CN113947303A - 一种消防验收智能量化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及消防验收技术领域，尤其涉及一种消防验收智能量化方法，包括以下步骤：整理用户提供的项目信息、检测单位提供的检测数据和检测报告；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；将项目信息、检测数据、检测报告和验收标准相结合，生成验收方案；接收用户发起的消防验收请求；对待验收项目的各子项进行现场抽样性检查及功能测试，获取待验收项目的各子项的现场实际数据。本发明可使得验收方案与各子项的现场实际数据自动化对比，实现消防验收记录报告生成的智能化、自动化、标准化和透明化，避免人工数据对比产生错误，进而确保验收方案的合理性、合规性和标准化。
Description
技术领域
本发明涉及消防验收技术领域，具体为一种消防验收智能量化方法。
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，目前消防验收方法是消防验收专家先赶赴项目现场进行现场检查，然后消防验收专家根据检查记录与验收方案进行比较形成验收报告，而人工数据对比容易产生错误，且存在一定的主观性，给验收报告的合理性带来一定的影响。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种消防验收智能量化方法，具备智能量化验收的优点，解决了人工数据对比容易产生错误，且存在一定的主观性，给验收报告的合理性带来一定的影响的问题。
为解决上述的技术问题，本发明提供如下技术方案：一种消防验收智能量化方法，包括以下步骤：
S1、整理用户提供的项目信息、检测单位提供的检测数据和检测报告；
S2、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；
S3、将项目信息、检测数据、检测报告和验收标准相结合，生成验收方案；
S4、接收用户发起的消防验收请求；
S5、对待验收项目的各子项进行现场抽样性检查及功能测试，获取待验收项目的各子项的现场实际数据；
S6、按照验收方案，基于深度学习技术的算法模型，在验收设备中输入各子项的现场实际数据，智能自动生成消防验收记录报告。
进一步地，所述验收设备包括接收模块、自动预验模块和生成模块，接收模块用于接收输入的验收方案及各子项的现场实际数据，自动预验模块包括支撑数据库单元与AI单元，支撑数据库单元生成消防验收标准，AI单元用于将检测数据、检测报告与消防验收标准相匹配；生成模块用于验收完成，智能自动生成消防验收记录报告。
进一步地，所述项目信息包括消防设计审查资料、竣工图纸和隐蔽工程监理记录资料。
进一步地，所述消防设计审查资料包括消防部门批准文件、消防设计审查意见、消防设计变更情况、消防设计专家论证会纪要和有关说明。
进一步地，所述各子项的现场实际数据获取方法包括：
对待验收项目防火、消防设施等外观质量进行现场查看；
对涉及距离、宽度、长度、面积等可测量的指标进行现场测量；
对消防设施的功能进行现场测试；
通过现场检查和专业仪器对消防产品进行现场判定。
进一步地，在S6中，当验收方案与各子项的现场实际数据两者一致时，判定该子项验收合格。
进一步地，在S6中，当验收方案与各子项的现场实际数据两者不一致时，根据各子项的现场实际数据偏离对应的子项验收方案文件的程度形成验收报告。
借由上述技术方案，本发明提供了一种消防验收智能量化方法，至少具备以下有益效果：
该消防验收智能量化方法，基于深度学习技术的算法模型，可使得验收方案与各子项的现场实际数据自动化对比，实现消防验收记录报告生成的智能化、自动化、标准化和透明化，避免人工数据对比产生错误，进而确保验收方案的合理性、合规性和标准化。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分：
图1为消防验收智能量化方法的框图。
具体实施方式
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清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
请参阅图1，一种消防验收智能量化方法，包括以下步骤：
S1、整理用户提供的项目信息、检测单位提供的检测数据和检测报告；
S2、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；
S3、将项目信息、检测数据、检测报告和验收标准相结合，生成验收方案；
S4、接收用户发起的消防验收请求；
S5、对待验收项目的各子项进行现场抽样性检查及功能测试，获取待验收项目的各子项的现场实际数据；
S6、按照验收方案，基于深度学习技术的算法模型，在验收设备中输入各子项的现场实际数据，智能自动生成消防验收记录报告，当验收方案与各子项的现场实际数据两者一致时，判定该子项验收合格，当验收方案与各子项的现场实际数据两者不一致时，根据各子项的现场实际数据偏离对应的子项验收方案文件的程度形成验收报告。
项目信息包括消防设计审查资料、竣工图纸和隐蔽工程监理记录资料，消防设计审查资料包括消防部门批准文件、消防设计审查意见、消防设计变更情况、消防设计专家论证会纪要和有关说明。
各子项的现场实际数据获取方法包括：
对待验收项目防火、消防设施等外观质量进行现场查看；
对涉及距离、宽度、长度、面积等可测量的指标进行现场测量；
对消防设施的功能进行现场测试；
通过现场检查和专业仪器对消防产品进行现场判定。
验收设备包括接收模块、自动预验模块和生成模块，接收模块用于接收输入的验收方案及各子项的现场实际数据，自动预验模块包括支撑数据库单元与AI单元，支撑数据库单元生成消防验收标准，AI单元用于将检测数据、检测报告与消防验收标准相匹配；生成模块用于验收完成，智能自动生成消防验收记录报告。
需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种消防验收智能量化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、整理用户提供的项目信息、检测单位提供的检测数据和检测报告；
S2、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；
S3、将项目信息、检测数据、检测报告和验收标准相结合，生成验收方案；
S4、接收用户发起的消防验收请求；
S5、对待验收项目的各子项进行现场抽样性检查及功能测试，获取待验收项目的各子项的现场实际数据；
S6、按照验收方案，基于深度学习技术的算法模型，在验收设备中输入各子项的现场实际数据，智能自动生成消防验收记录报告。
2.根据权利要求1所述的消防验收智能量化方法，其特征在于：所述验收设备包括接收模块、自动预验模块和生成模块，接收模块用于接收输入的验收方案及各子项的现场实际数据，自动预验模块包括支撑数据库单元与AI单元，支撑数据库单元生成消防验收标准，AI单元用于将检测数据、检测报告与消防验收标准相匹配；生成模块用于验收完成，智能自动生成消防验收记录报告。
3.根据权利要求1所述的消防验收智能量化方法，其特征在于：所述项目信息包括消防设计审查资料、竣工图纸和隐蔽工程监理记录资料。
4.根据权利要求1所述的消防验收智能量化方法，其特征在于：所述消防设计审查资料包括消防部门批准文件、消防设计审查意见、消防设计变更情况、消防设计专家论证会纪要和有关说明。
5.根据权利要求1所述的消防验收智能量化方法，其特征在于：所述各子项的现场实际数据获取方法包括：
对待验收项目防火、消防设施等外观质量进行现场查看；
对涉及距离、宽度、长度、面积等可测量的指标进行现场测量；
对消防设施的功能进行现场测试；
通过现场检查和专业仪器对消防产品进行现场判定。
6.根据权利要求1所述的消防验收智能量化方法，其特征在于：在S6中，当验收方案与各子项的现场实际数据两者一致时，判定该子项验收合格。
7.根据权利要求1所述的消防验收智能量化方法，其特征在于：在S6中，当验收方案与各子项的现场实际数据两者不一致时，根据各子项的现场实际数据偏离对应的子项验收方案文件的程度形成验收报告。
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