CN115456595A - 一种基于多源数据融合的工程建设项目综合管控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多源数据融合的工程建设项目综合管控方法，该方法基于多源数据融合方法，对智慧工地中各种庞杂的包括“人、机、料、法、环”生产要素类数据的信息数据进行多源数据感知和结构化分类等处理，通过多源数据感知、预处理和数据识别后，形成具体的提取多源数据集，继续结合所处的时空环境，通过分析提取多源数据集与时空环境的交互状态，构建关联关系描述模型，从而形成多源数据交互与关联体系，实现离散数据到时空数据的过程化处理。最终，打通了各个独立软件模块各自数据互不相通的局面，建立了面向业务数据的协同共享交换数据体系，实现了业务数据与时空数据的整合应用。

Description

一种基于多源数据融合的工程建设项目综合管控方法

技术领域

本发明涉及工程管理信息化技术领域，更具体地，涉及一种基于多源数据融合的工程建设项目综合管控方法。

背景技术

当前5G环境下，物联网设备多样化，各类物联网设备的通讯协议和数据交互协议不统一、不规范，对于设备数据传输的性能以及数据传输的稳定性有比较大的影响；在复杂场景下的施工现场，各个施工场景对于物联网设备的装配需求不同，对计算资源的需求不同，而传统的智慧工地系统在开发完毕之后，无法对各类物联网设备进行业务规则和设备连接解耦，从而无法实现对设备的按需部署，弹性扩展。

传统物联网系统的三层体系架构存在很多问题，比如信息独立无法交互，行业壁垒高，系统的高封闭性导致不同应用无法重用一些基础网络与硬件设施，无法共享其他系统的服务能力，因而需要构建一种更加灵活、可靠的物联网开放体系架构。

现有专利CN113264449A提供了一种实现智能塔吊的智慧工地物联网协同系统和方法，用于实现智能塔吊的智慧工地物联网协同系统，包括：作业规划层、协同调度层、物联网集成接口以及现场层。作业规划层可包括生产计划管理模块，用于生成生产计划。协同调度层可包括作业执行调度中心，用于处理生产计划，生成时序化控制指令。物联网集成接口可具有转译协调器，用于建立配置项表单，并根据时序化控制指令对应更新所述配置项表单，并由转译协调器对所述配置项表单中的配置项进行转译，获得作业指令；现场层可包括智能塔吊，用于响应作业指令。但该方法仅仅是针对工地上塔吊接入智慧工地物联网的描述，并未对工地上不同类型的设备及传感器如何实现多机接入进行说明。

发明内容

针对以上提到的现有技术中面临的不同类型设备的网络要求、通讯协议和接口协议不一致的技术问题，本发明提出了一种基于多源数据融合的工程建设项目综合管控方法，用以打通各个独立软件模块各自数据互不相通的局面，建立面向业务数据的协同共享交换数据体系，实现业务数据与时空数据的整合应用。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于多源数据融合的工程建设项目综合管控方法，包括：

获取工程建设项目中各种设备接入到项目物联网的原始多源数据集，做数据清洗剔除错误信息以获取有效多源数据集；所述原始多源数据集包括员工管理、设备监管、物料统计、方法管控和环境监测中的一种或多种生产要素类数据；

通过数据感知分析以获取所述有效多源数据集的时空数据；

将所述有效多源数据集中的各种生产要素类数据与事件间的交互层次及协同状态进行泛化表达的结构化处理，通过多源数据识别对结构化的有效多源数据集所具备的特征进行鉴别与提取以构建特征分类模型，基于该模型对新接入到所述项目物联网的原始多源数据集的特征进行识别，获取提取多源数据集；

分析所述提取多源数据集与所述时空数据的交互状态，构建关联关系描述模型，从而形成多源数据交互与关联体系；

基于所述多源数据交互与关联体系，融合工程建设项目的相关业务数据，构建面向业务数据的协同共享交换数据体系，以实现将业务数据与时空数据整合应用的工程建设项目综合管控。

进一步地，还包括：

基于面向服务的架构，搭建包括数据采集中间子系统和多机接入物联网开放服务模型子系统的所述项目物联网，以实现平台和应用的平级服务。

进一步地，所述多源数据识别具体包括：

获取所述原始多源数据集的缓存队列数据。

进一步地，所述基于该模型对新接入到所述项目物联网的原始多源数据集的特征进行识别具体包括：

基于所述特征分类模型对新接入到所述项目物联网的、未知特征的原始多源数据集进行分类；

依据分类的结果识别出相应的原始多源数据集的特征。

进一步地，所述员工管理用于对项目员工的综合管理，包括实名认证、行为识别和人员定位中的一种或多种功能模块；

所述设备监管用于为项目员工提供日常工程建设和物料运输所需的器械，包括塔吊监测、卸料平台监测、龙门吊监测、盾构机监测和履带吊监测中的一种或多种功能模块；

所述物料统计用于提供工程建设项目所需的原材料并对其进行统计和储存，包括智能地磅管理和物料管理中的一种或多种功能模块；

所述方法管控用于对设备工作提供方法指导，包括设备巡检、实测实量和钢筋数量识别中的一种或多种功能模块；

所述环境监测用于实时监控项目各项环境指标，为人员、设备的施工提供安全保障，包括扬尘监测、用水监测、深基坑监测、混凝土监测、高支模监测和振动光纤报警中的一种或多种功能模块。

进一步地，所述多机接入物联网开放服务模型包括设备接入适配服务模块、设备管理服务模块、数据管理服务模块和应用管理服务模块中的一种或多种。

进一步地，所述多机接入物联网开放服务模型的接口通过抽象感知层信息以统一设备标识，通过屏蔽感知层终端与数据的差异性，将统一的设备接口资源池提供给应用开发者。

进一步地，所述多机接入物联网开放服务模型的接口为用户提供资源与服务的统一访问权限。

进一步地，所述数据采集中间子系统能够将工程建设项目中各种设备的驱动、中间件自身的业务服务和用户访问接口中的一种或多种都以服务的方式构建，并挂载到所述数据采集中间子系统内部的企业服务总线上。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

(1)本发明基于多源数据融合方法，对智慧工地中各种庞杂的包括“人、机、料、法、环”生产要素类数据的信息数据进行多源数据感知和结构化分类等处理，通过多源数据感知、预处理和数据识别后，形成具体的提取多源数据集，继续结合所处的时空环境，通过分析提取多源数据集与时空环境的交互状态，构建关联关系描述模型，从而形成多源数据交互与关联体系，实现离散数据到时空数据的过程化处理。最终，打通了各个独立软件模块各自数据互不相通的局面，建立了面向业务数据的协同共享交换数据体系，实现了业务数据与时空数据的整合应用。

(2)本发明基于SOA架构(面向服务的架构)，搭建了数据采集中间子系统和多机接入物联网开放服务模型子系统，实现了平台和应用的平级服务，解决了平台扩展性与业务支撑性的矛盾。系统中的每个组件均通过SOA的架构进行整合，整个系统构成两个企业服务总线(ESB)的结构，可成功实现平台的开闭原则，当需要新的硬件或新的业务时，只需要增加新的接口形式即可，可以较为轻松地实现物联网的开放与扩展。

(3)本发明基于多源数据融合理论和SOA架构，引入了物联网平台规则引擎，搭建了智慧工地多机接入物联网开放服务模型。该开放服务模型由多个服务模块组成，主要包括设备接入适配服务模块、设备管理服务模块、数据管理服务模块以及应用管理服务模块。该开放服务模型的接口通过抽象感知层信息，统一设备标识，实现物联网资源数据的融合统一，通过屏蔽感知层终端与数据的差异性，将统一的设备接口资源池提供给应用开发者，从而有利于物联网终端快速接入平台，推动异构终端与数据的互联。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的智慧工地多源数据融合流程示意图；

图2为本发明实施例提供的智慧工地SOA框架结构示意图；

图3为本发明实施例提供的智慧工地多机接入物联网开放服务模型架构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种基于多源数据融合的智慧工地综合管控方法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细地说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明的各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

本申请的说明书、权利要求书或附图中的术语“包括”或“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包括了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备并没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还可以包括没有列出的步骤或单元，或可选地还可以包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

为解决智慧工地复杂场景下纷繁芜杂的人、机、料、法、环设备接入的技术问题，基于多源信息融合理论与技术，采用面向服务的架构SOA(Service-OrientedArchitecture)，引入了物联网平台规则引擎，搭建了多机接入物联网开放服务模型并提出了相应的智慧工地综合管控方法，实现了智慧工地物联网设备接入、数据处理、服务发布、用户管理和应用展现的技术效果。

基于多源信息融合理论与技术可对智慧工地中各种庞杂的多机信息数据进行多源数据感知、结构化分类，从而形成识别体系。当智慧工地中一系列多目标数据源物联接入到智慧工地物联网平台时，其中的多源数据初始定义、数据类型及其响应方式往往标准不一，数据、信号与文档的字段设置、标准、定义与数据结构预设参数往往缺乏统一性，短时间内会在智慧工地物联网内产生大量的脏数据。因此，多源数据接入物联网后，需要结合信息资源管理理论、融合理论、识别理论等对多源数据进行预处理，对其中的多源数据的不一致性和错误进行清洗和结构化处理，以提高智慧工地多源数据的质量，使其在内容有效性与结构规范性上均有所保障，从而服务于后续的智慧工地多机接入物联网开放服务模型。同时，智慧工地多机接入物联网开放服务模型采用虚拟化技术建设云计算存储资源池，实现弹性可扩展的IT实施环境，搭建了统一的数据共享交换模块，对数据在时间和空间维度上做处理，通过分析交互状态并构建关联关系描述模型，从而形成其中的多源数据交互与关联体系，实现离散数据到时空数据的过程化处理，打通了各个独立软件模块各自数据互不相通的局面，建立面向业务数据的协同共享交换数据体系，实现了业务数据与时空数据的整合应用。

采用SOA框架后，平台和应用成为了平级服务，解决了平台扩展性与业务支撑性的矛盾。系统中的每个组件均通过SOA的架构进行整合，从逻辑上讲，整个系统构成一个企业服务总线(ESB)的结构，可成功实现平台的开闭原则(OCP原则)，实现了物联网的开放扩展特性。并且由于SOA架构具有分布式的部署方式，它赋予物联网平台跟随实际工程项目要求进行灵活部署的能力，由于智慧工地物联网后续扩展的可能性较大，因此采用独立运营物联网平台的方式进行部署。物联网平台单独运营于一个服务器集群之上，并由专门的运维团队进行日常管理维护。物联网平台除保证完善的支撑业务功能外，还要实现完善的安全机制和服务注册机制。所有智慧工地具体的业务应用通过完善的远程调用机制(如：WebService)来实现与建管平台、BIM模型或其他外部应用服务的交互。

多机接入物联网开放服务模型由多个服务模块组成，主要包括设备接入适配服务模块、设备管理服务模块、数据管理服务模块以及应用管理服务模块。多机接入物联网开放服务模型接口通过抽象感知层信息，统一设备标识，实现物联网资源数据的融合统一。例如：针对工地作业的塔吊起重机，通过高精度传感器采集塔机的风速、载荷、回转、幅度和高度信息，控制器根据实时采集的信息做出安全报警和规避危险的措施，同时把相关的安全信息通过多机接入物联网开放服务模型传动到应用终端。

由于工地上具有的传感器及设备种类庞杂，通过构建基于物联网设备数据模型理念，针对设备数据深入分析，设备数据融合，兼容多设备数据结构，并使其融合构建物联网设备数据标准。通过屏蔽感知层终端与数据的差异性，将统一的设备接口资源池提供给应用开发者。利于物联网终端快速接入平台，推动异构终端与数据的互联。同时，多机接入物联网开放服务模型接口也为用户提供资源与服务的统一访问权限。通过完善开放服务平台下的物联网复杂业务逻辑，为智慧工地物联网设备接入、数据处理、服务发布、用户管理和应用展现等一系列服务提供框架性解决方案，用于快速部署资源开放共享的智慧工地系统。

更具体的，在一个实施例中，智慧工地多源数据融合流程示意图如图1所示，其展现了对智慧工地复杂数据信息的融合流程。从智慧工地各种硬件提取的数据出发，制定相应的提取规则对其中所存在的多目标数据源进行提取，随后物联接入的数据通过预处理和数据清洗剔除错误数据后形成有效数据，并按照“人、机、料、法、环”的生产要素类逻辑划分思路对从智慧工地各种硬件提取的数据进行初步归类。对从智慧工地各种硬件提取的数据按照生产要素类可划分为：员工管理(人)、设备监管(机)、物料统计(料)、方法管控(法)、环境监测(环)。基于WBS分解后，各要素之间相互弥补、缺一不可，为工程建设提供所需的各项生产要素。5项生产要素中，人员为核心要素，对其他4项生产要素起到统筹兼顾的作用。设备驾驶、物料运输、方法落实和环境治理均要依靠人员的操作来实现。设备监管为员工提供日常工程建设和物料运输所需的器械。物料统计负责提供工程建设所需的原材料，并对工地所有的材料进行统计和储存。方法管控对设备工作提供方法指导，并且可以通过AI智能辅助物料统计和环境监测。环境监测可实时监控工地各项环境指标，为人员、设备的施工提供安全保障。

员工管理方面主要包括实名认证、行为识别及人员定位等。实名认证主要通过人脸识别等方式记录劳务人员进出工地现场的时间。依托进出场记录，可精确统计班组、个人每日出勤的情况，月底形成月度考勤报表为工资结算发放提供依据。人员定位依靠在作业人员安全帽内加装预载人员身份信息的蓝牙定位模块，上传至物联网平台进行RSSI定位，并将信息与地图模型进行关联，以实现人员轨迹的可视化。行为识别在现有的视频监控的基础之上加入最新的人工智能(AI)技术，侦测安全隐患，发现后可立即报警，报警信号同步推送至管理人员；同时形成抓拍台账，保存于系统后台数据库。

设备监管方面主要包括塔吊监测、卸料平台监测、龙门吊监测、盾构机监测及履带吊监测等。塔吊监测：塔机安全监测系统基于塔机传感器的载重和幅度、风速和倾角等数据，对每次吊装载重进行实时监控，实现对塔机间碰撞提供实时预警，以降低安全风险。卸料平台监测：卸料平台监控是通过重量传感器随时监测卸料平台的重量、钢架料台倾斜角度，系统设置危险阈值，对异常进行提醒和记录，防止超载、倾翻和进行安全隐患排查。龙门吊监测：龙门吊安全监控系统具有实时监视、故障分析处理、数据采集、运行维护、生产统计和整车使用状况分析功能，达到实时监控龙门吊运行状态。盾构机监测：盾构机安全监控系统具有实时监视、故障分析处理、数据采集、运行维护、生产统计和整车使用状况分析功能，达到实时监控盾构机运行状态。履带吊监测：履带吊监控系统自动实时监测履带吊的起升载荷、吊臂伸缩长度、臂架工作角度，实现对危险行为预警，以减少对履带吊的危险操作。

物料统计方面主要包括智能地磅管理及物料管理等。智能地磅管理：通过软硬件结合实现物料现场验收环节全方位管控，规避材料进场就亏、称重环节作弊、材料进场便损失等现象的发生，达到提升企业及项目部经济效益的目的。物料管理：通过物料管理网页可以直观地看到物料验收和核心数据，方便管理者进行远程监管。同时可以通过展示的总数据层层分解至原始单据，确保数据来源准确、真实、及时和可靠。

方法管控主要包括设备巡检、实测实量及钢筋数量识别等。设备巡检：在智慧工地系统中加入二维码管理系统，扫描二维码可显示项目信息、技术交底内容、设备、人员、实测实量、安全质量等信息。实测实量：工作时由测量工具进行测量，测量数据通过蓝牙数据传输模块上传至APP和数据平台，实现了现场测量数据的实时记录与上传，其使用方法与常规设备基本一致，无需增加多余操作。钢筋数量识别：对照片中的钢筋或圆形物件进行图像分割、定位检测，快速返回检测物体的坐标，并进行标记。通过对现场图片的大量学习以对钢筋数量进行识别，目前其识别的准确率已经达到95％以上，从而大大减轻了人工数钢筋的工作量。

环境监测主要包括扬尘监测、用水监测、深基坑监测、混凝土监测、高支模监测及振动光纤报警等。扬尘监测：扬尘监测系统是将各种环境监测传感器(PM2.5、PM10、噪声、风速、风向、空气温湿度等)的数据进行实时采集和传输，便于管理者远程实时监控现场环境数据并能及时做出决策，提高了施工现场环境管理的及时性。用水监测：智能用水监测系统可以监测工地每个区域的用水量，根据各个时间段用水量分析工地用水高峰期，平均用水量及是否存在漏水和恶意用水等问题，实现降本增效。深基坑监测：深基坑监测系统通过现场布置全站仪、压力计和轴力计等，全自动化采集基坑状态数据，数据自动上传至平台，生成曲线和图表，实现数据自动比对与超值预警。混凝土监测：大体积混凝土无线测温系统由线状温度传感器、无线温度采集器、无线中继器、GPRS无线数据传输模块和管理软件组成。高支模监测：高支模安全监测系统用于实时监测高大模板支撑系统的模板沉降、立杆轴力、立杆水平侧移(纵横两个方向)、杆件倾角(纵横两个方向)，实现高支模施工安全的实时监测、超限预警和危险报警功能。振动光纤报警：传感光纤可以以围栏挂网式、地埋式(沙土，粘土，沙石土等)、入侵者试图攀爬和闯入的动作引起的振动会改变传输光的模式，经过信号分析处理能准确地判断是否有入侵，从而发出报警信号。

通过多源数据感知可以获取一系列多源数据的时空坐标以及运动数据，当智慧工地数据源物联接入到多机接入物联网后，一系列感应目标数据源所产生的多源数据均被暂时存储在特定的缓存队列中，而智慧工地多源数据识别的直接过程就是获取传感设备中的缓存队列数据的过程。随后进行多源数据结构化处理，核心任务是将之前识别后的有效数据进行有序存储、组织与管理，结构化的主要内容是：将有效的智慧工地时空维度中的人、机、料、法、环等实体与事件间的多源数据的交互层次与协同状态进行泛化表达，对每一类数据形成具体的特征，便于后续提取数据集。接着，通过多源数据识别对结构化的多源数据所具备的特征进行鉴别与提取，然后，依据所鉴别与提取的特征构建出特征分类模型，从而对新物联接入到智慧工地物联网系统的、未知特征的多源数据进行分类，最终，依据分类结果即可识别出相应的多源数据。数据结构化和数据识别后，形成具体的提取多源数据集，如：塔吊的高度、幅度、力矩、转角信息等塔吊设备数据归为一类数据集。继续结合之前数据识别过程中获取的时空坐标以及运动数据等时空数据，通过分析所述提取多源数据集与时空数据的交互状态，构建关联关系描述模型，从而形成其中的多源数据交互与关联体系，如：塔吊高度实时的风速、塔吊运行时间、历史作业信息等；最终，通过融合智慧工地的相关业务数据，实现智慧工地相应的应用功能(塔吊检测系统、多机防碰撞……)。

智慧工地SOA框架结构示意图如图2所示，图1的融合数据基于SOA框架中的智慧工地数据采集中间子系统，并通过SOA框架进入智慧工地物联网。智慧工地通过传感器、蓝牙、摄像头等设备将多个数据来源产生的各项数据输入至智慧工地数据采集中间子系统中，通过数据融合技术，将融合后的按照业务数据整合的数据传递至各个服务模块，主要包括设备接入适配服务模块、设备管理服务模块、数据管理服务模块以及应用管理服务模块。由于工地上的数据采集硬件的种类较为稳定，基本形式都为传感器、蓝牙、摄像头和读卡器等，不会出现大规模更换的场景，因此基于SOA框架中间子系统可以将各个硬件设备的驱动、中间件自身的业务服务和用户访问接口等都以服务的方式构建，并挂载到子系统内部的ESB上，当需要新的硬件或新的业务时，只需要增加新的接口形式即可，可以较为轻松地实现物联网的开放与扩展。

在一个实施例中，一种基于多源数据融合的智慧工地综合管控方法的流程示意图如图4所示，智慧工地多机接入物联网开放服务模型架构示意图如图3所示，该模型数据基于图1的多源信息融合技术，模型系统框架基于图2的SOA框架结构图，最终形成了智慧工地多机接入物联网开放服务模型技术架构。首先对智慧工地传感器、摄像机、读卡器等终端设备的数据进行提取，通过智慧工地物联网接入后，基于多源数据融合技术进行数据的感知、识别、交互、时空和业务分析，实现数据的业务和时空整合。通过管理层实现数据的互联互通，并对数据进行储存、处理和分析，将数据按照人、机、料、法、环和具体的业务进行汇总(人员定位、塔吊检测、物料管理等)。最后将数据汇入应用管理模块，按照设定的应用模板输出对应的应用服务。用户可以通过手机、PAD、电脑和大屏等显示应用终端，访问查询相关应用结果，了解各系统状态、时间、监控视频、项目情况等信息，并对相应的模块下发指令。

需要说明的是，附图中的流程图或框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法或计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能或操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，上述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。还要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别的，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还应该由所附权利要求的等同物来进行限定。

Claims (9)

1.一种基于多源数据融合的工程建设项目综合管控方法，其特征在于，包括：

获取工程建设项目中各种设备接入到项目物联网的原始多源数据集，做数据清洗剔除错误信息以获取有效多源数据集；所述原始多源数据集包括员工管理、设备监管、物料统计、方法管控和环境监测中的一种或多种生产要素类数据；

通过数据感知分析以获取所述有效多源数据集的时空数据；

将所述有效多源数据集中的各种生产要素类数据与事件间的交互层次及协同状态进行泛化表达的结构化处理，通过多源数据识别对结构化的有效多源数据集所具备的特征进行鉴别与提取以构建特征分类模型，基于该模型对新接入到所述项目物联网的原始多源数据集的特征进行识别，获取提取多源数据集；

分析所述提取多源数据集与所述时空数据的交互状态，构建关联关系描述模型，从而形成多源数据交互与关联体系；

基于所述多源数据交互与关联体系，融合工程建设项目的相关业务数据，构建面向业务数据的协同共享交换数据体系，以实现将业务数据与时空数据整合应用的工程建设项目综合管控。

2.如权利要求1所述的综合管控方法，其特征在于，还包括：

基于面向服务的架构，搭建包括数据采集中间子系统和多机接入物联网开放服务模型子系统的所述项目物联网，以实现平台和应用的平级服务。

3.如权利要求1所述的综合管控方法，其特征在于，所述多源数据识别具体包括：

获取所述原始多源数据集的缓存队列数据。

4.如权利要求1所述的综合管控方法，其特征在于，所述基于该模型对新接入到所述项目物联网的原始多源数据集的特征进行识别具体包括：

基于所述特征分类模型对新接入到所述项目物联网的、未知特征的原始多源数据集进行分类；

依据分类的结果识别出相应的原始多源数据集的特征。

5.如权利要求1所述的综合管控方法，其特征在于，所述员工管理用于对项目员工的综合管理，包括实名认证、行为识别和人员定位中的一种或多种功能模块；

所述设备监管用于为项目员工提供日常工程建设和物料运输所需的器械，包括塔吊监测、卸料平台监测、龙门吊监测、盾构机监测和履带吊监测中的一种或多种功能模块；

所述物料统计用于提供工程建设项目所需的原材料并对其进行统计和储存，包括智能地磅管理和物料管理中的一种或多种功能模块；

所述方法管控用于对设备工作提供方法指导，包括设备巡检、实测实量和钢筋数量识别中的一种或多种功能模块；

所述环境监测用于实时监控项目各项环境指标，为人员、设备的施工提供安全保障，包括扬尘监测、用水监测、深基坑监测、混凝土监测、高支模监测和振动光纤报警中的一种或多种功能模块。

6.如权利要求2所述的综合管控方法，其特征在于，所述多机接入物联网开放服务模型包括设备接入适配服务模块、设备管理服务模块、数据管理服务模块和应用管理服务模块中的一种或多种。

7.如权利要求2所述的综合管控方法，其特征在于，所述多机接入物联网开放服务模型的接口通过抽象感知层信息以统一设备标识，通过屏蔽感知层终端与数据的差异性，将统一的设备接口资源池提供给应用开发者。

8.如权利要求2所述的综合管控方法，其特征在于，所述多机接入物联网开放服务模型的接口为用户提供资源与服务的统一访问权限。

9.如权利要求2所述的综合管控方法，其特征在于，所述数据采集中间子系统能够将工程建设项目中各种设备的驱动、中间件自身的业务服务和用户访问接口中的一种或多种都以服务的方式构建，并挂载到所述数据采集中间子系统内部的企业服务总线上。

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