的实时实施数据，并进行云端任务进度管控。
在本发明的一种实施例中：所述任务生成层包括：
业务获取模块：用于通过应用程序获取用户的建造项目信息；其中，
所述用户包括：企业员工、外部客户和合作伙伴；
粒子化划分模块：用于根据所述项目信息，确定项目执行方案，并根据所述项目执行方案，确定项目执行方案中的任务关键字；
任务生成模块：用于根据所述任务关键字，确定每个关键字对应的任务信息，并将所述任务信息作为任务粒子。
在本发明的一种实施例中：所述任务生成层还包括：
初始化模块：用于将所述项目信息进行初始化，确定项目执行方案中的项目执行内容；
计算模块：用于根据所述项目执行内容，通过迭代计算，确定每个项目信息的任务名词的执行度；
判断模块：用于根据所述执行度，判断其对应的任务名词是否达到预设的执行阈值；
关键字提取模块：用于在所述执行度达到所述执行阈值时，进行提取所述任务名词对应的任务关键字。
在本发明的一种实施例中：所述施工计算层包括：
函数建立模块：用于获取施工规则，并设置迭代条件，通过所述迭代条件建立迭代函数；
施工计算模块：用于将所述任务粒子带入所述迭代函数进行迭代计算，确定第一执行时间；
施工变换模块：用于在所述迭代计算过程中，进行任务粒子交叉操作和变异操作，确定第二执行时间；
时间确定模块：用于根据所述第一执行时间和第二执行时间，确定最小执行时间。
在本发明的一种实施例中：所述施工计算层还包括：
交叉操作模块：用于获取任务粒子集合，并对任务粒子集合中的任务粒子进行相关性计算和任务执行特征计算，确定任务相关性和任务执行特征；
交叉确定模块：用于根据所述任务相关性和任务执行特征，计算不同任务粒子之间的融合度，并基于所述融合度，确定交叉任务粒子；
变异操作模块：用于获取任务粒子集合，并基于预设的任务优化模型对每个任务粒子优化，并在所述任务粒子优化后，进行任务执行时间对比；
当任务执行时间超过初始时间，将优化后的任务粒子和初始任务粒子优化；
当任务执行时间未超过初始时间，对所述任务粒子进行非优化标记。
在本发明的一种实施例中：所述任务执行层包括：
5G网路搭建模块：用于确定所述任务粒子，并将每一个任务粒子作为一个5G组网节点，生成5G分布式网络；
任务监督模块：用通过所述5G分布式网络采集对应任务粒子的执行数据，并确定任务粒子的执行状态；
任务执行时间判断模块：用于根据所述任务执行状态，判断所述任务粒子的执行时间是否大于所述最小执行时间。
在本发明的一种实施例中：所述任务执行层包括：
节点设置模块：用于在所述5G分布式网络中加入分组传送节点，并通过所述分组传送节点控制5G组网节点；
网络分层模块：用于将所述5G分布式网络依次划分为核心层、连接层和组网络；其中，
所述核心层用于和云端网络连接，进行任务指令下发和任务数据采集；
所述连接层用于和所述核心层连接，组成分布式管控网络；
所述组网络用于将相似任务节点连接，并进行相似任务的组式监控。
在本发明的一种实施例中：所述云端管控层包括：
全局地图模块：用于根据所述5G分布式网络，建立基于所述任务粒子的监控地图；
地图拆解模块：用于对所述监控地图进行分级拆解，并通过所述分级拆解，确定不同任务节点的任务信息，并通过所述任务信息，进行节点管控；
实时数据获取模块：用于通过所述5G分布式网络采集任务数据，并确定实时实施数据；
任务进度管控模块：用于根据所述实时实施数据，判断任务的执行进度，并通过云端进行任务优化，进行任务进度管控。
在本发明的一种实施例中：所述云端管控层还包括：
人员管理模块，包括：定位单元、人脸识别单元、任务单元、安全单元；其中，
所述定位单元：用于通过预设的安全服定位装置，获取人员的定位信息，将所述定位信息发送至云端管控层；
所述人脸识别：用于通过预设的摄像设备对人脸进行捕捉，获取捕捉信息，并将所述捕捉信息上传至云端管控层；
所述任务单元：用于通过预设的智能扫描装置，获取工作量数值，根据所述工作量数值运用预设的计算方法，计算出任务进度，并将所述任务进度上传至云端管控层；
所述安全单元：用于通过所述摄像设备识别人员的安全帽佩带信息，其中，
当工作人员正常佩带安全帽，将安全帽佩带信息传输至云端管控层；
当工作人员未佩带安全帽，进行云端报警；
任务联动模块：用于在预设的信息采集功能中输入待完成任务信息，根据所述待完任务信息，通过预设的AIOT模块进行系统模块匹配，生成组合任务；其中，
所述AIOT模块包括：智能采集单元、模型拟合单元、训练单元，其中：
所述智能采集单元：用于通过预设摄像设备和智能扫描设备，采集并分析当前任务完成情况，获得预测任务信息，根据所述预测任务信息和所述待完任务信息生成任务目标；
所述模型拟合单元：用于对接收到的任务目标通过预设的大模型进行分析匹配，根据预设的大数据分析功能生成匹配模型，将匹配模型传输至训练单元；
所述训练单元：用于将接收到的匹配模型进行训练，得到训练结果，比较训练结果与预设的结果阈值；其中，
当训练结果在结果阈值内，则将所述匹配模型继续进行训练；
当训练结果不在结果阈值内，将训练结果上传至云平台。
在本发明的一种实施例中：所述云平台还包括：三维立体模型展示模块，其中，
所述三维立体模型展示模块包括：筛选单元、激光建模单元；其中，
所述筛选单元：用于获取所述实时实施数据，确定实时图像和实施数据，并对接收到的实时数据和实时图像进行边缘计算，获得建筑数据；
所述激光建模单元：用于将所述建筑数据进行结构划分，获得分块数据，根据所述分块数据布置感光材料，使用预设的激光发散至所述感光材料上，形成三维立体的建筑模型
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种智慧建造信息化综合管理云平台的组成图；
图2为本发明实施例中一种智慧建造信息化综合管理云平台中的具体实施架构图；
图3为本发明实施例中一种智慧建造信息化综合管理云平台中的界面结构图；
图4为本发明实施例中一种智慧建造信息化综合管理云平台中的覆盖范围图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
如附图1所示，本发明实施例提供了一种智慧建造信息化综合管理云平台，包括：
任务生成层：用于获取项目信息，并进行粒子化划分，生成任务粒子；
本发明的项目信息通过用户获得，用户包括三个部分，企业用户、外部客户和合作伙伴。三个部分都需要参与一个建筑业务的工程现场管理业务，工程交付业务、工程施工业务和综合办公服务，每项业务和服务中又包括很多的子任务，所以本发明的业务任务是一种任务综合体，包括很多的任务例如：工程现场任务包括工地人员管理任务、环境管理任务、访客任务和环境任务等等。粒子化划分式将项目信息以严谨和最小的信息进行划分，并将每个任务划分一个任务粒子，例如：任务例子会细化至那一组人，在那个一段时间内进行搬砖；某个人在某个时刻进行。
施工计算层：用于基于遗传算法分别计算每个任务粒子的执行时间，并最小化求解，确定最小执行时间；施工计算层主要进行业务实施和业务分配，所以在确定了对应的工程任务的时候，本发明通过多个平台实现业务的分配，计算最小执行时间是想通过最优化的方式，最少的时间进行任务执行。
任务执行层：用于搭建5G分布式网络，并限制所述任务粒子在所述最小执行时间进行任务实施；用于根据所述工程项目，设置监控管理设备，并通过5G私有自组网络(基于分布式网络的私有自组网络)进行监控和运营管理。最后的感知层是一个进行数据采集的系统层，主要是通过一些硬件设备和植入在不同工程任务中的服务软件是实现对整个工程项目的管理和监督，同时进行数据采集，便于进行数据整合，和监督工程项目的进度。
云端管控层：用于获取所述任务实施的实时实施数据，并进行云端任务进度管控。是对工程项目管理过程中的各种服务业务和任务进行管控，进行业务分配，并在下来后通过不同的任务，分配出来对应的服务业务进行处理，然后通过这些服务业务的业务行为实现综合性的施工，并生成工程数据。还能够用于接收所述工程数据，并进行划分，确定分类数据，将所述分类数据进行数据整合；本发明的云端管控层和任务生成从、施工计算曾和任务执行层之间还设置有数据中台，数据中台的作用是将不同的数据统一为一个标准，但是，然本发明将数据统一为一个标准的和整合的数据的时候，先进行工程数据的划分，分类成多项数据之后，例如，分类为图片、文本；然后再分为工程、财务等不同类型的数据，以实现数据整合。
上述技术方案的工作原理为：本发明的用户层分别是面向监管单位、业主单位、施工单位和设备供应商，这些用户会有自己的专用应用程序，例如：APP程序、Web网页程序、微信小程序等等，是用于获取用户方的建造业务信息，也就是项目信息，然后通过判断用户方业务类型生成业务任务，业务任务以粒子化的形式进行统筹安排，本发明采用了粒子化分方式，主要是为了将项目的任务进行细化，然后遗传算法是为了对任务进行限制，通过迭代进行任务优化，用户发放根据这些来发布自己的任务需求应用平台层用于确定工程项目，即有用户端的业务需求信息生成的业务任务并进行分配；5G网络是为了实现网路中进行网络搭建，并且建立基于5G网络的分布式网络，实现建造任务的云端自管控使用于进行数据划分，然后通过不同的对接结构和传输协议实现数据的传输；最后的感知层用来监控和运营部分工程，这些监控运行是通过实体的监控设备，在工程现场以及其它工程项目的实施场景进行监控和管理。
上述技术方案的有益效果为：本发明的平台为多层架构，很好的融合了面向用户层与实际工程应用层，并且对用户层增加了几种使用方式，极大地丰富了用户的体验，也增强了用户对项目的检测和管理，数据化的处理使得检测结构更加清晰明了，多层结构加强了平台的实用性。本发明是一种智慧建造的方式，智慧的主要目的是通过最科学，最有效，而且最高效的方式进行任务处理，而本发明通过任务粒子，能够将任务清晰化，在任务清晰化之后通过遗传算法，计算出每个任务最小执行时间，也就是最低需要多少时间完成。在时间确定之后，就确定了最高效的形式下，如何完成建造，后续通过5G分布式网络对任务的执行进行控制，把还可以进行数据采集，最后通过云端管控，实现对任务控制。
实施例2：
在一个实施例中，所述任务生成层包括：
业务获取模块：用于通过应用程序获取用户的建造项目信息；其中，
所述用户包括：企业员工、外部客户和合作伙伴；
粒子化划分模块：用于根据所述项目信息，确定项目执行方案，并根据所述项目执行方案，确定项目执行方案中的任务关键字；
任务生成模块：用于根据所述任务关键字，确定每个关键字对应的任务信息，并将所述任务信息作为任务粒子。
在一个项目中，项目信息包括：验收信息、验收现场移动信息，媒体信息、水印信息、资料信息；在进行粒子化划分的时候，我们还会对关键字通过预设方式对所述建造业务信息进行判断，确定业务类型；而在生成任务粒子的过程中，本发明通过这些任务粒子确定任务，在这个过程中，会生成一个任务的业务分布表，进行任务公式。
上述技术方案的工作原理为：通过面向用户，获得用户意向的建造业务信息，也就是项目信息，通过这些信息判断出业务的类型，根据业务类型生成业务任务，这些业务是综合性业务，在具体实施的时候会进行粒子化；例如：如果是施工类型(数据的执行者是项目实施人员，具有施工场地信息，执行施工劳动)，就生成施工任务，在这个过程中，业务获取的时候基于用户所使用的程序，然后自动生成任务，因为用户的不同，业务获取的广阔度不同本发明设置了很多类型的应用程序和面对不同用户对象的应用软件；本发明还能识别是哪类用户，然后他又提出了什么业务，通过这方面进行判断，最后通过业务信息和业务分布表比对，通过套用业务框架，生成业务信息。也就是实现了业务数字化，生成任务粒子，预设的业务分布表，就是以数字化的形式，调用对应的业务框架。
上述技术方案的有益效果为：通过用户层直接面向用户，使得整个工程项目建设信息更加精准，也提高了用户在进行工程项目开始的使用体验，实现任务粒子化，提供为项目进行精确处理和高效处理的基础。
实施例3：
在一个实施例中，所述任务生成层还包括：
初始化模块：用于将所述项目信息进行初始化，确定项目执行方案中的项目执行内容；本发明在业务初始化的过程中，最后确定业务信息和业务的执行内容。在具体实施的时候，还会通过获取业务任务的业务类型信息，并根据业务类型信息构建工程管理子平台进行业务分配和业务监测；在这之中工程管理子平台包括多个部分：工程现场管理子平台、工程交付管理子平台、工程施工管理子平台和综合办公管理子平台；根据任务类型，还能判断是否为工程现场任务，并在任务类型为工程现场任务时，进行现场任务分配；对根据任务类型，还能判断是否为工程交付任务，并在任务类型为工程交付任务时，进行交付任务分配；
计算模块：用于所述项目执行内容，通过迭代计算，确定每个项目信息的任务名词的执行度；迭代计算是为了得到最精确的任务执行度，执行度，就是代表这个任务名词具有任务属性，需要一系列的指令和设备去执行。例如建筑业务中：安装水电，就是任务执行度比较高的任务名词，任务名词不是词性，只是用于表达其可以是一个任务。只有水电两个字的时候，执行度就比较低，因为其还不是一个任务。需要在计算相关的其他语句组成，判断是不是一个任务。
判断模块：用于根据所述执行度，判断其对应的是否达到预设的执行阈值；执行阈值，就是达到这个阈值，任务名词才能作为一个系统中可以生成的任务。
关键字提取模块：用于在所述执行度达到所述执行阈值时，进行提取所述任务名词对应的关键字。
上述技术方案的工作原理为：本发明通过将任务的执行内容和执行方案，判断有哪些执行任务，因为只有达到所著执行阈值，才能够构成一个任务，关键字的提取，也就是任务的提取。从而确定最有效的任务。例如：工程现场、交付现场、施工现场和办公现场等等。
上述技术方案的有益效果为：本发明可以实现任务的执行度计算，判段每个任务名词有没有代替一个任务，最后实现任务关键字的提取。
实施例4：
在一个实施例中：所述施工计算层包括：
函数建立模块：用于获取施工规则，并设置迭代条件，通过所述迭代条件建立迭代函数；施工规则是预先设置的，根据项目信息和项目需求设置的。
施工计算模块：用于将所述任务粒子带入所述迭代函数进行迭代计算，确定第一执行时间；
施工变换模块：用于在所述迭代计算过程中，进行任务粒子交叉操作和变异操作，确定第二执行时间；
时间确定模块：用于根据所述第一执行时间和第二执行时间，确定最小执行时间。
上述技术方案的原理在于：本发明的施工计算模型主要是将任务粒子进行迭代计算，从而能够确定每个任务的最小执行时间，在这个过程中，本发明首先是建立迭代函数，迭代函数的作用是对任务粒子进行计算，判断每个任务粒子在常规实施的时候的第一执行时间，但是任务是存在交叉和变异操作的，本发明通过交叉和变异确定每个任务粒子的第二执行时间，也可以算作组合优化之后的时间，最后通过两个执行时间的对比，确定最小的执行时间，最小的执行时间也是在只有在智慧建造的过程中才会存在的最小的执行时间。
上述技术方案的有益效果在于：本发明在计算任务粒子最小的执行时间的时候，不仅仅是一个任务粒子的执行时间，而是所有任务的执行时间，通过对执行时间进行计算和对比确定最小执行时间，进而可以得到最高的任务执行效率。
实施例5：
在一个实施例中：所述施工计算层还包括：
交叉操作模块：用于获取任务粒子集合，并对任务粒子集合中的任务粒子进行相关性计算和任务执行特征计算，确定任务相关性和任务执行特征；
交叉确定模块：用于根据所述任务相关性和任务执行特征，计算不同任务粒子之间的融合度，并基于所述融合度，确定交叉任务粒子；
变异操作模块：用于获取任务粒子集合，并基于预设的任务优化模型对每个任务粒子优化，并在所述任务粒子优化后，进行任务执行时间对比；
当任务执行时间超过初始时间，将优化后的任务粒子和初始任务粒子优化；
当任务执行时间未超过初始时间，对所述任务粒子进行非优化标记。
上述技术方案的原理和有益效果在于：本发明在进行第二执行时间计算的过程中，会通过具有交叉操作的计算和变异操作的计算，在这个过程中，本发明会通过相关性计算和执行的时候的执行特征去计算任务的相关性和任务的执行特征，从相关性判断任务之间是不是能够进行融合，其次，也能判断任务能不能进行优化。本发明能够实现对每个任务粒子的优化，还能对任务粒子进行优化。
实施例6：
在一个具体实施例中，本发明还包括业务监测的功能：
本发明会通过工地现场管理平台分配的工程现场任务对工程项目的场景进行监测，获取现场数据，根据所述现场数据，进行现场管理；在这个过程中有很多的子平台，包括：
通过工程交付管理子平台的工程交付任务对工程项目的数字化交付进行监测，获取交付数据，根据交付数据进行交付管理；
通过工程施工管理子平台的工程施工任务对工程项目的施工管理进行监测，获取施工数据，根据施工数据进行施工管理；
基于综合办公服务平台的综合办公任务对工程项目的办公部门数据进行监测，获取综合办公数据，根据综合办公数据进行工程项目管理。
上述技术方案的原理在于：在进行业务监测的时候，是通过多个子平台实现自动检测，在这个过程中，不同的平台监测不同的业务场景，监测不同的任务实现业务管理，在这个业务管理的过程中，就会实现对业务的监测。现场管理的时候，进行现场数据的监测，实现现场管理，在数字化交付的时候，采集数字化交付数据，实现对交付任务的管理和监测，施工过程中，进行施工现场的监测和管理，实现对施工现场的数据采集和施工管理。最后在综合办公的过程中，对综合办公的任务进行采集，最后对工程项目进行管理和数据监测。在多个子平台实现管理的过程中，也就包括监测，因为必须要实现了监测，才能获取数据，才能进行管理。
上述技术方案的有益效果在于：本发明会通过多个平台实现对不同子平台进行管理，最后通过监测的数据实现不同业务任务的管理和监测。在一个实际的实施例中，应用平台层包括：工地现场管理子平台、工程交付子平台，工程管理子平台、综合任务管理子平台；首先对工地现场的建造行为进行监测，获取监测数据，将监测数据传输到数据层，并进行分析管理；其次对工程的实施过程进行智能分块管理，获得管理数据，将所述管理数据传输到数据层；最后对平台的综合功能进行管理，获取管理指令，根据所述管理指令进行操作；通过对工地现场、整个施工工程、综合任务进行管理，管理工地现场的建造行为，并对工程实施进行智能分块管理，再细化到获取管理指令；从工地现场的行为检测到施工工程的管理，大大提高了平台作用的覆盖面，也通过智能分块管理，提升了管理效率。
实施例7：
在一个具体的实施例中，本发明的工地现场管理平台：用于对工地现场的建造行为进行监测，获取监测数据，将所述监测数据传输到服务仓库层，并进行分析管理；
本发明的工程交付管理子平台：用于对工程的数字化交付进行监测，获取交付数据，并将所述交付在数据传输至服务仓库层；其中，
本发明的工程交付管理平台包括：工程设计单元、项目管理单元、工程数字化单元、数字化交付单元；其中，
本发明的工程设计单元：用于接收预设的工程信息，根据工程信息进行设计操作，生成设计数据，并将所述设计数据传输至项目管理单元；
本发明的工程管理单元：用于接收到设计信息后，保存到预设的管理表格中，并在接收到新的设计信息后更新所述管理表格；
本发明的工程数字化单元：用于将所述管理表格中预设的成本信息转化成加密数字，发送至数字化交付单元；
本发明的数字化交付单元：用于接收到加密数字后，对加密数字进行解密，获得解密数字，将解密数字上传至预设的支付模块中，获取交付合同；
本发明的工程施工管理子平台：用于对工程的实施过程进行智能分块管理，获得管理数据，将所述管理数据传输到服务仓库层；其中，
本发明的工程施工管理平台包括：生产进度单元、质量管理单元、物资管理单元、车辆管理单元；其中，
本发明的生产进度单元：用于根据预设的摄像设备对生产进行图像采集，获得生产图像，通过人工手动输入生产进度数值，获得生产进度信息，将所述生产图像和生产进度信息传输至预设的数据层；
本发明的质量管理单元：用于对施工对象进行预设的分级处理，得到分级单位，通过预设的检测设备对所述分级单位进行检测，生成质量报告信息并传输至所述数据层；
本发明的物资管理单元：用于通过所述摄像设备对进出物资进行图像采集，获取物资信息，并通过预设的智能称重设备，获取物资重量，将所述物资信息和物资重量传输至所述数据层；其中，
本发明的物资信息包括：物资名称、物资属性、物资数量，采集时间；
本发明的车辆管理单元：用于通过所述摄像设备采集图像，获取车辆信息并传输至所述数据层；其中，
本发明的车辆信息包括：车牌号、进车时间、出车时间、数量编号。
本发明的综合办公管理平台：用于对平台的综合功能进行管理，获取管理指令，根据所述管理指令进行操作。
在上述实施例中服务仓库层是一个数据层，数据层主要用来数据的分类处理和存储，将接收到的数据进行分类，调配到不同单元和做不同的使用。服务仓库层是用于实现数据的检测调用，其包括很多的业务单元，实现不同业务的管理。服务仓库可以看作一个提供业务服务行为的仓库，只需要有一定的数据和需求就和调用对应的业务单元。
上述技术方案的有益效果为：对数据进行分类管理和存储，极大增强了平台使用过程中产生数据存储的规范性，同时，极大提高了存储空间利用率，也为数据调配提高了效率。
实施例8：
在一个具体的实施例中，本发明设置服务仓库层，具体包括：
数据分类模块：用于将获得的数据根据预设判断条件进行分类，得到分类数据；其中，预设的判断条件是通过特征判断，包括实时特征和主核态数据判断是不是能够进行分类。
本发明的分类数据包括：实时数据、主数据、历史数据；
数据存储模块：用于将获得的分类数据按照预设的数据类型表进行分类存储，其中，
本发明的分类存储包括：实时存储、分段存储；其中，
本发明的实时存储：用于将接收到的实时信息进行预设的匹配分配，得到分配数据，将所述分配数据分到预设的数据值中，进行预设的数据更新；
本发明的分段存储：用于将接收到的数据进行智能分段，获得分段数据，将所述分段数据进行预设的分段存储。
上述技术方案的原理和有益效果在于：本发明的服务仓库层能够根据预设的条件进行业务分类和数据分类，然后将数据进行分类存储，包括实时存储和分段存储，实时存储有利于业务数据的实时更新，分段存储有利于业务数据的实时调用。
实施例9：
在本发明的一个实施例中，任务执行层包括：
5G网路搭建模块：用于确定所述任务粒子，并将每一个任务粒子作为一个5G组网节点，生成5G分布式网络；
任务监督模块：用通过所述5G分布式网络采集对应任务粒子的执行数据，并确定任务粒子的执行状态；
任务执行时间判断模块：用于根据所述任务执行状态，判断所述任务粒子的执行执行时间是否大于所述最小执行时间。
上述技术方案的原理在于：本发明会基于任务粒子建立基于任务的分布式网络，这个分布式网络的作用主要是控制任务实施，监督任务的执行，对每一个任务粒子进行单独监督或进行执行实施。而任务粒子的执行状态也就是任务粒子的实时状态，最后确定最小的任务执行时间。
上述技术方案的有益效果在于：本发明能够基于分布式网络实现任务监督和任务监控，最后通过任务的实时状态对任务的具体执行时间进行监控。
实施例10：
在一个实际的实施例中，本发明还设置有数据中台，数据中台和任务执行层的5G分布式网络实现数据传输，包括：
CIM数据中台模块：用于获取所述工程数据，并建立数据模型进行数据集成；
IOT平台模块：用于建立IOT网关，通过所述IOT网关构建数字空间，并在所述数字空间中设置规则引擎，进行消息告警；
AI平台模块：用于对所述工程数据的图形数据进行识别，并通过机器学习技术，构建知识图谱；
应用开发平台模块：用于建立模型框架，并进行应用开发，通过开发的应用对所述应用数据进行处理；其中，
所述模型框架包括：应用模型、数据模型、开发管理模型、业务模型、服务治理模型和代码自动生成模型。
上述技术方案的原理在于：本发明数据中台的多个模块中，CIM数据中台模块是实现数据集成的，包括对工程数据的地理空间数据、BIM模型数据、BIM标准数据BIM时序数据和元数据灯进行数据集成，并能够实现数模分离，通过预设的数据模型实现数据的集成和导入，数据导入之后，集成为一个标准实现数据交互。IOT平台模块实现的是IOT网关控制、实现网络控制，数字空间是为了监督数据的集成，因为数据集成在数字空间进行，消息告警是用来判断数据集成是否出现异常，规则引擎是设置进行数据集成为同意一个标准的规则和一些数据转换的协议。AI平台模块是通过机器学习构建只是图谱从而实现图形识别，在数据集成的过程中通过知识图谱可以减少很多工序，应用开发平台主要是让数据集成的自动进行，通过代码的自动生成业务代码和程序代码控制业务数据的集成。
上述技术方案的有益效果在于：本发明通过数据中通将工程项目中的海量数据集成为一个统一标准的数据，虽然在现有技术中数据中台应用的越来越广泛，但是本发明的数据中台相对于现有技术中，更加的全面，更加的强大，而优秀的代码自动生成功能和消息告警，也体现了本发明在进行工程项目时，对数据中台的更新。
实施例11：
在本发明的一个实施例中：所述任务执行层包括：
节点设置模块：根据所述5G分布式网络中加入分组传送节点，并通过所述分组传送节点控制5G组网节点；
分组传送节点就是一个数据传输的节点，其管控很多个任务粒子对应的任务实施，采集这些组中的任务数据。
网络分层模块：将所述5G分布式网络依次划分为核心层、连接层和组网络；其中，
所述核心层用于和云端网络连接，进行任务指令下发和任务数据采集；云端网络是为了实现管控和任务分配，所以和云端网络连接。
所述连接层用于和所述核心层连接，组成分布式管控网络；核心层就是分布式网络的终端层，便于进行分布式的任务管控。
所述组网络用于将相似任务节点连接，并进行相似任务的组式监控。组网络就是最低层，用于将相同或者相近的任务连接，进行同组监控或者同方式监控，提高任务的执行效率。
上述技术方案的原理和有益效果在于：本发明通过5G分布式节点实现基于网络分层，通过这些网络分层通过不同的层级执行不同的功能，通过三个层相结合的通用作用，实现对整个综合管理云平台进行数据传输和任务实施的综合管控。
实施例12：
在一个实际实施例中，本发明还包括：监测模块、AI智能分析模块、大数据智能分析模块：
所述监测模块包括：设备监测单元、环境监测单元；其中，
所述设备监测单元：用于对设备状态进行实时监测，得到设备监测数值，将设备监测数值上传至数据层，也就是云端网络中；
环境监测单元：用于通过预设的物联网传感设备和摄像采集装备，对工地环境进行实时监测，得到环境监测数值，将所述环境监测数值上传至数据层；
AI智能分析模块：用于接收数据层传输的监测数值，根据预设的摄像设备采集到的图像，对所获数值和图像进行分析处理，得到分析结果，其中，
分析结果，包括：设备编号、摄像头名称，算法名称、采集时间、采集到的图像；
将分析结果进行判定，其中：
当分析结果在预设的阈值内，则将分析结果上传至数据层；
当分析结果不在预设的阈值内，则将分析结果传输至警报模块；
所述大数据智能分析模块：用于通过预设的摄像设备对预设范围进行监测，实时采集目标图像，并将所述目标图像上传至数据层。
上述技术方案的工作原理为：本发明通过接收数据层传输的监测数值，根据预设的摄像设备采集到的图像，对所获数值和图像进行分析处理，得到分析结果，包括：设备编号、摄像头名称，算法名称、采集时间、采集到的图像；将分析结果进行判定，当分析结果在预设的阈值内，则将分析结果上传至数据层；当分析结果不在预设的阈值内，则将分析结果传输至警报模块；再通过预设的摄像设备对预设范围进行监测，实时采集目标图像，并将所述目标图像上传至数据层；通过对工地现场分别进行设备检测和环境检测，使用实时监测，并且及时将检测数值上传至数据层，通过智能分析模块，将分析结果上传至数据层，当用户查询时直观清晰；
上述技术方案的有益效果为：实时监测保证了数据的及时性，可以及时发现问题，也大大提高了施工安全，并且分析数据结果上传数据层，具体的数值使得用户在读取检测信息时清晰明了，使用起来更加便捷简单。
实施例13：
在一个具体实施例中，如附图2和3，本发明设置有感知网络包括：
5G组网模块：用于建立5G私有自足网络，并连接工程项目的监控管理设备，进行工程项目的监控和运营管理
感知模块：用于通过所述监控管理设备获取施工程项目数据；其中，
所述监控管理设备包括：门禁设备、塔吊设备、监控设备、监测传感器、AI识别设备、周界防护设备、人员定位设备和智能机器人。
上述技术方案的原理在于：本发明会构建一个私有的5G网络，通过这个网络实现总体工程项目的监控，这个网络可以监控所有工程项目的实施，并且实现对施工设备和人员的实时定位、调配和监控。
上述技术方案的有益效果在于：本技术方案实现了告诉网络和工程项目的紧密结合，从三个方面实现业务的管理，包括从速度方面是实现业务信息的及时传递，从监控方面可以实现大批量，总体空城的全面监控。最后还是能够实现业务互联，信息共享，分布式控制、边缘管控等多项功能，附图4为追建造的时候的施工流程图。
实施例14：
在一个实施例中：
所述云端管控层包括：
全局地图模块：用于根据所述5G分布式网络，建立基于所述任务粒子的监控地图；监控地图是基于分布式网络建立的任务粒子监控地图，类似于神经网络的连接图；每个任务出现问题就会变换颜色，同时还有任务之间的执行顺序关系和相似性关系；
地图拆解模块：用于对所述监控地图进行分级拆解，并通过所述分级拆解，确定不同任务节点的任务信息，并通过所述任务信息，进行节点管控；地图拆解模型不是真正的将地图拆分，而是将地图划分的有层次感，例如拆解为核心层、连接层和组网络，三层之中，每一层都有不同的关系，便于实现云端的管控，确定每个任务粒子的管控粒子。
实时数据获取模块：用于通过所述5G分布式网络采集任务数据，并确定实时实施数据；实时数据就是任务执行时的状态数据和实施数据，便于确定任务的进度。
任务进度管控模块：用于根据所述实时实施数据，判断任务的执行进度，并通过云端进行任务优化，进行任务进度管控。云端的任务优化，是通过如果有历史数据的化，能进行时间优化，如果别的任务和目标任务相关，也能实现融合优化。
实施例15：
在一个实施例中，本发明还包括人员管理模块：
人员管理模块，包括：定位单元、人脸识别单元、任务单元、安全单元；其中，
定位单元：用于通过预设的安全服定位装置，获取人员的定位信息，将定位信息发送至数据中台；
人脸识别：用于通过预设的摄像设备对人脸进行捕捉，获取捕捉信息，并捕捉信息上传至数据中台；
任务单元：用于通过预设的智能扫描装置，获取工作量数值，根据所述工作量数值运用预设的计算方法，计算出任务进度，并将所述任务进度上传至数据中台数据层；
安全单元：用于通过所述摄像设备识别人员的安全帽佩带信息，其中，
当工作人员正常佩带安全帽，将安全帽佩带信息传输至数据中台；
当工作人员未佩带安全帽，将安全帽佩带信息传输至警报模块；
任务联动模块：用于在预设的信息采集功能中输入待完成任务信息，根据所述待完成任务信息，通过预设的AIOT模块进行系统模块匹配，生成组合模块；其中，现有技术中对于任务信息，都是根据实际情况安排的，但是现有的安排通过工地的工长安排，不可能十分的合理和高效，毕竟有人为因素，二通过本发明进行系统模块组合实现任务分配，更加合理和高效。
所述AIOT模块包括：智能采集单元、模型拟合单元、训练单元，其中：
所述智能采集单元：用于通过预设摄像设备和智能扫描设备，采集并分析当前任务完成情况，获得预测任务信息，根据所述预测任务信息和所述待完成任务信息生成任务目标，并将所述任务目标传输至模型拟合单元；
所述模型拟合单元：用于对接收到的任务目标进行预设的模型分析，根据预设的大数据分析功能生成匹配模型，将匹配模型传输至训练单元；
所述训练单元：用于将接收到的匹配模型进行训练，得到训练结果，比较训练结果与预设的结果阈值；其中，
当训练结果在结果阈值内，则将匹配模型发送至转换为预设的模块指令；
当训练结果不在结果阈值内，将训练结果上传至数据中台层。上述技术方案的工作原理为：对综合任务的管理包括了对人员进行管理，再通过定位单元进行管理，安全单元则通过检测对工作人员安全帽佩带信息进行识别，对识别结果作出判断；并且平台通过智能采集和模型拟合对数据信息进行了训练并上传到数据中台层。
上述技术方案的有益效果为：提升了结果的准确性，增强了运行效率。
实施例16：
在一个实施例中，
本发明还包括警报模块；其中，
所述警报模块包括信息处理单元、警报匹配单元、接收反馈单元，其中：
所述信息处理单元：用于将接收到的信息进行预设的转化处理，得到警报信息，将所述警报信息传输到警报匹配单元；
所述警报匹配单元：用于将接收到的警报信息加入到预设的警报表单中，获取对应的警报行为指令，将所述警报行为指令发送给目标人员；
所述接收反馈单元：用于通过5G私有自组网络将发出的警报行为指令发送到数据中台，传输至目标人员，并进行反馈判定，其中，
当目标人员收到警报行为指令后，及时完成指令，以预设方式完成反馈操作，则警报结束；
当目标人员收到警报行为指令后，预设时间内没有完成指令，则启动预设的紧急方案。
上述技术方案的工作原理为：报警模块通过摄像装置及预设的其他装置获取警报信息，再找到警报信息对应的匹配单元，不同的警报对应不同的问题，通过5G模块使得警报发送及接收指令更加快速，并且在目标人员接收到警报后，需要完成对应的操作才可以解除警报，否则会采取更高级别的紧急方案；
上述技术方案的有益效果为：警报的设置，通过接收数据的实时更新，增强了警报反应的及时性，增强了施工安全性，并且发送警报后需要完成才可解除警报，使得警报真正落实可行，增强了安全监督的实用性。
实施例17：
在一个实施例中，所述展示模型包括：三维立体模型展示模块，其中，
所述三维立体模型展示模块包括：筛选单元、激光建模单元；其中，
所述筛选单元：用于获取所述实时实施数据，确定实时图像和实施数据，并对接收到的实时数据和实时图像进行边缘计算，获得建筑数据；
所述激光建模单元：用于将所述建筑数据进行结构划分，获得分块数据，根据所述分块数据布置感光材料，使用预设的激光发散至所述感光材料上，形成三维立体的建筑模型。
上述技术方案的工作原理为：通过接收到的工程信息，筛选出有用的工程数据，通过激光建模，实现将目标工程模型三维立体展示出来；通过边缘计算，得到建筑边缘线的距离和方向，为激光模型生成提供了参数，并形成对比；
上述技术方案的有益效果为：激光建模的方式更直观的展示了目标工程建筑，大大提升了用户的体验感，也为工程建设提供了参考，提升了工程建设的效率，边缘计算使得模型生成更加精确，提高了精准性。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种智慧建造信息化综合管理云平台，其特征在于，包括：
任务生成层：用于获取项目信息，并进行粒子化划分，生成任务粒子；
施工计算层：用于基于遗传算法分别计算每个任务粒子的执行时间，并最小化求解，确定最小执行时间；
任务执行层：用于搭建5G分布式网络，并限制所述任务粒子在所述最小执行时间进行任务实施；
云端管控层：用于获取所述任务实施的实时实施数据，并进行云端任务进度管控；
所述施工计算层还包括：
交叉操作模块：用于获取任务粒子集合，并对任务粒子集合中的任务粒子进行相关性计算和任务执行特征计算，确定任务相关性和任务执行特征；
交叉确定模块：用于根据所述任务相关性和任务执行特征，计算不同任务粒子之间的融合度，并基于所述融合度，确定交叉任务粒子；
变异操作模块：用于获取任务粒子集合，并基于预设的任务优化模型对每个任务粒子优化，并在所述任务粒子优化后，进行任务执行时间对比；
当任务执行时间超过初始时间，将优化后的任务粒子和初始任务粒子优化；
当任务执行时间未超过初始时间，对所述任务粒子进行非优化标记。
2.如权利要求1所述的一种智慧建造信息化综合管理云平台，其特征在于，所述任务生成层包括：
业务获取模块：用于通过应用程序获取用户的建造项目信息；其中，
所述用户包括：企业员工、外部客户和合作伙伴；
粒子化划分模块：用于根据所述项目信息，确定项目执行方案，并根据所述项目执行方案，确定项目执行方案中的任务关键字；
任务生成模块：用于根据所述任务关键字，确定每个关键字对应的任务信息，并将所述任务信息作为任务粒子。
3.如权利要求1所述的一种智慧建造信息化综合管理云平台，其特征在于，所述任务生成层还包括：
初始化模块：用于将所述项目信息进行初始化，确定项目执行方案中的项目执行内容；
计算模块：用于根据所述项目执行内容，通过迭代计算，确定每个项目信息的任务名词的执行度；
判断模块：用于根据所述执行度，判断其对应的任务名词是否达到预设的执行阈值；
关键字提取模块：用于在所述执行度达到所述执行阈值时，提取所述任务名词对应的任务关键字。
4.如权利要求1所述的一种智慧建造信息化综合管理云平台，其特征在于，所述施工计算层包括：
函数建立模块：用于获取施工规则，并设置迭代条件，通过所述迭代条件建立迭代函数；
施工计算模块：用于将所述任务粒子带入所述迭代函数进行迭代计算，确定第一执行时间；
施工变换模块：用于在所述迭代计算过程中，进行任务粒子交叉操作和变异操作，确定第二执行时间；
时间确定模块：用于根据所述第一执行时间和第二执行时间，确定最小执行时间。
5.如权利要求1所述的一种智慧建造信息化综合管理云平台，其特征在于，所述任务执行层包括：
5G网路搭建模块：用于确定所述任务粒子，并将每一个任务粒子作为一个5G组网节点，生成5G分布式网络；
任务监督模块：用通过所述5G分布式网络采集对应任务粒子的执行数据，并确定任务粒子的执行状态；
任务执行时间判断模块：用于根据所述任务执行状态，判断所述任务粒子的执行时间是否大于所述最小执行时间。
6.如权利要求1所述的一种智慧建造信息化综合管理云平台，其特征在于，所述任务执行层包括：
节点设置模块：用于在所述5G分布式网络中加入分组传送节点，并通过所述分组传送节点控制5G组网节点；
网络分层模块：用于将所述5G分布式网络依次划分为核心层、连接层和组网络；其中，
所述核心层用于和云端网络连接，进行任务指令下发和任务数据采集；
所述连接层用于和所述核心层连接，组成分布式管控网络；
所述组网络用于将相似任务节点连接，并进行相似任务的组式监控。
7.如权利要求1所述的一种智慧建造信息化综合管理云平台，其特征在于，所述云端管控层包括：
全局地图模块：用于根据所述5G分布式网络，建立基于所述任务粒子的监控地图；
地图拆解模块：用于对所述监控地图进行分级拆解，并通过所述分级拆解，确定不同任务节点的任务信息，并通过所述任务信息，进行节点管控；
实时数据获取模块：用于通过所述5G分布式网络采集任务数据，并确定实时实施数据；
任务进度管控模块：用于根据所述实时实施数据，判断任务的执行进度，并通过云端进行任务优化，进行任务进度管控。
8.如权利要求1所述的一种智慧建造信息化综合管理云平台，其特征在于，所述云端管控层还包括：
人员管理模块，包括：定位单元、人脸识别单元、任务单元、安全单元；其中，
所述定位单元：用于通过预设的安全服定位装置，获取人员的定位信息，将所述定位信息发送至云端管控层；
所述人脸识别：用于通过预设的摄像设备对人脸进行捕捉，获取捕捉信息，并将所述捕捉信息上传至云端管控层；
所述任务单元：用于通过预设的智能扫描装置，获取工作量数值，根据所述工作量数值运用预设的计算方法，计算出任务进度，并将所述任务进度上传至云端管控层；
所述安全单元：用于通过所述摄像设备识别人员的安全帽佩带信息，其中，
当工作人员正常佩带安全帽，将安全帽佩带信息传输至云端管控层；
当工作人员未佩带安全帽，进行云端报警；
任务联动模块：用于在预设的信息采集功能中输入待完成任务信息，根据所述待完任务信息，通过预设的AIOT模块进行系统模块匹配，生成组合任务；其中，
所述AIOT模块包括：智能采集单元、模型拟合单元、训练单元，其中：
所述智能采集单元：用于通过预设摄像设备和智能扫描设备，采集并分析当前任务完成情况，获得预测任务信息，根据所述预测任务信息和所述待完任务信息生成任务目标；
所述模型拟合单元：用于对接收到的任务目标通过预设的大数据模型进行匹配，生成匹配模型；
所述训练单元：用于将所述匹配模型进行训练，得到训练结果，比较训练结果与预设的结果阈值；其中，
当训练结果在结果阈值内，则将所述匹配模型继续进行训练；
当训练结果不在结果阈值内，将训练结果上传至云端管控层。
9.如权利要求1所述的一种智慧建造信息化综合管理云平台，其特征在于，所述云平台还包括：三维立体模型展示模块，其中，
所述三维立体模型展示模块包括：筛选单元、激光建模单元；其中，
所述筛选单元：用于获取所述实时实施数据，确定实时图像和实施数据，并对接收到的实时数据和实时图像进行边缘计算，获得建筑数据；
所述激光建模单元：用于将所述建筑数据进行结构划分，获得分块数据，根据所述分块数据布置感光材料，使用预设的激光发散至所述感光材料上，形成三维立体的建筑模型。
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