CN116186136B - 一种工程建设实施阶段数据的处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种工程建设实施阶段数据的处理方法及系统，其方法包括：采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中，将分布式数据队列中的原始分布数据进行数据清洗，获取元数据，对所述元数据进行全量数据存储，根据存储的元数据生成数据报表通过预先构建的数字孪生平台进行展示或者导出。通过将存储的元数据利用预先构建的数字孪生平台中进行数据展示或导出可以克服各个软件系统或各个设备之间的不兼容性，使其可以畅通无阻地进行稳定的数据传输，为后续多设备多系统分析数据奠定了基础。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种工程建设实施阶段数据的处理方法及系统。
背景技术
随着网络科学技术和数据技术的发展和工程建设水平的不断发展，一方面，越来越多的工程建设设备由自动化向数字化进行发展，另一方面，越来越多的信息化软件系统被应用到工程建设实施阶段中，因此工程建设实施的数据逐步成为工程建设实施活动中的核心，目前，现有的工程建设的数据，往往是存在于单一软件系统或者单一设备当中，数据的流动只能在单个软件系统或者单个设备当中，这种数据烟囱架构，严重阻碍工程建设数据在不同系统不同设备之间的流转，使得对工程建设数据的分析及处理具有很大的局限性。
发明内容
针对上述所显示出来的问题，本发明提供了一种工程建设实施阶段数据的处理方法及系统用以解决背景技术中提到的现有的数据烟囱架构，严重阻碍工程建设数据在不同系统不同设备之间的流转，使得对工程建设数据的分析及处理具有很大的局限性的问题。
一种工程建设实施阶段数据的处理方法，包括以下步骤：
采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中；
将分布式数据队列中的原始分布数据进行数据清洗，获取元数据；
对所述元数据进行全量数据存储；
根据存储的元数据生成数据报表通过预先构建的数字孪生平台进行展示或者导出。
优选的，所述采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中，，包括：
采集目标工程项目相关的项目人员信息、物联网数据信息和建设现场的相关视频和图形数据信息；
对所述项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息进行数据识别，根据识别结果判断采集数据是否合格；
当确认采集数据合格后，分别获取项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息各自对应的数据类型、数据表现形式和数据上传协议；
基于采集数据各自对应的数据类型、数据表现形式和数据上传协议构建分布式数据队列并导入所述采集数据。
优选的，所述采集目标工程项目相关的项目人员信息、物联网数据信息和建设现场的相关视频和图形数据信息，包括：
通过云端融合应用和移动应用采集目标工程项目相关的施工人员身份信息、管理人员身份信息和外包人员身份信息；
基于施工人员身份信息、管理人员身份信息和外包人员身份信息，从政府监管平台获取每个施工人员、管理人员和外包人员的防疫信息；
将施工人员、管理人员和外包人员各自的身份信息和防疫信息相关联，将关联结果进行整合以获取目标工程项目相关的项目人员信息；
通过物联网感知设备获取目标工程项目相关的物联网数据信息，通过摄像装置获取目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息。
优选的，所述将分布式数据队列中的原始分布数据进行数据清洗，获取元数据，包括：
根据分布式数据队列中的原始分布数据获取缓存数据；
利用预设数据模型对所述缓存数据进行读取，根据读取结果选择目标数据清洗算法；
利用目标数据算法对所述缓存数据进行数据清洗，获取所述元数据；
其中，目标数据清洗算法包括：数据协议转换法，删除缺失值法，均值填补法，热卡填补法、最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法和基于贝叶斯方法；
所述元数据包括：硬件设备数据和软件系统数据，硬件设备数据包括PLC数据、传感器数据、设备数据和控制器数据，摄像装置采集到的视频和图像信息数据，软件数据包括工程建设阶段中的参与人员信息数据，项目信息数据，相关单位信息，建设过程中实时产生的项目信息，包括项目的合同信息，概算信息，物资信息和项目施工现场环境信息。
优选的，所述对所述元数据进行全量数据存储，包括：
获取每项数据队列中的元数据的自描述参数；
判断所述自描述参数是否为机构化通用描述参数，若是，将元数据判断判断为结构化数据，若否，将元数据判断为半结构化数据；
根据每项数据队列中的元数据的判断结果选择结构化存储方式或半结构化数据存储方式；
接通云端存储平台，利用预设加密算法对每项数据队列中的元数据进行加密，将加密后的每项数据队列中的元数据以其选择存储方式存储到所述云端存储平台中。
优选的，所述根据存储的元数据生成数据报表通过预先构建的数字孪生平台进行展示或者导出，包括：
获取预设数据显示程序参数和预设图表制作程序参数以及不同种类的设备软件系统参数和设备硬件参数；
基于所述数据显示程序参数和图表制作程序参数以及不同种类的设备软件系统参数和设备硬件参数，利用数字孪生技术构建数据报表平台；
将所述元数据导入到所述数据报表平台中以使其对元数据进行分析排列处理；
根据处理结果生成所述数据报表，接通多个设备进行数据展示以及数据导出。
优选的，所述方法还包括：
将目标工程项目拆分为多个子项目并获取每个子项目的项目指标；
根据每个子项目的项目指标生成该子项目的标准项目规则；
根据每个子项目的项目规则确定该子项目的多个操作流程中每个操作流程的规范操作参数；
基于预设学习算法根据每个子项目的每个操作流程的规范操作参数和该子项目的标准项目规则对初始模型进行训练，根据训练结果生成目标工程项目的项目评估模型。
优选的，所述方法还包括：
将所述元数据输入到所述项目评估模型中并获取其输出结果；
根据所述输出结果确定目标工程项目每个子项目的项目建设指标，项目危险指标，项目违规指标、项目完成进度和项目完成质量；
对每个子项目的项目建设指标，项目危险指标，项目违规指标、项目完成进度和项目完成质量进行分析；
根据分析结果判断每个子项目的安全隐患类型，基于所述安全隐患类型生成相应的预警信息。
优选的，所述方法还包括：
对所述预警信息进行解析以确定其预警等级；
基于所述预警等级生成相应的紧急预警任务，调取目标工程项目的相关管理人员和施工负责人员的电话联系方式或软件注册信息；
基于所述紧急预警任务和预警信息生成预警文本；
将所述预警文本以手机短信的方式根据所述电话联系方式推送到目标工程项目的相关管理人员和施工负责人员的手机终端或以软件消息的方式根据所述软件注册信息推送到目标工程项目的相关管理人员和施工负责人员的手机终端app上。
一种工程建设实施阶段数据的处理系统，该系统包括：
导入模块，用于采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中；
数据清洗模块，用于将分布式数据队列中的原始分布数据进行数据清洗，获取元数据；
存储模块，用于对所述元数据进行全量数据存储；
生成模块，用于根据存储的元数据生成数据报表通过预先构建的数字孪生平台进行展示或者导出。
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。
图1为本发明所提供的一种工程建设实施阶段数据的处理方法的工作流程图；
图2为本发明所提供的一种工程建设实施阶段数据的处理方法的另一工作流程图；
图3为本发明所提供的一种工程建设实施阶段数据的处理方法的又一工作流程图；
图4为本发明所提供的一种工程建设实施阶段数据的处理系统的结构示意图。
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公开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、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
随着网络科学技术和数据技术的发展和工程建设水平的不断发展，一方面，越来越多的工程建设设备由自动化向数字化进行发展，另一方面，越来越多的信息化软件系统被应用到工程建设实施阶段中，因此工程建设实施的数据逐步成为工程建设实施活动中的核心，目前，现有的工程建设的数据，往往是存在于单一软件系统或者单一设备当中，数据的流动只能在单个软件系统或者单个设备当中，这种数据烟囱架构，严重阻碍工程建设数据在不同系统不同设备之间的流转，使得对工程建设数据的分析及处理具有很大的局限性。为了解决上述问题，本实施例公开了一种工程建设实施阶段数据的处理方法。
一种工程建设实施阶段数据的处理方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S101、采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中；
步骤S102、将分布式数据队列中的原始分布数据进行数据清洗，获取元数据；
步骤S103、对所述元数据进行全量数据存储；
步骤S104、根据存储的元数据生成数据报表通过预先构建的数字孪生平台进行展示或者导出。
在本实施例中，数字孪生平台是基于不同软件系统或不同硬件设备所共同兼容的通用数据传输平台。
上述技术方案的工作原理为：采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中，将分布式数据队列中的原始分布数据进行数据清洗，获取元数据，对所述元数据进行全量数据存储，根据存储的元数据生成数据报表通过预先构建的数字孪生平台进行展示或者导出。
上述技术方案的有益效果为：通过将存储的元数据利用预先构建的数字孪生平台中进行数据展示或导出可以克服各个软件系统或各个设备之间的不兼容性，使其可以畅通无阻地进行稳定的数据传输，为后续多设备多系统分析数据奠定了基础，进一步地，通过对目标工程项目的多维度数据进行统一采集进而将物理上不同空间、不同协议、不同类型的数据汇集到云端融合平台上可以实现不同类型数据的统一存储实现数据统一的处理方法，打破现有系统的数据孤岛，进行数据的集中展示和管理，进一步地，通过对数据进行清洗可以避免无用数据对于内容的占用率，优化了内存使用率，提高了实用性，解决了现有技术中的数据烟囱架构，严重阻碍工程建设数据在不同系统不同设备之间的流转，使得对工程建设数据的分析及处理具有很大的局限性的问题。
在一个实施例中，所述采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中，，包括：
采集目标工程项目相关的项目人员信息、物联网数据信息和建设现场的相关视频和图形数据信息；
对所述项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息进行数据识别，根据识别结果判断采集数据是否合格；
当确认采集数据合格后，分别获取项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息各自对应的数据类型、数据表现形式和数据上传协议；
基于采集数据各自对应的数据类型、数据表现形式和数据上传协议构建分布式数据队列并导入所述采集数据。
上述技术方案的有益效果为：通过对采集的数据进行识别可以保证采集数据的有效性，进一步地，通过根据不同维度的数据类型和表现形式来对其进行分布式排放可以快速地将同类型的数据进行整合排放，提高了数据排放效率。
在本实施例中，对所述项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息进行数据识别，根据识别结果判断采集数据是否合格，包括：
分别获取项目人员信息和物联网数据信息各自的数据格式；
基于所述数据格式选择适配的数据识别程序；
利用项目人员信息和物联网数据信息各自的匹配数据识别程序对所述项目人员信息和物联网数据信息进行识别，获取第一识别结果；
根据所述第一识别结果判断项目人员信息中是否有确实统计项和项目内容不匹配项，若是，判断项目人员信息不合格，否则，判断项目人员信息合格；
同时，根据第一识别结果判断物联网数据信息是否完整，若是，判断物联网数据信息合格，否则，判断物联网数据信息不合格；
获取工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息中的图像属性信息；
根据所述图像属性信息对建设现场的部件实体进行识别，获取识别部件实体；
确定每个识别部件实体在工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息中的相关图像特征量；
对相关图像特征量进行整合以获取每个识别部件在工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息中的当前特征量序列；
将所述当前特征量序列与每个识别部件实体的标准特征量序列进行对比，根据对比偏差度判断工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息是否合格，
其中，若所述对比偏差度大于等于预设偏差度时，判断工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息不合格，若所述对比偏差度小于所述预设偏差度时，判断工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息合格。
上述技术方案的有益效果为：可以针对项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息各自的数据类型来选择自适应分析程序来进行合理分析，使得每种数据的分析结果更加合理和可靠，提高了稳定性和实用性。
在一个实施例中，如图2所示，所述采集目标工程项目相关的项目人员信息、物联网数据信息和建设现场的相关视频和图形数据信息，包括：
步骤S201、通过云端融合应用和移动应用采集目标工程项目相关的施工人员身份信息、管理人员身份信息和外包人员身份信息；
步骤S202、基于施工人员身份信息、管理人员身份信息和外包人员身份信息，从政府监管平台获取每个施工人员、管理人员和外包人员的防疫信息；
步骤S203、将施工人员、管理人员和外包人员各自的身份信息和防疫信息相关联，将关联结果进行整合以获取目标工程项目相关的项目人员信息；
步骤S204、通过物联网感知设备获取目标工程项目相关的物联网数据信息，通过摄像装置获取目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息。
上述技术方案的有益效果为：通过利用不同方式采集目标工程项目相关的不同维度的数据可以保证采集数据的实时可靠性，进一步地，通过获取每个施工人员、管理人员和外包人员的防疫信息可以在数据管理的基础上实现对于项目参与人员内的防疫管理，进一步地提高了实用性同时也降低了风险。
在一个实施例中，所述将分布式数据队列中的原始分布数据进行数据清洗，获取元数据，包括：
根据分布式数据队列中的原始分布数据获取缓存数据；
利用预设数据模型对所述缓存数据进行读取，根据读取结果选择目标数据清洗算法；
利用目标数据算法对所述缓存数据进行数据清洗，获取所述元数据；
其中，目标数据清洗算法包括：数据协议转换法，删除缺失值法，均值填补法，热卡填补法、最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法和基于贝叶斯方法；
所述元数据包括：硬件设备数据和软件系统数据，硬件设备数据包括PLC数据、传感器数据、设备数据和控制器数据，摄像装置采集到的视频和图像信息数据，软件数据包括工程建设阶段中的参与人员信息数据，项目信息数据，相关单位信息，建设过程中实时产生的项目信息，包括项目的合同信息，概算信息，物资信息和项目施工现场环境信息。
上述技术方案的有益效果为：通过自适应选择数据清洗算法可以针对缓存数据的读取参数来精准地评估出无用数据分布情况进而选择最合理的数据清洗算法，提高了清洗效率和稳定性，避免有效数据被清洗算法的机制无故清洗，进一步地提高了实用性。
在一个实施例中，所述对所述元数据进行全量数据存储，包括：
获取每项数据队列中的元数据的自描述参数；
判断所述自描述参数是否为机构化通用描述参数，若是，将元数据判断判断为结构化数据，若否，将元数据判断为半结构化数据；
根据每项数据队列中的元数据的判断结果选择结构化存储方式或半结构化数据存储方式；
接通云端存储平台，利用预设加密算法对每项数据队列中的元数据进行加密，将加密后的每项数据队列中的元数据以其选择存储方式存储到所述云端存储平台中。
上述技术方案的有益效果为：通过根据元数据的自描述参数来判断其数据结构可以快速精确地确定每种类型元数据的存储方式进而实现稳定存储，提高了存储效率和存储精度。
在一个实施例中，如图3所示，所述根据存储的元数据生成数据报表通过预先构建的数字孪生平台进行展示或者导出，包括：
步骤S301、获取预设数据显示程序参数和预设图表制作程序参数以及不同种类的设备软件系统参数和设备硬件参数；
步骤S302、基于所述数据显示程序参数和图表制作程序参数以及不同种类的设备软件系统参数和设备硬件参数，利用数字孪生技术构建数据报表平台；
步骤S303、将所述元数据导入到所述数据报表平台中以使其对元数据进行分析排列处理；
步骤S304、根据处理结果生成所述数据报表，接通多个设备进行数据展示以及数据导出。
上述技术方案的有益效果为：通过以不同种类的设备软件系统参数和设备硬件参数作为条件来构建数据报表平台可以使得构建的数据孪生平台中的书库可以被所有录入的系统和设备所接收和传输，进一步地保证了工程建设数据在不同系统不同设备之间的流转，提高了实用性。
在一个实施例中，所述方法还包括：
将目标工程项目拆分为多个子项目并获取每个子项目的项目指标；
根据每个子项目的项目指标生成该子项目的标准项目规则；
根据每个子项目的项目规则确定该子项目的多个操作流程中每个操作流程的规范操作参数；
基于预设学习算法根据每个子项目的每个操作流程的规范操作参数和该子项目的标准项目规则对初始模型进行训练，根据训练结果生成目标工程项目的项目评估模型。
上述技术方案的有益效果为：可以快速地利用项目评估模型针对采集的元数据进行项目分析，进一步地提高了实用性，同时也保证了分析结果的客观性和参考可靠性，为后续施工组的决策提供有效的参考数据，提高了使用人员的体验感。
在一个实施例中，所述方法还包括：
将所述元数据输入到所述项目评估模型中并获取其输出结果；
根据所述输出结果确定目标工程项目每个子项目的项目建设指标，项目危险指标，项目违规指标、项目完成进度和项目完成质量；
对每个子项目的项目建设指标，项目危险指标，项目违规指标、项目完成进度和项目完成质量进行分析；
根据分析结果判断每个子项目的安全隐患类型，基于所述安全隐患类型生成相应的预警信息。
上述技术方案的有益效果为：通过对元数据进行多维度的评估可以全面地对目标项目工程在施工过程中的各项指标进行评估，提高了监管效率，保证了目标工程项目的可持续稳定进行，进一步地提高了稳定性和实用性，进一步地，通过生成预警信息可以供施工负责人员进行参考，为其后续决策奠定了条件，提高了项目工程整体的施工安全性。
在一个实施例中，所述方法还包括：
对所述预警信息进行解析以确定其预警等级；
基于所述预警等级生成相应的紧急预警任务，调取目标工程项目的相关管理人员和施工负责人员的电话联系方式或软件注册信息；
基于所述紧急预警任务和预警信息生成预警文本；
将所述预警文本以手机短信的方式根据所述电话联系方式推送到目标工程项目的相关管理人员和施工负责人员的手机终端或以软件消息的方式根据所述软件注册信息推送到目标工程项目的相关管理人员和施工负责人员的手机终端app上。
上述技术方案的有益效果为：可以通过多种方式对项目负责人员进行预警，进一步地提高了使用人员的体验感，同时也保证了对于项目安全隐患的及时预警，防止进一步的经济损失，避免了成本的浪费以及进一步地提高了安全性。
本实施例还公开了一种工程建设实施阶段数据的处理系统，如图4所示，该系统包括：
导入模块401，用于采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中；
数据清洗模块402，用于将分布式数据队列中的原始分布数据进行数据清洗，获取元数据；
存储模块403，用于对所述元数据进行全量数据存储；
生成模块404，用于根据存储的元数据生成数据报表通过预先构建的数字孪生平台进行展示或者导出。
上述技术方案的工作原理及有益效果在方法权利要求中已经说明，此处不再赘述。
本领域技术用户员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (9)
1.一种工程建设实施阶段数据的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中；
将分布式数据队列中的原始分布数据进行数据清洗，获取元数据；
对所述元数据进行全量数据存储；
根据存储的元数据生成数据报表通过预先构建的数字孪生平台进行展示或者导出；
所述采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中，包括：
采集目标工程项目相关的项目人员信息、物联网数据信息和建设现场的相关视频和图形数据信息；
对所述项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息进行数据识别，根据识别结果判断采集数据是否合格；
当确认采集数据合格后，分别获取项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息各自对应的数据类型、数据表现形式和数据上传协议；
基于采集数据各自对应的数据类型、数据表现形式和数据上传协议构建分布式数据队列并导入所述采集数据；
对所述项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息进行数据识别，根据识别结果判断采集数据是否合格，包括：
分别获取项目人员信息和物联网数据信息各自的数据格式；
基于所述数据格式选择适配的数据识别程序；
利用项目人员信息和物联网数据信息各自的匹配数据识别程序对所述项目人员信息和物联网数据信息进行识别，获取第一识别结果；
根据所述第一识别结果判断项目人员信息中是否有确实统计项和项目内容不匹配项，若是，判断项目人员信息不合格，否则，判断项目人员信息合格；
同时，根据第一识别结果判断物联网数据信息是否完整，若是，判断物联网数据信息合格，否则，判断物联网数据信息不合格；
获取工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息中的图像属性信息；
根据所述图像属性信息对建设现场的部件实体进行识别，获取识别部件实体；
确定每个识别部件实体在工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息中的相关图像特征量；
对相关图像特征量进行整合以获取每个识别部件在工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息中的当前特征量序列；
将所述当前特征量序列与每个识别部件实体的标准特征量序列进行对比，根据对比偏差度判断工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息是否合格，
其中，若所述对比偏差度大于等于预设偏差度时，判断工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息不合格，若所述对比偏差度小于所述预设偏差度时，判断工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息合格。
2.根据权利要求1所述工程建设实施阶段数据的处理方法，其特征在于，所述采集目标工程项目相关的项目人员信息、物联网数据信息和建设现场的相关视频和图形数据信息，包括：
通过云端融合应用和移动应用采集目标工程项目相关的施工人员身份信息、管理人员身份信息和外包人员身份信息；
基于施工人员身份信息、管理人员身份信息和外包人员身份信息，从政府监管平台获取每个施工人员、管理人员和外包人员的防疫信息；
将施工人员、管理人员和外包人员各自的身份信息和防疫信息相关联，将关联结果进行整合以获取目标工程项目相关的项目人员信息；
通过物联网感知设备获取目标工程项目相关的物联网数据信息，通过摄像装置获取目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息。
3.根据权利要求1所述工程建设实施阶段数据的处理方法，其特征在于，所述将分布式数据队列中的原始分布数据进行数据清洗，获取元数据，包括：
根据分布式数据队列中的原始分布数据获取缓存数据；
利用预设数据模型对所述缓存数据进行读取，根据读取结果选择目标数据清洗算法；
利用目标数据算法对所述缓存数据进行数据清洗，获取所述元数据；
其中，目标数据清洗算法包括：数据协议转换法，删除缺失值法，均值填补法，热卡填补法、最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法和基于贝叶斯方法；
所述元数据包括：硬件设备数据和软件系统数据，硬件设备数据包括PLC数据、传感器数据、设备数据和控制器数据，摄像装置采集到的视频和图像信息数据，软件数据包括工程建设阶段中的参与人员信息数据，项目信息数据，相关单位信息，建设过程中实时产生的项目信息，包括项目的合同信息，概算信息，物资信息和项目施工现场环境信息。
4.根据权利要求1所述工程建设实施阶段数据的处理方法，其特征在于，所述对所述元数据进行全量数据存储，包括：
获取每项数据队列中的元数据的自描述参数；
判断所述自描述参数是否为机构化通用描述参数，若是，将元数据判断判断为结构化数据，若否，将元数据判断为半结构化数据；
根据每项数据队列中的元数据的判断结果选择结构化存储方式或半结构化数据存储方式；
接通云端存储平台，利用预设加密算法对每项数据队列中的元数据进行加密，将加密后的每项数据队列中的元数据以其选择存储方式存储到所述云端存储平台中。
5.根据权利要求1所述工程建设实施阶段数据的处理方法，其特征在于，所述根据存储的元数据生成数据报表通过预先构建的数字孪生平台进行展示或者导出，包括：
获取预设数据显示程序参数和预设图表制作程序参数以及不同种类的设备软件系统参数和设备硬件参数；
基于所述数据显示程序参数和图表制作程序参数以及不同种类的设备软件系统参数和设备硬件参数，利用数字孪生技术构建数据报表平台；
将所述元数据导入到所述数据报表平台中以使其对元数据进行分析排列处理；
根据处理结果生成所述数据报表，接通多个设备进行数据展示以及数据导出。
6.根据权利要求1所述工程建设实施阶段数据的处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
将目标工程项目拆分为多个子项目并获取每个子项目的项目指标；
根据每个子项目的项目指标生成该子项目的标准项目规则；
根据每个子项目的项目规则确定该子项目的多个操作流程中每个操作流程的规范操作参数；
基于预设学习算法根据每个子项目的每个操作流程的规范操作参数和该子项目的标准项目规则对初始模型进行训练，根据训练结果生成目标工程项目的项目评估模型。
7.根据权利要求5所述工程建设实施阶段数据的处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述元数据输入到所述项目评估模型中并获取其输出结果；
根据所述输出结果确定目标工程项目每个子项目的项目建设指标，项目危险指标，项目违规指标、项目完成进度和项目完成质量；
对每个子项目的项目建设指标，项目危险指标，项目违规指标、项目完成进度和项目完成质量进行分析；
根据分析结果判断每个子项目的安全隐患类型，基于所述安全隐患类型生成相应的预警信息。
8.根据权利要求7所述工程建设实施阶段数据的处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述预警信息进行解析以确定其预警等级；
基于所述预警等级生成相应的紧急预警任务，调取目标工程项目的相关管理人员和施工负责人员的电话联系方式或软件注册信息；
基于所述紧急预警任务和预警信息生成预警文本；
将所述预警文本以手机短信的方式根据所述电话联系方式推送到目标工程项目的相关管理人员和施工负责人员的手机终端或以软件消息的方式根据所述软件注册信息推送到目标工程项目的相关管理人员和施工负责人员的手机终端app上。
9.一种工程建设实施阶段数据的处理系统，其特征在于，该系统包括：
导入模块，用于采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中；
数据清洗模块，用于将分布式数据队列中的原始分布数据进行数据清洗，获取元数据；
存储模块，用于对所述元数据进行全量数据存储；
生成模块，用于根据存储的元数据生成数据报表通过预先构建的数字孪生平台进行展示或者导出；
所述采集目标工程项目相关的多维度信息，将所述多维度信息导入到分布式数据队列中，包括：
采集目标工程项目相关的项目人员信息、物联网数据信息和建设现场的相关视频和图形数据信息；
对所述项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息进行数据识别，根据识别结果判断采集数据是否合格；
当确认采集数据合格后，分别获取项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息各自对应的数据类型、数据表现形式和数据上传协议；
基于采集数据各自对应的数据类型、数据表现形式和数据上传协议构建分布式数据队列并导入所述采集数据；
对所述项目人员信息、物联网数据信息以及目标工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息进行数据识别，根据识别结果判断采集数据是否合格，包括：
分别获取项目人员信息和物联网数据信息各自的数据格式；
基于所述数据格式选择适配的数据识别程序；
利用项目人员信息和物联网数据信息各自的匹配数据识别程序对所述项目人员信息和物联网数据信息进行识别，获取第一识别结果；
根据所述第一识别结果判断项目人员信息中是否有确实统计项和项目内容不匹配项，若是，判断项目人员信息不合格，否则，判断项目人员信息合格；
同时，根据第一识别结果判断物联网数据信息是否完整，若是，判断物联网数据信息合格，否则，判断物联网数据信息不合格；
获取工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息中的图像属性信息；
根据所述图像属性信息对建设现场的部件实体进行识别，获取识别部件实体；
确定每个识别部件实体在工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息中的相关图像特征量；
对相关图像特征量进行整合以获取每个识别部件在工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息中的当前特征量序列；
将所述当前特征量序列与每个识别部件实体的标准特征量序列进行对比，根据对比偏差度判断工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息是否合格，
其中，若所述对比偏差度大于等于预设偏差度时，判断工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息不合格，若所述对比偏差度小于所述预设偏差度时，判断工程项目建设现场的相关视频和图形数据信息合格。
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