CN115098919B - 基于bim的数字化工程建设项目综合管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统及方法，系统包括登录验证模块、输入模块、管理模块和存储模块；登录验证模块用于获取输入模块的使用者的脸部图像，判断脸部图像是否符合设定的质检要求，对符合设定的质检要求的脸部图像进行人脸识别，判断该使用者是否具有输入模块的使用权限，输入模块用于获取具有使用权限的使用者输入操作指令，管理模块用于基于操作指令对存储模块中存储的工程建设项目的数据进行管理。本发明在对输入模块的使用者进行人脸识别的过程中，通过先对脸部图像进行质检，然后再对符合质检要求的脸部图像进行人脸识别，能够显著提高进入人脸识别过程中的脸部图像的质量，从而提高人脸识别一次性通过的成功率。

Description

基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统及方法

技术领域

本发明涉及工程项目管理领域，尤其涉及基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统及方法。

背景技术

BIM技术可以实现从建筑设计、施工、运营全生命周期的建筑信息的整合。同时，建设、勘察、设计、监理、施工等工程建设参与方和设施运营管理部门还可基于BIM进行协同工作，有效提高工作效率、节约资源、降低成本，实现可持续发展。

现有的基于BIM的管理系统，在对系统的用户，即项目的参与方和运营管理部门提供身份验证服务时，往往是采用人脸识别的方式，在进行人脸识别时直接将采集到的人脸图像传输至验证服务器进行身份验证。这样的设置方式，使得人脸识别一次性通过的成功率受到影响，使得用户需要重新进行身份验证的概率增大，影响了基于BIM的管理系统的用户体验。

发明内容

本发明的目的在于公开基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统及方法，解决现有技术中的基于BIM的管理系统在对用户进行人脸识别时，直接将人脸图像传输至验证服务器进行身份验证导致的人脸识别一次性通过的成功率受到影响的问题。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一方面，本发明提供了基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，包括登录验证模块、输入模块、管理模块和存储模块；

登录验证模块包括拍摄单元、质检单元和验证单元；

拍摄单元用于获取输入模块的使用者的脸部图像；

质检单元用于通过如下方式判断脸部图像是否符合设定的质检要求：

使用预设的图像掩模对脸部图像进行掩模运算，获得掩模图像；

判断掩模图像中符合预设的判断模型的像素点的比例是否小于预设的比例阈值，若是，则对脸部图像进行质检系数判断，若否，则表示脸部图像不符合设定的质检要求；

质检系数判断包括：

通过如下公式计算脸部图像的质检系数quainscoe：

式中，w₁、w₂表示预设的权重参数，nfce表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点的总数，nal表示脸部图像的像素点总数，vai表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点在亮度分量图像L中的像素点的像素值的方差，stvai表示设定的方差标准值；

若quainscoe大于设定的质检系数阈值，则表示脸部图像符合设定的质检要求，否则，表示脸部图像不符合设定的质检要求；

验证单元用于对符合设定的质检要求的脸部图像进行人脸识别，判断该使用者是否具有输入模块的使用权限；

输入模块用于获取具有使用权限的使用者输入操作指令；

管理模块用于基于操作指令对存储模块中存储的工程建设项目的数据进行管理。

优选地，所述预设的判断模型包括：

其中，pix₁和pix₂分别表示图像A中的像素点pix在YCrCb颜色空间中对应的Cb分量和 Cr分量的值，par₁和par₂分别表示第一计算系数和第二计算系数，par₁∈(89,119)，par₂∈(149,169)，str表示自适应分量判断阈值，str∈(8,16)，dist(pix,mid)表示像素点pix与图像A的图像中心之间的距离，ltr表示预设的距离判断阈值，pix_L表示像素点pix在Lab颜色空间中对应的L分量中的值。

优选地，所述亮度分量图像L为脸部图像在Lab颜色空间中的亮度分量的图像。

优选地，所述拍摄单元还用于在脸部图像不符合设定的质检要求时，再次获取输入模块的使用者的脸部图像。

优选地，所述工程建设项目的数据包括：

工程建设项目策划数据、工程建设项目合同数据、工程建设项目经验数据、工程建设项目BIM协同数据、工程建设项目管理数据和工程建设项目验收数据。

优选地，所述工程建设项目策划数据包括项目目标、项目实施计划、项目人员安排、项目进度计划和项目成本预算。

优选地，所述工程建设项目BIM协同数据包括BIM施工进度模型和BIM造价模型。

优选地，所述工程建设项目管理数据包括质量、进度、造价、安全管理及合同与信息管理和组织协调与环境管理数据。

优选地，基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统还包括BIM模型生成模块，

BIM模型生成模块用于生成BIM施工进度模型和BIM造价模型。

另一方面，本发明还提供了基于BIM的数字化工程建设项目综合管理方法，包括：

S1，获取输入模块的使用者的脸部图像；

S2，通过如下方式判断脸部图像是否符合设定的质检要求：

使用预设的图像掩模对脸部图像进行掩模运算，获得掩模图像；

判断掩模图像中符合预设的判断模型的像素点的比例是否小于预设的比例阈值，若是，则对脸部图像进行质检系数判断，若否，则表示脸部图像不符合设定的质检要求；

质检系数判断包括：

通过如下公式计算脸部图像的质检系数quainscoe：

式中，w₁、w₂表示预设的权重参数，nfce表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点的总数，nal表示脸部图像的像素点总数，vai表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点在亮度分量图像L中的像素点的像素值的方差，stvai表示设定的方差标准值；

若quainscoe大于设定的质检系数阈值，则表示脸部图像符合设定的质检要求，否则，表示脸部图像不符合设定的质检要求；

S3，对符合设定的质检要求的脸部图像进行人脸识别，判断该使用者是否具有输入模块的使用权限；

S4，获取具有使用权限的使用者输入操作指令；

S5，基于操作指令对存储模块中存储的工程建设项目的数据进行管理。

本发明的基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，在对输入模块的使用者进行人脸识别的过程中，通过先对脸部图像进行质检，然后再对符合质检要求的脸部图像进行人脸识别，这样的设置方式，能够显著提高进入人脸识别过程中的脸部图像的质量，从而提高人脸识别一次性通过的成功率，有利于提高了基于BIM的管理系统的用户体验。在质检的过程中，本发明先是通过图像掩模来获取脸部图像中的目标区域，然后再对目标区域组成的掩模图像进行合预设的判断模型的像素点的比例的判断，接着再对符合预设的判断模型的像素点的比例小于预设的比例阈值的掩模图像所对应的脸部图像进行质检系数的判断。通过分步判断的方式有利于提高判断效率。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1为本发明基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统的一种示例性实施例图。

图2为本发明基于BIM的数字化工程建设项目综合管理方法的一种示例性实施例图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其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。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

一方面，如图1所示的一种实施例，本发明提供了基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，包括登录验证模块、输入模块、管理模块和存储模块；

登录验证模块包括拍摄单元、质检单元和验证单元；

拍摄单元用于获取输入模块的使用者的脸部图像；

质检单元用于通过如下方式判断脸部图像是否符合设定的质检要求：

使用预设的图像掩模对脸部图像进行掩模运算，获得掩模图像；

判断掩模图像中符合预设的判断模型的像素点的比例是否小于预设的比例阈值，若是，则对脸部图像进行质检系数判断，若否，则表示脸部图像不符合设定的质检要求；

质检系数判断包括：

通过如下公式计算脸部图像的质检系数quainscoe：

式中，w₁、w₂表示预设的权重参数，nfce表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点的总数，nal表示脸部图像的像素点总数，vai表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点在亮度分量图像L中的像素点的像素值的方差，stvai表示设定的方差标准值；

若quainscoe大于设定的质检系数阈值，则表示脸部图像符合设定的质检要求，否则，表示脸部图像不符合设定的质检要求；

验证单元用于对符合设定的质检要求的脸部图像进行人脸识别，判断该使用者是否具有输入模块的使用权限；

输入模块用于获取具有使用权限的使用者输入操作指令；

管理模块用于基于操作指令对存储模块中存储的工程建设项目的数据进行管理。

本发明的基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，在对输入模块的使用者进行人脸识别的过程中，通过先对脸部图像进行质检，然后再对符合质检要求的脸部图像进行人脸识别，这样的设置方式，能够显著提高进入人脸识别过程中的脸部图像的质量，从而提高人脸识别一次性通过的成功率，有利于提高了基于BIM的管理系统的用户体验。在质检的过程中，本发明先是通过图像掩模来获取脸部图像中的目标区域，然后再对目标区域组成的掩模图像进行合预设的判断模型的像素点的比例的判断，接着再对符合预设的判断模型的像素点的比例小于预设的比例阈值的掩模图像所对应的脸部图像进行质检系数的判断。通过分步判断的方式有利于提高判断效率。

具体的，在本发明中，以脸部图像的左下角为原点建立直角坐标系，图像掩模用于获取脸部图像中横坐标处于

的范围内，纵坐标处于

范围内的像素点。 xma表示脸部图像的横坐标的最大值，yma表示脸部图像的纵坐标的最大值。

本发明通过判断掩模图像中符合判断模型的像素点的比例是否大于设定的比例阈值来对脸部图像进行初步的质检，这样的设置方式，有利于避免将脸部皮肤像素点比例过高的脸部图像送入到后续的人脸识别过程。因为脸部皮肤像素点比例过高，意味着输入模块的使用者距离拍摄单元距离过近，很容易使得脸部图像未能包含输入模块的使用者的脸部的全貌。而本申请通过这样的设置方式，则是能很好地避免这个问题的出现。

但是，除了不能过近之外，对脸部图像的质量也有一定的要求，本发明是从脸部图像中符合预设的判断模型的像素点的比例以及脸部图像中符合预设的判断模型的像素点在亮度分量图像L中的像素点的像素值的方差这两方面进行考虑，计算获得质检系数，脸部图像中符合预设的判断模型的像素点的比例越大，符合预设的判断模型的像素点的亮度分量图像L中的像素点的方差越小，则质检系数越大，表示输入模块的使用者与拍摄单元之间的距离满足最小的距离要求，不会使得脸部区域在整幅脸部图像中的占比过小，同时，通过在亮度分量图像L中进行像素值的方差的计算，能够更为真实地反映符合预设的判断模型的像素点的像素值之间的分布情况，对于脸部图像而言，方差越小，表示噪声的影响越小，脸部图像的质量越高。

优选地，所述预设的判断模型包括：

其中，pix₁和pix₂分别表示图像A中的像素点pix在YCrCb颜色空间中对应的Cb分量和 Cr分量的值，par₁和par₂分别表示第一计算系数和第二计算系数，par₁∈(89,119)，par₂∈(149,169)，str表示自适应分量判断阈值，str∈(18,32)，dist(pix,mid)表示像素点pix 与图像A的图像中心之间的距离，ltr表示预设的距离判断阈值，pix_L表示像素点pix在Lab 颜色空间中对应的L分量中的值。

具体的，在具体实施过程中，这里的图像A既可以替换为掩模图像或符合设定的质检要求的脸部图像。

本发明上述模型，主要的作用是识别出脸部皮肤区域的像素点。而现有的皮肤识别模型，并没有考虑距离这一因素，容易选出距离图像A中线比较远的背景部分的像素点作为脸部皮肤区域的像素点。而本发明则是能够很好地避免这个问题。有利于获得正确的脸部皮肤区域的像素点数量占比，从而提高对脸部图像进行质检的正确性。同时，本发明在根据Cb分量和 Cr分量进行判断的过程中，引入了像素点pix在Lab颜色空间中对应的L分量中的值，这样的设置方式，使得不等式右边用于对Cb分量和Cr分量进行判断的值能够随着环境光线的改变而改变，从而提高本发明对脸部皮肤区域的像素点的识别能力。若在不等式的右边设置固定的值，则会使得适应性受到影响，因为在不同的光照条件中，脸部区域的像素点对应的Cb 分量和Cr分量的值也会随着改变，若设置固定的值，则仅能够适用于特征的光照条件。而本发明上述实施例则很好地解决了这个问题。

优选地，par₁的取值为109，par₂的取值为159，str的取值为24。

优选地，所述亮度分量图像L为脸部图像在Lab颜色空间中的亮度分量的图像。

优选地，操作指令可以包括查询指令、修改指令、插入指令、删除质量、存储指令等。这些指令被用来对存储模块中存储的数据进行管理。

优选地，所述拍摄单元还用于在脸部图像不符合设定的质检要求时，再次获取输入模块的使用者的脸部图像。

优选地，所述工程建设项目的数据包括：

工程建设项目策划数据、工程建设项目合同数据、工程建设项目经验数据、工程建设项目BIM协同数据、工程建设项目管理数据和工程建设项目验收数据。

优选地，所述工程建设项目策划数据包括项目目标、项目实施计划、项目人员安排、项目进度计划和项目成本预算。

优选地，工程建设项目合同数据可以包括项目参与各方(项目管理、勘察设计、监理、造价咨询、工程承包等)与建设单位签订的合同及供应商合同、劳动合同等。

优选地，工程建设项目经验数据可以包括类似工程项目案例及经验总结交流知识资料和企业相关工程项目管理历史经验总结及知识库等数据。

优选地，所述工程建设项目BIM协同数据包括BIM施工进度模型和BIM造价模型。

优选地，所述工程建设项目管理数据包括质量、进度、造价、安全管理及合同与信息管理和组织协调与环境管理数据。

优选地，工程建设项目验收数据包括工程项目过程监测与检验及验收数据和工程验收报告等。

优选地，基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统还包括BIM模型生成模块，

BIM模型生成模块用于生成BIM施工进度模型和BIM造价模型。

具体的，BIM模型生成模块可以工程建设项目的整体模型，通过对整体模型中已经施工完成的部分标注突出的颜色，例如橙色、绿色等来显示施工进度。而造价模型则是在整体模型中对各个建筑构建的价格进行标注得到。

优选地，管理模块和存储模块可以设置在云平台中，而登录验证模块、输入模块则设置在用户端中，用户端包括电脑、智能手机等设备。

优选地，所述对符合设定的质检要求的脸部图像进行人脸识别，判断该使用者是否具有输入模块的使用权限，包括：

将符合设定的质检要求的脸部图像记为P；

对P进行优化处理，获得优化图像ahP；

对优化图像ahP进行人脸识别，判断该使用者是否具有输入模块的使用权限。

优选地，所述对P进行优化处理，获得优化图像ahP，包括：

将P从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间，获得L、a、b三个分量所对应的图像PL、Pa、Pb；

对图像PL进行如下优化处理：

式中，Θ表示预设的比例系数，Θ∈(0,1)，PL'表示对PL进行优化后得到的图像，PL(x,y) 表示PL中位置为(x,y)的像素点的像素值，PL'(x,y)表示PL'中位置为(x,y)的像素点的像素值，Φ表示指数参数，λ表示预设的常数参数，nr(x,y)表示PL中以位置为(x,y)的像素点为圆心的，半径为R的范围内的像素点的集合，L(s)表示nr(x,y)中的像素点s的像素值， longst[(x,y),s]表示位置为(x,y)的像素点和像素点s之间的直线长度，Ω表示nr(x,y)中所有的像素点与位置为(x,y)的像素点的像素值的差的标准差，Ψ表示nr(x,y)中所有的像素点与位置为(x,y)的像素点之间的直线长度的标准差；

将PL’、Pa、Pb转换回RGB颜色空间，获得优化图像ahP。

本发明上述实施例，在对P进行优化处理时，通过分别从光线调节和像素值调节两方面入手，然后再将调节的结果进行融合，从而获得优化图像。优化后的图像不仅光线分布更为均衡，而且由于噪声影响导致的像素点之间的像素值突变也得到了有效的缓解，使得优化后的图像质量更高，更利于进行准确的人脸识别。在对像素点进行像素值调节时，本发明从像素值差别和直线长度差别两方面入手，有利于在尽可能地降低对优化图像中的轮廓信息的含量的影响的同时，实现对像素点之间的像素值突变的有效处理。

另一方面，如图2所示，本发明还提供了基于BIM的数字化工程建设项目综合管理方法，包括：

S1，获取输入模块的使用者的脸部图像；

S2，通过如下方式判断脸部图像是否符合设定的质检要求：

使用预设的图像掩模对脸部图像进行掩模运算，获得掩模图像；

判断掩模图像中符合预设的判断模型的像素点的比例是否小于预设的比例阈值，若是，则对脸部图像进行质检系数判断，若否，则表示脸部图像不符合设定的质检要求；

质检系数判断包括：

通过如下公式计算脸部图像的质检系数quainscoe：

式中，w₁、w₂表示预设的权重参数，nfce表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点的总数，nal表示脸部图像的像素点总数，vai表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点在亮度分量图像L中的像素点的像素值的方差，stvai表示设定的方差标准值；

若quainscoe大于设定的质检系数阈值，则表示脸部图像符合设定的质检要求，否则，表示脸部图像不符合设定的质检要求；

S3，对符合设定的质检要求的脸部图像进行人脸识别，判断该使用者是否具有输入模块的使用权限；

S4，获取具有使用权限的使用者输入操作指令；

S5，基于操作指令对存储模块中存储的工程建设项目的数据进行管理。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变形，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

需要说明的是，在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个处理单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元/模块集成在一个单元/模块中。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元/模块的形式实现。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，处理器可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。

实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。

Claims (9)

1.基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，其特征在于，包括登录验证模块、输入模块、管理模块和存储模块；

登录验证模块包括拍摄单元、质检单元和验证单元；

拍摄单元用于获取输入模块的使用者的脸部图像；

质检单元用于通过如下方式判断脸部图像是否符合设定的质检要求：

使用预设的图像掩模对脸部图像进行掩模运算，获得掩模图像；

判断掩模图像中符合预设的判断模型的像素点的比例是否小于预设的比例阈值，若是，则对脸部图像进行质检系数判断，若否，则表示脸部图像不符合设定的质检要求；

质检系数判断包括：

通过如下公式计算脸部图像的质检系数quainscoe：

式中，w₁、w₂表示预设的权重参数，nfce表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点的总数，nal表示脸部图像的像素点总数，vai表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点在亮度分量图像L中的像素点的像素值的方差，stvai表示设定的方差标准值；

若quainscoe大于设定的质检系数阈值，则表示脸部图像符合设定的质检要求，否则，表示脸部图像不符合设定的质检要求；

验证单元用于对符合设定的质检要求的脸部图像进行人脸识别，判断该使用者是否具有输入模块的使用权限；

输入模块用于获取具有使用权限的使用者输入操作指令；

管理模块用于基于操作指令对存储模块中存储的工程建设项目的数据进行管理；

所述预设的判断模型包括：

其中，pix₁和pix₂分别表示图像A中的像素点pix在YCrCb颜色空间中对应的Cb分量和Cr分量的值，par₁和par₂分别表示第一计算系数和第二计算系数，par₁∈(89,119)，par₂∈(149,169)，str表示自适应分量判断阈值，str∈(8,16)，dist(pix,mid)表示像素点pix与图像A的图像中心之间的距离，ltr表示预设的距离判断阈值，pix_L表示像素点pix在Lab颜色空间中对应的亮度分量图像L中的值。

2.根据权利要求1所述的基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，其特征在于，所述亮度分量图像L为脸部图像在Lab颜色空间中的亮度分量的图像。

3.根据权利要求1所述的基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，其特征在于，所述拍摄单元还用于在脸部图像不符合设定的质检要求时，再次获取输入模块的使用者的脸部图像。

4.根据权利要求1所述的基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，其特征在于，所述工程建设项目的数据包括：

工程建设项目策划数据、工程建设项目合同数据、工程建设项目经验数据、工程建设项目BIM协同数据、工程建设项目管理数据和工程建设项目验收数据。

5.根据权利要求4所述的基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，其特征在于，所述工程建设项目策划数据包括项目目标、项目实施计划、项目人员安排、项目进度计划和项目成本预算。

6.根据权利要求4所述的基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，其特征在于，所述工程建设项目BIM协同数据包括BIM施工进度模型和BIM造价模型。

7.根据权利要求4所述的基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，其特征在于，所述工程建设项目管理数据包括质量、进度、造价、安全管理及合同与信息管理和组织协调与环境管理数据。

8.根据权利要求6所述的基于BIM的数字化工程建设项目综合管理系统，其特征在于，还包括BIM模型生成模块，

BIM模型生成模块用于生成BIM施工进度模型和BIM造价模型。

9.基于BIM的数字化工程建设项目综合管理方法，其特征在于，包括：

S1，获取输入模块的使用者的脸部图像；

S2，通过如下方式判断脸部图像是否符合设定的质检要求：

使用预设的图像掩模对脸部图像进行掩模运算，获得掩模图像；

判断掩模图像中符合预设的判断模型的像素点的比例是否小于预设的比例阈值，若是，则对脸部图像进行质检系数判断，若否，则表示脸部图像不符合设定的质检要求；

质检系数判断包括：

通过如下公式计算脸部图像的质检系数quainscoe：

式中，w₁、w₂表示预设的权重参数，nfce表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点的总数，nal表示脸部图像的像素点总数，vai表示脸部图像中符合预设的判断模型的像素点在亮度分量图像L中的像素点的像素值的方差，stvai表示设定的方差标准值；

若quainscoe大于设定的质检系数阈值，则表示脸部图像符合设定的质检要求，否则，表示脸部图像不符合设定的质检要求；

S3，对符合设定的质检要求的脸部图像进行人脸识别，判断该使用者是否具有输入模块的使用权限；

S4，获取具有使用权限的使用者输入操作指令；

S5，基于操作指令对存储模块中存储的工程建设项目的数据进行管理；

所述预设的判断模型包括：

其中，pix₁和pix₂分别表示图像A中的像素点pix在YCrCb颜色空间中对应的Cb分量和Cr分量的值，par₁和par₂分别表示第一计算系数和第二计算系数，par₁∈(89,119)，par₂∈(149,169)，str表示自适应分量判断阈值，str∈(8,16)，dist(pix,mid)表示像素点pix与图像A的图像中心之间的距离，ltr表示预设的距离判断阈值，pix_L表示像素点pix在Lab颜色空间中对应的亮度分量图像L中的值。

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