CN116090705A - 基于智慧工地的数据处理方法、系统及云平台 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于智慧工地的数据处理方法、系统及云平台。本发明在项目报告识别过程中，不必分析所有用电状态参考向量，也不必确定智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量与所有用电状态参考向量的共性支持指数，能够在实现智慧工地施工项目报告的识别处理的前提下尽可能减少数据处理量，提高项目报告识别的时效性，这样可以快速准确地得到智慧工地施工项目报告的识别信息，这样可以快速准确地得到智慧工地施工项目报告的识别信息，以便基于识别信息准确及时判断智慧工地施工项目报告对应的用电状态是否符合节能合规要求。

Description

基于智慧工地的数据处理方法、系统及云平台

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于智慧工地的数据处理方法、系统及云平台。

背景技术

智慧工地（Construction Site of Intelligentization）是指运用信息化手段，通过三维设计平台对工程项目进行精确设计和施工模拟，围绕施工过程管理，建立互联协同、智能生产、科学管理的施工项目信息化生态圈，并将此数据在虚拟现实环境下与物联网采集到的工程信息进行数据挖掘分析，提供过程趋势预测及专家预案，实现工程施工可视化智能管理，以提高工程管理信息化水平，从而逐步实现绿色建造和生态建造。基于此，智慧工地在应用时的用电量远高于传统工地，因此针对智慧工地的用电节能的准确及时分析判断势在必行。

发明内容

为改善相关技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于智慧工地的数据处理方法、系统及云平台。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于智慧工地的数据处理方法，应用于数据处理云平台，所述方法包括：

获取不少于一个待分析的智慧工地施工项目报告和每个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量；

在用电状态参考向量集中，确定不少于一个基准用电状态向量和每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网；

对于任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量，结合所述项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量；

将各个目标基准用电状态向量对应的参考向量关系网的融合结果作为所述任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网；

基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

在一些示例性实施例中，所述基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息，包括：

当所述不少于一个智慧工地施工项目报告的数目小于数目阈值时，对于所述任意一个智慧工地施工项目报告，在所述任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网中对所述任意一个智慧工地施工项目报告进行识别，得到所述任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息。

在一些示例性实施例中，所述基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息，包括：

当所述不少于一个智慧工地施工项目报告的数目不小于数目阈值时，将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组；

对于任意一个目标项目报告组，将所述任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网的融合结果作为所述任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网；

在所述任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网中对所述任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告进行识别，得到所述任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

在一些示例性实施例中，所述将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组，包括：

结合所述不少于一个智慧工地施工项目报告，确定包括第一设定数目的智慧工地施工项目报告的所有备用项目报告组；

获取所述所有备用项目报告组中的任意一个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目；

结合所述所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组，所述第二设定数目为所述不少于一个智慧工地施工项目报告的数目与所述第一设定数目的指定运算结果。

在一些示例性实施例中，所述结合所述所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组，包括：

结合所述所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第一项目报告组中包括符合第一要求的两个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告；结合所述各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目和所述各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第二项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第二项目报告组中包括符合第二要求的三个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告；直到确定包括所有智慧工地施工项目报告的末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目；

结合所述末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目进行预测，确定与所述末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目对应的第二设定数目的备用项目报告组；

依据所述第二设定数目的备用项目报告组，将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组。

在一些示例性实施例中，所述结合所述所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组，包括：

结合所述所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第一项目报告组中包括符合第一要求的两个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告；结合所述各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目和所述各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第二项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第二项目报告组中包括符合第二要求的三个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告；直到确定各个过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个过渡项目报告组中包括一半数目的智慧工地施工项目报告；

结合所述各个过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定包括所有智慧工地施工项目报告的末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目；

结合所述末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目进行预测，确定与所述末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目对应的第二设定数目的备用项目报告组；

依据所述第二设定数目的备用项目报告组，将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组。

在一些示例性实施例中，所述将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组，包括：

确定所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的任意两个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量之间的特征差异；

结合所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的任意两个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量之间的特征差异，对所述不少于一个智慧工地施工项目报告进行分组，得到所述不少于一个目标项目报告组。

在一些示例性实施例中，所述获取所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息，包括：

对于所述任意一个智慧工地施工项目报告，获取所述任意一个智慧工地施工项目报告对应的第三设定数目的目标用电状态参考向量，所述目标用电状态参考向量为与所述任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量的共性支持指数符合第一指定要求的用电状态参考向量；

对所述第三设定数目的目标用电状态参考向量进行顺序整理，得到所述任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息。

在一些示例性实施例中，所述在用电状态参考向量集中，确定不少于一个基准用电状态向量和每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网，包括：

在用电状态参考向量集中，对基础用电状态参考向量进行分组，得到不少于一个基础参考向量关系网；

对于所述不少于一个基础参考向量关系网中的任意一个基础参考向量关系网，将所述任意一个基础参考向量关系网的分组依据成员对应的用电状态参考向量作为任意一个基准用电状态向量；

对于除所述基础用电状态参考向量外的任意一个用电状态参考向量，将所述任意一个用电状态参考向量添加到与所述任意一个用电状态参考向量共性支持指数最大的基准用电状态向量对应的基础参考向量关系网中；

当不存在未添加到基础参考向量关系网中的用电状态参考向量时，得到每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网。

在一些示例性实施例中，所述结合所述项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量，包括：

获取所述项目用电状态向量的标签；

结合所述项目用电状态向量与各个标签匹配的基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量。

在一些示例性实施例中，所述结合所述项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量，包括：对于任意一个基准用电状态向量，当所述项目用电状态向量与所述任意一个基准用电状态向量的共性支持指数符合第二指定要求时，将所述任意一个基准用电状态向量作为所述项目用电状态向量对应的任意一个目标基准用电状态向量。

在一些示例性实施例中，所述结合所述项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量，包括：基于下采样操作后的项目用电状态向量与各个下采样操作后的基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述下采样操作后的项目用电状态向量对应的不少于一个下采样操作后的目标基准用电状态向量。

第二方面，本发明还提供了一种数据处理云平台，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。

第三方面，本发明还提供了一种数据处理系统，包括互相通信的数据处理云平台和智慧工地用电监测服务器；

所述数据处理云平台用于：

获取不少于一个待分析的智慧工地施工项目报告和每个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量；

在用电状态参考向量集中，确定不少于一个基准用电状态向量和每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网；

对于任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量，结合所述项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量；

将各个目标基准用电状态向量对应的参考向量关系网的融合结果作为所述任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网；

基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

应用于本发明实施例，先基于智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定项目用电状态向量对应的目标基准用电状态向量，然后基于目标基准用电状态向量确定智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，基于第一备用参考向量关系网获取智慧工地施工项目报告的识别信息。在上述的项目报告识别过程中，不必分析所有用电状态参考向量，也不必确定智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量与所有用电状态参考向量的共性支持指数，能够在实现智慧工地施工项目报告的识别处理的前提下尽可能减少数据处理量，提高项目报告识别的时效性，这样可以快速准确地得到智慧工地施工项目报告的识别信息，这样可以快速准确地得到智慧工地施工项目报告的识别信息，以便基于识别信息准确及时判断智慧工地施工项目报告对应的用电状态是否符合节能合规要求。

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是本发明实施例提供的一种基于智慧工地的数据处理方法的流程示意图。

图2是本发明实施例提供的一种基于智慧工地的数据处理系统的通信架构示意图。

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发明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、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

本发明实施例所提供的方法实施例可以在数据处理云平台、计算机设备或者类似的运算装置中执行。以运行在数据处理云平台上为例，数据处理云平台可以包括一个或多个处理器（处理器可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）和用于存储数据的存储器，可选地，上述数据处理云平台还可以包括用于通信功能的传输装置。本领域普通技术人员可以理解，上述结构仅为示意，其并不对上述数据处理云平台的结构造成限定。例如，数据处理云平台还可包括比上述所示更多或者更少的组件，或者具有与上述所示不同的配置。

存储器可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种基于智慧工地的数据处理方法对应的计算机程序，处理器通过运行存储在存储器内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至数据处理云平台。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括数据处理云平台的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

基于此，请参阅图1，图1是本发明实施例所提供的一种基于智慧工地的数据处理方法的流程示意图，该方法应用于数据处理云平台，进一步可以包括STEP201-STEP204描述的技术方案。

STEP201、获取不少于一个待分析的智慧工地施工项目报告和每个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量。

智慧工地施工项目报告可以理解为需要进行识别的施工项目报告。待分析的智慧工地施工项目报告的数目可以为一个或多个。

STEP202、在用电状态参考向量集中，确定不少于一个基准用电状态向量和每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网。

用电状态参考向量集可以是预存的用于进行用电状态匹配分析的向量库，用电状态参考向量集中包括多个用电状态参考向量。用电状态参考向量可以理解为已完成用电节能规范性判定的用电状态向量。其中，已完成用电节能规范性判定可以理解为该用电状态参考向量对应的用电节能规范性达标，也可以理解为该用电状态参考向量对应的用电节能规范性部分达标等，用电节能规范性可以根据用电状态参考向量的标签不同而存在差异。

在一些示例设计思路下，在用电状态参考向量集中，确定不少于一个基准用电状态向量和每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网的过程包括以下STEP2021至STEP2024。

STEP2021、在用电状态参考向量集中，对基础用电状态参考向量进行分组，得到不少于一个基础参考向量关系网。

在用电状态参考向量集中任选指定数目的用电状态参考向量作为基础用电状态参考向量（初始的用电状态参考向量）。

在确定基础用电状态参考向量后，对基础用电状态参考向量进行分组，得到不少于一个基础参考向量关系网。本发明实施例的分组思路可以基于K均值思路实现。

通过分组，可以将不同标签的基础用电状态参考向量拆解到不同的参考向量关系网中，也可以将相同标签的基础用电状态参考向量拆解到不同的参考向量关系网中。对于将相同标签的基础用电状态参考向量拆解到不同的参考向量关系网中的情况，虽然不同参考向量关系网中的基础用电状态参考向量的标签相同，但是，同一参考向量关系网中的基础用电状态参考向量之间的共性支持指数（相似度）更高。

在一些示例设计思路下，在对基础用电状态参考向量进行分组之前，可以先依据基础用电状态参考向量的标签对基础用电状态参考向量进行拆解，然后分别对各个组中的基础用电状态参考向量进行分组。这样可以提高分组时效性。

STEP2022、对于不少于一个基础参考向量关系网中的任意一个基础参考向量关系网，将任意一个基础参考向量关系网的分组依据成员对应的用电状态参考向量作为任意一个基准用电状态向量。

对基础用电状态参考向量进行分组后，得到X个基础参考向量关系网，X为不小于1的整数。由于基础参考向量关系网基于分组过程确定，所以每个基础参考向量关系网均具有一个分组依据成员，将分组依据成员对应的用电状态参考向量作为该基础参考向量关系网对应的基准用电状态向量。基于此，可以得到不少于一个基准用电状态向量。

STEP2023、对于除基础用电状态参考向量外的任意一个用电状态参考向量，将任意一个用电状态参考向量添加到与任意一个用电状态参考向量共性支持指数最大的基准用电状态向量对应的基础参考向量关系网中。

除基础用电状态参考向量外，用电状态参考向量集中还包括其他用电状态参考向量。在将基础用电状态参考向量进行分组后，需要将其它用电状态参考向量进行分组。对于除基础用电状态参考向量外的任意一个用电状态参考向量，分组的过程为：获取该任意一个用电状态参考向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，将该任意一个用电状态参考向量添加到共性支持指数最大的基准用电状态向量对应的基础参考向量关系网中。

STEP2024、当不存在未添加到基础参考向量关系网中的用电状态参考向量时，得到每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网。

对除基础用电状态参考向量外的各个用电状态参考向量均执行上述STEP2023，将各个用电状态参考向量添加到对应的基础参考向量关系网中，直到不存在未添加到基础参考向量关系网中的用电状态参考向量。当不存在未添加到基础参考向量关系网中的用电状态参考向量时，便能够得到与每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网。

在确定不少于一个基准用电状态向量以及每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网的过程中，先对指定数目的基础用电状态参考向量进行分组，然后对其它用电状态参考向量直接进行分组，可以减少分组耗时，提高用电状态参考向量分组的时效性。

在一些示例设计思路下，在确定不少于一个基准用电状态向量以及每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网后，对各个基准用电状态向量以及各个参考向量关系网中的用电状态参考向量进行下采样操作（特征压缩处理），以减少用电状态参考向量的缓存区消耗。

可以理解，在对基础用电状态参考向量进行分组，得到不少于一个基础参考向量关系网后，可以对各个基础参考向量关系网进行存储，每个基础参考向量关系网对应一个缓存区。

在一些示例设计思路下，缓存区为可调缓存区，任意一个基础参考向量关系网对应的缓存区可以根据实际情况进行调整。在将任意一个基础参考向量关系网加载到一个缓存区后，该任意一个基础参考向量关系网中可能需要添加新的用电状态参考向量，或者需要清除已有的用电状态参考向量。

STEP203、对于任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量，基于项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量；将各个目标基准用电状态向量对应的参考向量关系网的融合结果作为任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网。

对于任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量，先确定该项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，然后基于该项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，获取该项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量，以忽略部分与该项目用电状态向量的共性支持指数较小的基准用电状态向量，进而减小项目报告识别匹配的运算开销。

在一些示例设计思路下，基于项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量的过程为：获取该项目用电状态向量的标签；基于该项目用电状态向量与各个标签匹配的基准用电状态向量的共性支持指数，获取该项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量。

其中，项目用电状态向量的标签用于指示施工用电事件的类型。本发明实施例对获取项目用电状态向量的标签的方式不加以限定。比如，将项目用电状态向量输入多元回归模型（分类器），基于多元回归模型的输出结果确定项目用电状态向量的标签。标签匹配的基准用电状态向量可以理解为对应的标签与项目用电状态向量的标签相同的基准用电状态向量。基于此，可以先忽略部分与该项目用电状态向量的标签不匹配的基准用电状态向量，然后再确定该项目用电状态向量与各个标签匹配的基准用电状态向量的共性支持指数，减少运算开销。

在另一些示例性实施例中，基于项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量的过程为：基于下采样操作后的项目用电状态向量与各个下采样操作后的基准用电状态向量的共性支持指数，确定下采样操作后的项目用电状态向量对应的不少于一个下采样操作后的目标基准用电状态向量。下采样操作后的用电状态向量在后续调用处理时能够实现运算开销的节约。

在确定得到项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数后，即可基于项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量。在一些示例设计思路下，确定项目用电状态向量对应的任意一个目标基准用电状态向量的过程为：对于任意一个基准用电状态向量，当项目用电状态向量与任意一个基准用电状态向量的共性支持指数符合第二指定要求时，将任意一个基准用电状态向量作为项目用电状态向量对应的任意一个目标基准用电状态向量。结合上述相关内容，即可确定项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量。

其中，项目用电状态向量与任意一个基准用电状态向量的共性支持指数符合第二指定要求包括但不限于如下两种情况。

（1）：项目用电状态向量与任意一个基准用电状态向量的共性支持指数不小于共性支持设定值。

其中，共性支持设定值可以灵活调整。

（2）：项目用电状态向量与任意一个基准用电状态向量的共性支持指数为项目用电状态向量与各个基准用电状态向量之间的最大的Z个共性支持指数中的一个共性支持指数。

基于（2），项目用电状态向量对应的目标基准用电状态向量的数目为Z。

最大的Z个共性支持指数可以表示为headZ共性支持指数。headZ共性支持指数表示依据降序的顺序对共性支持指数进行整理后，排在前Z名的共性支持指数。其中，Z为正整数，Z可以灵活调整。比如，Z可以设置为1，此时，项目用电状态向量对应的目标基准用电状态向量的数目为1；再比如，Z可以设置为10，此时，项目用电状态向量对应的目标基准用电状态向量的数目为10。

鉴于每个目标基准用电状态向量均对应一个参考向量关系网，所以在根据任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量确定不少于一个目标基准用电状态向量后，所以可以将各个目标基准用电状态向量对应的参考向量关系网的融合结果作为该任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网。

示例性地，假设智慧工地施工项目报告reportA对应的项目用电状态向量为项目用电状态向量vec_a，项目用电状态向量vec_a对应的目标基准用电状态向量为基准用电状态向量vec_1、基准用电状态向量vec_2和基准用电状态向量vec_3。其中，基准用电状态向量vec_1对应参考向量关系网vec hetword_1、基准用电状态向量vec_2对应参考向量关系网vec hetword_2、基准用电状态向量vec_3对应参考向量关系网vec hetword_3。那么，智慧工地施工项目报告reportA对应的第一备用参考向量关系网为参考向量关系网vechetword_1、参考向量关系网vec hetword_2和参考向量关系网vec hetword_3的融合结果。应当理解，由于不同的参考向量关系网中的用电状态参考向量无重叠，因此，不同参考向量关系网的融合结果即为各个参考向量关系网中的用电状态参考向量的并集。

STEP204、基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

基于STEP203，可以获取不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，进而基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。相较于直接基于所有参考向量关系网获取各个智慧工地施工项目报告的识别信息，本发明实施例提供的方法可以削减识别分析所需的分析数据量。

在一些示例设计思路下，基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息的情况包括以下情况A和情况B。

情况A：不少于一个智慧工地施工项目报告的数目小于数目阈值。

当不少于一个智慧工地施工项目报告的数目小于数目阈值时，分别在每个第一备用参考向量关系网中对每个智慧工地施工项目报告进行识别，仍可以确保较快的识别时效性。基于此，基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息的思路为：对于任意一个智慧工地施工项目报告，在任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网中对任意一个智慧工地施工项目报告进行识别，得到任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息。由此，可以获取各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

在一些示例设计思路下，对于任意一个智慧工地施工项目报告，在任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网中对任意一个智慧工地施工项目报告进行识别，得到任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息的过程为：访问任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网；确定任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量与第一备用参考向量关系网中的各个用电状态参考向量的共性支持指数；基于任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量与第一备用参考向量关系网中的各个用电状态参考向量的共性支持指数，确定该任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息。

情况B：不少于一个智慧工地施工项目报告的数目不小于数目阈值。

基于情况B，基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息的过程包括STEP2041至STEP2043。

STEP2041、将不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组。

在批量识别的过程中，需要先将不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组，每个目标项目报告组均为一个待分析的批量，每个目标项目报告组中包括一个或多个智慧工地施工项目报告。不同目标项目报告组中的智慧工地施工项目报告的数目可以相同，也可以不相同。

在一些示例设计思路下，将不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组的思路包括但不限于以下两种。

思路1：确定不少于一个智慧工地施工项目报告中的任意两个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量之间的特征差异；基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的任意两个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量之间的特征差异，对不少于一个智慧工地施工项目报告进行分组，得到不少于一个目标项目报告组。

基于每个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，将每个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量用字符串进行输出，字符串可以为R个，R表示参考向量关系网的总数目，第i个为1表示该智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网中包括第i个参考向量关系网，第i个为0表示该智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网中不包括第i个参考向量关系网。

在将各个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量均用字符串进行输出后，可以确定不少于一个智慧工地施工项目报告中的任意两个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量之间的特征差异，然后基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的任意两个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量之间的特征差异，对不少于一个智慧工地施工项目报告进行分组，将分组后得到的不少于一个分组结果作为不少于一个目标项目报告组。这样可以减少识别过程中所需要分析的用电状态向量的数量。

思路2：利用设定规则，将不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组。

利用思路2确定的每个目标项目报告组中包括第一设定数目的智慧工地施工项目报告。换言之，将不少于一个智慧工地施工项目报告进行均分。

利用设定规则，将不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组的实现过程包括以下S1至S3。

S1、基于不少于一个智慧工地施工项目报告，确定包括第一设定数目的智慧工地施工项目报告的所有备用项目报告组。

在不少于一个智慧工地施工项目报告中任选第一设定数目的智慧工地施工项目报告，即可确定一个备用项目报告组。每个备用项目报告组中均包括第一设定数目的智慧工地施工项目报告。应当理解，备用项目报告组并不是将不少于一个智慧工地施工项目报告进行实际拆解得到的，而是动态分析过程中根据不少于一个智慧工地施工项目报告假设出来的智慧工地施工项目报告的组合情况。

所有备用项目报告组的数目由智慧工地施工项目报告的数目和第一设定数目确定，假设智慧工地施工项目报告的数目h=4，这4个智慧工地施工项目报告分别记作1~4；第一设定数目为d=2，则包括2个智慧工地施工项目报告的所有备用项目报告组的数目。这6个备用项目报告组分别表示为【1，2】、【1，3】、【1，4】、【2，3】、【2，4】和【3，4】。

在确定包括第一设定数目的智慧工地施工项目报告的所有备用项目报告组后，执行S2。

S2、获取所有备用项目报告组中的任意一个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目。

任意一个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目可以理解为任意一个备用项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网的融合结果中的用电状态参考向量的数目。

比如，设E=【e1，e2，…ed】为包含d(第一设定数目)个智慧工地施工项目报告的任意一个备用项目报告组，其中，每个智慧工地施工项目报告均对应一个第一备用参考向量关系网，换言之，智慧工地施工项目报告e1对应一个第一备用参考向量关系网ste1，智慧工地施工项目报告e2对应一个第一备用参考向量关系网ste2，智慧工地施工项目报告ed对应一个第一备用参考向量关系网sted。那么该任意一个备用项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网的融合结果可以表示为ste1、ste2、…以及sted的并集。

S3：基于所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，将不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组，第二设定数目为不少于一个智慧工地施工项目报告的数目与第一设定数目的指定运算结果。

基于上述S2，可以获取所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目。然后基于所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，将不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组。其中，第二设定数目为不少于一个智慧工地施工项目报告的数目与第一设定数目的指定运算结果。第二设定数目的目标项目报告组为根据所有备用项目报告组中能够使得整个识别所需的用电状态参考向量数目最少的第二设定数目的备用项目报告组，将不少于一个智慧工地施工项目报告进行拆解得到的。

比如不少于一个智慧工地施工项目报告的数目为h，第一设定数目为d，则第二设定数目为h/d。换言之，将不少于一个智慧工地施工项目报告分成h/d个小批量的目标项目报告组进行识别。

在一些示例设计思路下，基于所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，将不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组的技术方案包括以下两种。

技术方案1包括以下ProcessA至ProcessE。

ProcessA、基于所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第一项目报告组中包括符合第一要求的两个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告。

任意一个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目为该任意一个第一项目报告组对应的多个待使用用电状态参考向量数目中最低的用电状态参考向量数目。

任意一个第一项目报告组中包括符合第一要求的两个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告。符合第一要求的两个备用项目报告组可以理解为智慧工地施工项目报告无重叠的两个备用项目报告组。任意一个第一项目报告组可能对应多个包括两个备用项目报告组的备用项目报告组组，每个包括两个备用项目报告组的备用项目报告组组对应的待使用用电状态参考向量数目可能不同，将各个包括两个备用项目报告组的备用项目报告组组对应的待使用用电状态参考向量数目中最低的用电状态参考向量数目作为该任意一个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目。

比如，假设任意一个第一项目报告组为【1~4】，则该任意一个第一项目报告组对应的包括两个备用项目报告组的备用项目报告组组有3个，分别为【【1，2】，【3，4】】、【【1，3】，【2，4】】和【【1，4】，【2，3】】。假设各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目分别为S【1，2】=6，S【1，3】=3，S【1，4】=1，S【2，3】=10，S【2，4】=4，S【3，4】=2。则备用项目报告组组【【1，2】，【3，4】】对应的待使用用电状态参考向量数目为8，备用项目报告组组【【1，3】，【2，4】】对应的待使用用电状态参考向量数目为7，备用项目报告组组【【1，4】，【2，3】】对应的待使用用电状态参考向量数目为11，则该任意一个第一项目报告组对应的3个待使用用电状态参考向量数目中最低的用电状态参考向量数目为7，换言之该任意一个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目为7。

如此，可以确定各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目。

ProcessB、基于各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目和所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第二项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第二项目报告组中包括符合第二要求的三个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告。

类似地，任意一个第二项目报告组对应的用电状态参考向量数目为该任意一个第二项目报告组对应的多个待使用用电状态参考向量数目中最低的用电状态参考向量数目。

任意一个第二项目报告组中包括符合第二要求的三个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告。符合第二要求的三个备用项目报告组为智慧工地施工项目报告无重叠的三个备用项目报告组。任意一个第二项目报告组可能对应多个包括三个备用项目报告组的备用项目报告组组，三个备用项目报告组中的任意两个备用项目报告组中的智慧工地施工目标项目报告组成了该任意一个第二项目报告组对应的任意一个第一项目报告组。换言之，任意一个第二项目报告组可能对应多个包括一个第一项目报告组和一个备用项目报告组的备用项目报告组组。每个备用项目报告组组对应的待使用用电状态参考向量数目可能不同，将各个包括一个第一项目报告组和一个备用项目报告组的备用项目报告组组对应的待使用用电状态参考向量数目中最低的用电状态参考向量数目作为该任意一个第二项目报告组对应的用电状态参考向量数目。

ProcessC、以此类推，直到确定包括所有智慧工地施工项目报告的末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目。

在确定各个第二项目报告组对应的用电状态参考向量数目后，可以基于各个第二项目报告组对应的用电状态参考向量数目和所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第三项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第三项目报告组中包括符合第三要求的四个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告。其中，符合第三要求的四个备用项目报告组为智慧工地施工项目报告无重叠的四个备用项目报告组。以此类推，直到确定包括所有智慧工地施工项目报告的末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目。末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目为该末尾项目报告组对应的多个待使用用电状态参考向量数目中最低的用电状态参考向量数目。

在一些示例下，可以进行三次循环过程，第0次循环过程得到空集对应的用电状态参考向量数目为0，第1次循环过程得到各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，第2次循环过程得到第一项目报告组【1~4】对应的用电状态参考向量数目，该数目为7。由于第一项目报告组【1~4】中包括所有的智慧工地施工项目报告，所以第一项目报告组即为末尾项目报告组，末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目为7。

ProcessD、基于末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目进行预测，确定与末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目对应的第二设定数目的备用项目报告组。

由于末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目是在不断循环的过程中得到的，所以在确定末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目后，可以对循环过程进行预测，确定与末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目对应的第二设定数目的备用项目报告组。

比如，在确定末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目为7后，可以进行预测，确定与用电状态参考向量数目7对应的第二设定数目的备用项目报告组为【1，3】和【2，4】。

ProcessE、根据第二设定数目的备用项目报告组，将不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组。

在确定与末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目对应的第二设定数目的备用项目报告组后，即可根据该第二设定数目的备用项目报告组中的每个备用项目报告组包括的智慧工地施工项目报告，对不少于一个智慧工地施工项目报告进行拆解，得到第二设定数目的目标项目报告组。

技术思路2包括以下Process-a至Process-e。

Process-a、基于所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第一项目报告组中包括符合第一要求的两个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告。

Process-b、基于各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目和所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第二项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第二项目报告组中包括符合第二要求的三个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告。

Process-c、以此类推，直到确定各个过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个过渡项目报告组中包括一半数目的智慧工地施工项目报告；基于各个过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定包括所有智慧工地施工项目报告的末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目。

鉴于任意一个过渡项目报告组中包括一半数目的智慧工地施工项目报告，所以，在确定各个过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目后，即可获取与该任意一个过渡项目报告组互补的另一过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目，进而将该任意一个过渡项目报告组的用电状态参考向量数目和与该任意一个过渡项目报告组互补的另一过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目的和作为末尾项目报告组的一个待使用用电状态参考向量数目。将各个待使用用电状态参考向量数目中最低的待使用用电状态参考向量数目作为末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目。此种确定末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目的方式可以减少循环次数，减少运算开销，提高确定末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目的时效性。

Process-d、基于末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目进行预测，确定与末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目对应的第二设定数目的备用项目报告组。

在预测的过程中，可以先确定与末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目对应的两个过渡项目报告组，然后进一步根据这两个过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目进行预测。由于这两个过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目是在不断循环的过程中得到的，所以在确定这两个过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目后，可以对循环过程进行预测，确定与这两个过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目对应的第二设定数目的备用项目报告组。

Process-e、根据第二设定数目的备用项目报告组，将不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组。

基于技术思路1或者技术思路2，都可以将不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组。然后对任意一个目标项目报告组，执行下述STEP2042和STEP2043。

STEP2042、对于任意一个目标项目报告组，将任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网的融合结果作为任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网。

应当理解，由于不同智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网中可能包括相同的参考向量关系网，所以在确定任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网的融合结果时，相同的参考向量关系网仅保留一个。

STEP2043、在任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网中对任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告进行识别，得到任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

在确定任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网后，访问任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网；在该任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网中对该任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告进行识别，得到任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

在一些示例设计思路下，在该任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网中对该任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告进行识别，得到任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息的过程为：对于该任意一个目标项目报告组中的任意一个智慧工地施工项目报告，确定该任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量与第二备用参考向量关系网中的各个用电状态参考向量的共性支持指数；基于该任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量与第二备用参考向量关系网中的各个用电状态参考向量的共性支持指数，确定该任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息。结合上述相关内容，得到任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

基于上述STEP2041至STEP2043，可以基于批量识别过程，获取不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

在一些示例设计思路下，获取任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息的思路为：获取任意一个智慧工地施工项目报告对应的第三设定数目的目标用电状态参考向量，目标用电状态参考向量为与任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量的共性支持指数符合第一指定要求的用电状态参考向量；对第三设定数目的目标用电状态参考向量进行顺序整理，得到任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息。

第三设定数目可以预先设置，用于表示任意一个智慧工地施工项目报告对应的识别信息中包含的用电状态参考向量的数目。将第三设定数目用V表示，与任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量的共性支持指数符合第一指定要求可以理解为：与任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量的共性支持指数不小于该任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量与各个识别的用电状态参考向量之间的第V大的共性支持指数。应当理解，对于不少于一个智慧工地施工项目报告的数目小于数目阈值的情况，各个识别的用电状态参考向量可以理解为该任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网中的各个用电状态参考向量；对于不少于一个智慧工地施工项目报告的数目不小于数目阈值的情况，各个识别的用电状态参考向量可以理解为该任意一个智慧工地施工项目报告所在的目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网中的各个用电状态参考向量。

在一些示例设计思路下，获取任意一个智慧工地施工项目报告对应的第三设定数目的目标用电状态参考向量的思路为：获取任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量与各个识别的用电状态参考向量之间的第V大的共性支持指数，将与任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量的共性支持指数不小于该第V大的共性支持指数的V个用电状态参考向量作为第三设定数目的目标用电状态参考向量。此时，第三设定数目的目标用电状态参考向量为随机顺序整理的。

在一些示例设计思路下，对第三设定数目的目标用电状态参考向量进行顺序整理，得到任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息的过程为：将第三设定数目的目标用电状态参考向量依据与任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量的共性支持指数降序或者升序进行顺序整理，将顺序整理后得到的目标用电状态参考向量及共性支持指数的对应关系作为任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息。相较于先对所有共性支持指数进行顺序整理，再获取前V大的共性支持指数对应的目标用电状态参考向量的方式，该设计思路可以减少顺序整理的复杂性，提高针对项目报告的识别时效性。

在一些示例下，项目报告识别的整个过程可以包括如下内容：获取待分析的各个智慧工地施工项目报告和每个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量；将各个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量进行下采样操作；获取各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网；判断所有智慧工地施工项目报告的数目是否小于数目阈值。当所有智慧工地施工项目报告的数目小于数目阈值时，在任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网中对任意一个智慧工地施工项目报告进行识别。当所有智慧工地施工项目报告的数目不小于数目阈值时，将各个智慧工地施工项目报告拆解为多个目标项目报告组；将任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网的融合结果作为任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网；在任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网中对任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告进行识别。在识别后，得到各个智慧工地施工项目报告的识别信息，每个智慧工地施工项目报告的识别信息中包括依据共性支持指数顺序整理后的第三设定数目的目标用电状态参考向量。这样一来，可以根据识别信息中包括的共性支持指数顺序整理后的第三设定数目的目标用电状态参考向量确定智慧工地施工项目报告中对应的用电事件是否满足节能控制的要求。鉴于获取目标用电状态参考向量的时效性和精度得以保障，因此在判断智慧工地施工项目报告中对应的用电事件是否满足节能控制的要求时，也可以保障判断的准确性和时效性。

在本发明实施例中，先基于智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定项目用电状态向量对应的目标基准用电状态向量，然后基于目标基准用电状态向量确定智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，基于第一备用参考向量关系网获取智慧工地施工项目报告的识别信息。在上述的项目报告识别过程中，不必分析所有用电状态参考向量，也不必确定智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量与所有用电状态参考向量的共性支持指数，能够在实现智慧工地施工项目报告的识别处理的前提下尽可能减少数据处理量，提高项目报告识别的时效性，这样可以快速准确地得到智慧工地施工项目报告的识别信息，这样可以快速准确地得到智慧工地施工项目报告的识别信息，以便基于识别信息准确及时判断智慧工地施工项目报告对应的用电状态是否符合节能合规要求。

基于上述相同或相似的发明构思，请结合参阅图2，还提供了一种基于智慧工地的数据处理系统30的架构示意图，包括互相之间通信的数据处理云平台10和智慧工地用电监测服务器20，数据处理云平台10和智慧工地用电监测服务器20在运行时实现或者部分实现上述方法实施例所描述的技术方案。

进一步地，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述的方法。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。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，所述模块、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方式中，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。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动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。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，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。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于智慧工地的数据处理方法，其特征在于，应用于数据处理云平台，所述方法包括：

获取不少于一个待分析的智慧工地施工项目报告和每个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量；

在用电状态参考向量集中，确定不少于一个基准用电状态向量和每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网；

对于任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量，结合所述项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量；

将各个目标基准用电状态向量对应的参考向量关系网的融合结果作为所述任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网；

基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息，包括：

当所述不少于一个智慧工地施工项目报告的数目小于数目阈值时，对于所述任意一个智慧工地施工项目报告，在所述任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网中对所述任意一个智慧工地施工项目报告进行识别，得到所述任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息，包括：

当所述不少于一个智慧工地施工项目报告的数目不小于数目阈值时，将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组；

对于任意一个目标项目报告组，将所述任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网的融合结果作为所述任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网；

在所述任意一个目标项目报告组对应的第二备用参考向量关系网中对所述任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告进行识别，得到所述任意一个目标项目报告组中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组，包括：结合所述不少于一个智慧工地施工项目报告，确定包括第一设定数目的智慧工地施工项目报告的所有备用项目报告组；获取所述所有备用项目报告组中的任意一个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目；结合所述所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组，所述第二设定数目为所述不少于一个智慧工地施工项目报告的数目与所述第一设定数目的指定运算结果；

其中，所述结合所述所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组，包括：

结合所述所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第一项目报告组中包括符合第一要求的两个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告；结合所述各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目和所述各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第二项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第二项目报告组中包括符合第二要求的三个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告；直到确定包括所有智慧工地施工项目报告的末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目；结合所述末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目进行预测，确定与所述末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目对应的第二设定数目的备用项目报告组；依据所述第二设定数目的备用项目报告组，将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组；

或者，结合所述所有备用项目报告组中的各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第一项目报告组中包括符合第一要求的两个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告；结合所述各个第一项目报告组对应的用电状态参考向量数目和所述各个备用项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定各个第二项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个第二项目报告组中包括符合第二要求的三个备用项目报告组中的智慧工地施工项目报告；直到确定各个过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目，任意一个过渡项目报告组中包括一半数目的智慧工地施工项目报告；结合所述各个过渡项目报告组对应的用电状态参考向量数目，确定包括所有智慧工地施工项目报告的末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目；结合所述末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目进行预测，确定与所述末尾项目报告组对应的用电状态参考向量数目对应的第二设定数目的备用项目报告组；依据所述第二设定数目的备用项目报告组，将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为第二设定数目的目标项目报告组。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述不少于一个智慧工地施工项目报告拆解为不少于一个目标项目报告组，包括：

确定所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的任意两个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量之间的特征差异；

结合所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的任意两个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量之间的特征差异，对所述不少于一个智慧工地施工项目报告进行分组，得到所述不少于一个目标项目报告组。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息，包括：

对于所述任意一个智慧工地施工项目报告，获取所述任意一个智慧工地施工项目报告对应的第三设定数目的目标用电状态参考向量，所述目标用电状态参考向量为与所述任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量的共性支持指数符合第一指定要求的用电状态参考向量；

对所述第三设定数目的目标用电状态参考向量进行顺序整理，得到所述任意一个智慧工地施工项目报告的识别信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在用电状态参考向量集中，确定不少于一个基准用电状态向量和每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网，包括：

在用电状态参考向量集中，对基础用电状态参考向量进行分组，得到不少于一个基础参考向量关系网；

对于所述不少于一个基础参考向量关系网中的任意一个基础参考向量关系网，将所述任意一个基础参考向量关系网的分组依据成员对应的用电状态参考向量作为任意一个基准用电状态向量；

对于除所述基础用电状态参考向量外的任意一个用电状态参考向量，将所述任意一个用电状态参考向量添加到与所述任意一个用电状态参考向量共性支持指数最大的基准用电状态向量对应的基础参考向量关系网中；

当不存在未添加到基础参考向量关系网中的用电状态参考向量时，得到每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量，包括如下其中一项：

获取所述项目用电状态向量的标签；结合所述项目用电状态向量与各个标签匹配的基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量；

对于任意一个基准用电状态向量，当所述项目用电状态向量与所述任意一个基准用电状态向量的共性支持指数符合第二指定要求时，将所述任意一个基准用电状态向量作为所述项目用电状态向量对应的任意一个目标基准用电状态向量；

基于下采样操作后的项目用电状态向量与各个下采样操作后的基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述下采样操作后的项目用电状态向量对应的不少于一个下采样操作后的目标基准用电状态向量。

9.一种数据处理云平台，其特征在于，包括处理器和存储器；所述处理器和所述存储器通信连接，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现权利要求1-8任一项所述的方法。

10.一种数据处理系统，其特征在于，包括互相通信的数据处理云平台和智慧工地用电监测服务器；

所述数据处理云平台用于：

获取不少于一个待分析的智慧工地施工项目报告和每个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量；

在用电状态参考向量集中，确定不少于一个基准用电状态向量和每个基准用电状态向量对应的参考向量关系网；

对于任意一个智慧工地施工项目报告对应的项目用电状态向量，结合所述项目用电状态向量与各个基准用电状态向量的共性支持指数，确定所述项目用电状态向量对应的不少于一个目标基准用电状态向量；

将各个目标基准用电状态向量对应的参考向量关系网的融合结果作为所述任意一个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网；

基于不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告对应的第一备用参考向量关系网，获取所述不少于一个智慧工地施工项目报告中的各个智慧工地施工项目报告的识别信息。

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