CN116777387A - 用于可视化进度展示的工程数据处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于可视化进度展示的工程数据处理方法及系统，该方法包括：获取目标工程项目对应的多个施工项目类别；获取多个参建方终端实时发送的多个施工数据；根据所述多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一所述施工项目类别对应的进度参数；根据每一所述施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数‑图像对应规则，生成所述目标工程项目对应的工程进度图像。可见，本发明可以根据实时的施工数据，确定工程项目的不同项目对应的进度，并生成直观的进度图像，从而能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
Description
技术领域
本发明涉及工程数据处理技术领域，尤其涉及一种用于可视化进度展示的工程数据处理方法及系统。
背景技术
随着信息技术的发展和施工项目的增加，许多企业开始引入信息技术来对施工工程项目进行监控，例如通过数据传输技术来获取施工数据，或是通过数据判断来确定施工情况。但现有的数据处理技术在解决工程管理方面的工作任务时，没有考虑到引入更加直观地的可视化技术来实现施工进度把控。可见，现有技术存在缺陷，亟需解决。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种用于可视化进度展示的工程数据处理方法及系统，能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种用于可视化进度展示的工程数据处理方法，所述方法包括：
获取目标工程项目对应的多个施工项目类别；
获取多个参建方终端实时发送的多个施工数据；
根据所述多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一所述施工项目类别对应的进度参数；
根据每一所述施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数-图像对应规则，生成所述目标工程项目对应的工程进度图像；所述工程进度图像用于直观展示所述目标工程项目的每一所述施工项目类别对应的进度情况。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述进度参数包括施工完成度、施工完成楼层、施工完成区域中的至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述施工项目类别包括基础与主体项目、电梯安装项目、墙体砌砖项目、内墙做灰饼项目、水电二次配管预埋项目、内墙施工项目中的至少一种；和/或，所述施工数据包括施工图像数据、施工声音数据、施工视频数据、施工测距数据、施工文字汇报数据中的至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一所述施工项目类别对应的进度参数，包括：
根据每一所述施工数据的数据获取位置，确定每一所述施工数据对应的施工项目类别；
对于每一所述施工项目类别对应的任一所述施工数据，确定该施工数据对应的数据进度参数；
对于每一所述施工项目类别，计算该施工项目类别对应的所有所述施工数据的所述数据进度参数的加权求和平均值，以得到该施工项目类别对应的进度参数。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述确定该施工数据对应的数据进度参数，包括：
根据该施工数据对应的数据类型，确定对应的神经网络预测模型；
将该施工数据输入至所述神经网络预测模型中，以得到输出的数据进度参数；所述神经网络预测模型通过包括有多个对应数据类型的训练施工数据和对应的进度标注的训练数据集训练得到。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，在计算所述加权求和平均值时，每一所述数据进度参数的权重包括第一权重和第二权重的乘积；所述第一权重与对应的所述神经网络预测模型对应的训练阶段预测准确率成正比；所述第二权重遵循以下规则：
所述施工文字汇报数据、所述施工图像数据、所述施工视频数据、所述施工声音数据、所述施工测距数据的所述第二权重依次减小。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据每一所述施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数-图像对应规则，生成所述目标工程项目对应的工程进度图像，包括：
获取欲展示图像的观看用户的历史查看操作记录；所述历史查看操作记录中包括有所述观看用户在多个历史时间点的历史查看项目类别；
确定出与当前时间点的时间差小于预设阈值的多个所述历史时间点对应的历史查看项目类别，得到多个常看类别；
对于每一所述施工项目类别，生成该施工项目类别对应的待填充进度示意图；所述待填充进度示意图中包括有多个同一颜色的进度节点图像；
根据该施工项目类别对应的进度参数，确定需要变更颜色的至少一个所述进度节点图像，以得到该施工项目类别对应的进度示意图；
确定该施工项目类别在所述多个常看类别中的出现频次；
根据所述出现频次从大到小，对所有所述施工项目类别进行排序，得到类别序列；
将所述类别序列前预设数量个所述施工项目类别确定为待显示项目类别；
根据所有所述待显示项目类别和对应的所述进度示意图，生成所述目标工程项目对应的工程进度图像。
本发明第二方面公开了一种用于可视化进度展示的工程数据处理系统，所述系统包括：
第一获取模块，用于获取目标工程项目对应的多个施工项目类别；
第二获取模块，用于获取多个参建方终端实时发送的多个施工数据；
确定模块，用于根据所述多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一所述施工项目类别对应的进度参数；
生成模块，用于根据每一所述施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数-图像对应规则，生成所述目标工程项目对应的工程进度图像；所述工程进度图像用于直观展示所述目标工程项目的每一所述施工项目类别对应的进度情况。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述进度参数包括施工完成度、施工完成楼层、施工完成区域中的至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述施工项目类别包括基础与主体项目、电梯安装项目、墙体砌砖项目、内墙做灰饼项目、水电二次配管预埋项目、内墙施工项目中的至少一种；和/或，所述施工数据包括施工图像数据、施工声音数据、施工视频数据、施工测距数据、施工文字汇报数据中的至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块根据所述多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一所述施工项目类别对应的进度参数的具体方式，包括：
根据每一所述施工数据的数据获取位置，确定每一所述施工数据对应的施工项目类别；
对于每一所述施工项目类别对应的任一所述施工数据，确定该施工数据对应的数据进度参数；
对于每一所述施工项目类别，计算该施工项目类别对应的所有所述施工数据的所述数据进度参数的加权求和平均值，以得到该施工项目类别对应的进度参数。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块确定该施工数据对应的数据进度参数的具体方式，包括：
根据该施工数据对应的数据类型，确定对应的神经网络预测模型；
将该施工数据输入至所述神经网络预测模型中，以得到输出的数据进度参数；所述神经网络预测模型通过包括有多个对应数据类型的训练施工数据和对应的进度标注的训练数据集训练得到。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述确定模块在计算所述加权求和平均值时，每一所述数据进度参数的权重包括第一权重和第二权重的乘积；所述第一权重与对应的所述神经网络预测模型对应的训练阶段预测准确率成正比；所述第二权重遵循以下规则：
所述施工文字汇报数据、所述施工图像数据、所述施工视频数据、所述施工声音数据、所述施工测距数据的所述第二权重依次减小。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述生成模块根据每一所述施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数-图像对应规则，生成所述目标工程项目对应的工程进度图像的具体方式，包括：
获取欲展示图像的观看用户的历史查看操作记录；所述历史查看操作记录中包括有所述观看用户在多个历史时间点的历史查看项目类别；
确定出与当前时间点的时间差小于预设阈值的多个所述历史时间点对应的历史查看项目类别，得到多个常看类别；
对于每一所述施工项目类别，生成该施工项目类别对应的待填充进度示意图；所述待填充进度示意图中包括有多个同一颜色的进度节点图像；
根据该施工项目类别对应的进度参数，确定需要变更颜色的至少一个所述进度节点图像，以得到该施工项目类别对应的进度示意图；
确定该施工项目类别在所述多个常看类别中的出现频次；
根据所述出现频次从大到小，对所有所述施工项目类别进行排序，得到类别序列；
将所述类别序列前预设数量个所述施工项目类别确定为待显示项目类别；
根据所有所述待显示项目类别和对应的所述进度示意图，生成所述目标工程项目对应的工程进度图像。
本发明第三方面公开了另一种用于可视化进度展示的工程数据处理系统，所述系统包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的用于可视化进度展示的工程数据处理方法中的部分或全部步骤。
本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的用于可视化进度展示的工程数据处理方法中的部分或全部步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明可以根据实时的施工数据，确定工程项目的不同项目对应的进度，并生成直观的进度图像，从而能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要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是本发明实施例公开的一种用于可视化进度展示的工程数据处理方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的一种用于可视化进度展示的工程数据处理系统的结构示意图；
图3是本发明实施例公开的另一种用于可视化进度展示的工程数据处理系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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作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。
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”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种用于可视化进度展示的工程数据处理方法及系统，可以根据实时的施工数据，确定工程项目的不同项目对应的进度，并生成直观的进度图像，从而能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种用于可视化进度展示的工程数据处理方法的流程示意图。其中，图1所描述的方法可以应用于相应的数据处理设备、数据处理终端、数据处理服务器中，且该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定如图1所示，该用于可视化进度展示的工程数据处理方法可以包括以下操作：
101、获取目标工程项目对应的多个施工项目类别。
可选的，施工项目类别包括基础与主体项目、电梯安装项目、墙体砌砖项目、内墙做灰饼项目、水电二次配管预埋项目、内墙施工项目中的至少一种。
102、获取多个参建方终端实时发送的多个施工数据。
可选的，施工数据包括施工图像数据、施工声音数据、施工视频数据、施工测距数据、施工文字汇报数据中的至少一种。
103、根据多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一施工项目类别对应的进度参数。
可选的，进度参数包括施工完成度、施工完成楼层、施工完成区域中的至少一种。
104、根据每一施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数-图像对应规则，生成目标工程项目对应的工程进度图像。
具体的，工程进度图像用于直观展示目标工程项目的每一施工项目类别对应的进度情况。
可见，实施本发明实施例所描述的方法可以根据实时的施工数据，确定工程项目的不同项目对应的进度，并生成直观的进度图像，从而能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
作为一种可选的实施例，上述步骤中的，根据多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一施工项目类别对应的进度参数，包括：
根据每一施工数据的数据获取位置，确定每一施工数据对应的施工项目类别；
对于每一施工项目类别对应的任一施工数据，确定该施工数据对应的数据进度参数；
对于每一施工项目类别，计算该施工项目类别对应的所有施工数据的数据进度参数的加权求和平均值，以得到该施工项目类别对应的进度参数。
可选的，可以预先确定出不同数据获取位置与对应的施工项目类别之间的数据对应关系，以用于根据每一施工数据的数据获取位置确定每一施工数据对应的施工项目类别。
通过上述实施例，能够确定每一施工数据对应的施工项目类别和数据进度参数，并计算施工项目类别对应的所有施工数据的数据进度参数的加权求和平均值以得到施工项目类别对应的进度参数，从而能够更加精确地确定出不同施工项目对应的进度，能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
作为一种可选的实施例，上述步骤中的，确定该施工数据对应的数据进度参数，包括：
根据该施工数据对应的数据类型，确定对应的神经网络预测模型；
将该施工数据输入至神经网络预测模型中，以得到输出的数据进度参数；神经网络预测模型通过包括有多个对应数据类型的训练施工数据和对应的进度标注的训练数据集训练得到。
可选的，可以预先根据施工数据的类型数量，训练对应数量的神经网络预测模型，以用于后续的预测。可选的，对应数量的神经网络预测模型在训练时，可以通过同一套训练数据集进行训练，该训练数据集中包括有所有数据类型的训练施工数据和对应的进度标注，以使得不同的模型之间均学习到相应数据的特征，使得多个模型的后续的预测输出结果具有可比较性。
通过上述实施例，能够根据施工数据对应的数据类型确定对应的神经网络预测模型，以预测数据进度参数，从而能够利用对应类型的神经网络来更加精确地确定出不同施工项目对应的进度，能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
作为一种可选的实施例，上述步骤中的，在计算加权求和平均值时，每一数据进度参数的权重包括第一权重和第二权重的乘积；第一权重与对应的神经网络预测模型对应的训练阶段预测准确率成正比；第二权重遵循以下规则：
施工文字汇报数据、施工图像数据、施工视频数据、施工声音数据、施工测距数据的第二权重依次减小。
通过上述实施例，能够在计算进度参数时充分考虑预测模型的准确率和数据的类型，其中，不同类型的数据对工程进度的表征效果不同，具体体现为上述第二权重遵循的规则，这样设置，能够利用考虑模型和数据类型来更加精确地确定出施工项目对应的进度，能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
作为一种可选的实施例，上述步骤中的，根据每一施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数-图像对应规则，生成目标工程项目对应的工程进度图像，包括：
获取欲展示图像的观看用户的历史查看操作记录；历史查看操作记录中包括有观看用户在多个历史时间点的历史查看项目类别；
确定出与当前时间点的时间差小于预设阈值的多个历史时间点对应的历史查看项目类别，得到多个常看类别；
对于每一施工项目类别，生成该施工项目类别对应的待填充进度示意图；待填充进度示意图中包括有多个同一颜色的进度节点图像；
根据该施工项目类别对应的进度参数，确定需要变更颜色的至少一个进度节点图像，以得到该施工项目类别对应的进度示意图；
确定该施工项目类别在多个常看类别中的出现频次；
根据出现频次从大到小，对所有施工项目类别进行排序，得到类别序列；
将类别序列前预设数量个施工项目类别确定为待显示项目类别；
根据所有待显示项目类别和对应的进度示意图，生成目标工程项目对应的工程进度图像。
通过上述实施例，能够根据观看用户的历史查看操作记录来预测用户较为关注的施工项目，并根据图像处理规则优先生成这些项目的进度图像给用户观看，这样设置，能够利用用户习惯为用户提供更智能化的数据展示，同时也能够实时精确地帮助用户对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种用于可视化进度展示的工程数据处理系统的结构示意图。其中，图2所描述的系统可以应用于相应的数据处理设备、数据处理终端、数据处理服务器中，且该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定。如图2所示，该系统可以包括：
第一获取模块201，用于获取目标工程项目对应的多个施工项目类别。
可选的，施工项目类别包括基础与主体项目、电梯安装项目、墙体砌砖项目、内墙做灰饼项目、水电二次配管预埋项目、内墙施工项目中的至少一种。
第二获取模块202，用于获取多个参建方终端实时发送的多个施工数据。
可选的，施工数据包括施工图像数据、施工声音数据、施工视频数据、施工测距数据、施工文字汇报数据中的至少一种。
确定模块203，用于根据多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一施工项目类别对应的进度参数。
可选的，进度参数包括施工完成度、施工完成楼层、施工完成区域中的至少一种。
生成模块204，用于根据每一施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数-图像对应规则，生成目标工程项目对应的工程进度图像。
具体的，工程进度图像用于直观展示目标工程项目的每一施工项目类别对应的进度情况。
可见，实施本发明实施例所描述的装置可以根据实时的施工数据，确定工程项目的不同项目对应的进度，并生成直观的进度图像，从而能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
作为一种可选的实施例，确定模块203根据多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一施工项目类别对应的进度参数的具体方式，包括：
根据每一施工数据的数据获取位置，确定每一施工数据对应的施工项目类别；
对于每一施工项目类别对应的任一施工数据，确定该施工数据对应的数据进度参数；
对于每一施工项目类别，计算该施工项目类别对应的所有施工数据的数据进度参数的加权求和平均值，以得到该施工项目类别对应的进度参数。
通过上述实施例，能够确定每一施工数据对应的施工项目类别和数据进度参数，并计算施工项目类别对应的所有施工数据的数据进度参数的加权求和平均值以得到施工项目类别对应的进度参数，从而能够更加精确地确定出不同施工项目对应的进度，能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
作为一种可选的实施例，确定模块203确定该施工数据对应的数据进度参数的具体方式，包括：
根据该施工数据对应的数据类型，确定对应的神经网络预测模型；
将该施工数据输入至神经网络预测模型中，以得到输出的数据进度参数；神经网络预测模型通过包括有多个对应数据类型的训练施工数据和对应的进度标注的训练数据集训练得到。
可选的，可以预先根据施工数据的类型数量，训练对应数量的神经网络预测模型，以用于后续的预测。可选的，对应数量的神经网络预测模型在训练时，可以通过同一套训练数据集进行训练，该训练数据集中包括有所有数据类型的训练施工数据和对应的进度标注，以使得不同的模型之间均学习到相应数据的特征，使得多个模型的后续的预测输出结果具有可比较性。
通过上述实施例，能够根据施工数据对应的数据类型确定对应的神经网络预测模型，以预测数据进度参数，从而能够利用对应类型的神经网络来更加精确地确定出不同施工项目对应的进度，能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
作为一种可选的实施例，确定模块203在计算加权求和平均值时，每一数据进度参数的权重包括第一权重和第二权重的乘积；第一权重与对应的神经网络预测模型对应的训练阶段预测准确率成正比；第二权重遵循以下规则：
施工文字汇报数据、施工图像数据、施工视频数据、施工声音数据、施工测距数据的第二权重依次减小。
通过上述实施例，能够在计算进度参数时充分考虑预测模型的准确率和数据的类型，其中，不同类型的数据对工程进度的表征效果不同，具体体现为上述第二权重遵循的规则，这样设置，能够利用考虑模型和数据类型来更加精确地确定出施工项目对应的进度，能够实时精确地对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
作为一种可选的实施例，生成模块204根据每一施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数-图像对应规则，生成目标工程项目对应的工程进度图像的具体方式，包括：
获取欲展示图像的观看用户的历史查看操作记录；历史查看操作记录中包括有观看用户在多个历史时间点的历史查看项目类别；
确定出与当前时间点的时间差小于预设阈值的多个历史时间点对应的历史查看项目类别，得到多个常看类别；
对于每一施工项目类别，生成该施工项目类别对应的待填充进度示意图；待填充进度示意图中包括有多个同一颜色的进度节点图像；
根据该施工项目类别对应的进度参数，确定需要变更颜色的至少一个进度节点图像，以得到该施工项目类别对应的进度示意图；
确定该施工项目类别在多个常看类别中的出现频次；
根据出现频次从大到小，对所有施工项目类别进行排序，得到类别序列；
将类别序列前预设数量个施工项目类别确定为待显示项目类别；
根据所有待显示项目类别和对应的进度示意图，生成目标工程项目对应的工程进度图像。
通过上述实施例，能够根据观看用户的历史查看操作记录来预测用户较为关注的施工项目，并根据图像处理规则优先生成这些项目的进度图像给用户观看，这样设置，能够利用用户习惯为用户提供更智能化的数据展示，同时也能够实时精确地帮助用户对工程项目的进度进行直观地监控，以提高工程监控的效率和效果，保证施工按时按质完成。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的另一种用于可视化进度展示的工程数据处理系统的结构示意图。如图3所示，该系统可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器301；
与存储器301耦合的处理器302；
处理器302调用存储器301中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一公开的用于可视化进度展示的工程数据处理方法中的部分或全部步骤。
实施例四
本发明实施例公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一公开的用于可视化进度展示的工程数据处理方法中的部分或全部步骤。
以上所描述的系统实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种用于可视化进度展示的工程数据处理方法及系统所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种用于可视化进度展示的工程数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标工程项目对应的多个施工项目类别；
获取多个参建方终端实时发送的多个施工数据；
根据所述多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一所述施工项目类别对应的进度参数；
根据每一所述施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数-图像对应规则，生成所述目标工程项目对应的工程进度图像；所述工程进度图像用于直观展示所述目标工程项目的每一所述施工项目类别对应的进度情况。
2.根据权利要求1所述的用于可视化进度展示的工程数据处理方法，其特征在于，所述进度参数包括施工完成度、施工完成楼层、施工完成区域中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的用于可视化进度展示的工程数据处理方法，其特征在于，所述施工项目类别包括基础与主体项目、电梯安装项目、墙体砌砖项目、内墙做灰饼项目、水电二次配管预埋项目、内墙施工项目中的至少一种；和/或，所述施工数据包括施工图像数据、施工声音数据、施工视频数据、施工测距数据、施工文字汇报数据中的至少一种。
4.根据权利要求3所述的用于可视化进度展示的工程数据处理方法，其特征在于，所述根据所述多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一所述施工项目类别对应的进度参数，包括：
根据每一所述施工数据的数据获取位置，确定每一所述施工数据对应的施工项目类别；
对于每一所述施工项目类别对应的任一所述施工数据，确定该施工数据对应的数据进度参数；
对于每一所述施工项目类别，计算该施工项目类别对应的所有所述施工数据的所述数据进度参数的加权求和平均值，以得到该施工项目类别对应的进度参数。
5.根据权利要求4所述的用于可视化进度展示的工程数据处理方法，其特征在于，所述确定该施工数据对应的数据进度参数，包括：
根据该施工数据对应的数据类型，确定对应的神经网络预测模型；
将该施工数据输入至所述神经网络预测模型中，以得到输出的数据进度参数；所述神经网络预测模型通过包括有多个对应数据类型的训练施工数据和对应的进度标注的训练数据集训练得到。
6.根据权利要求5所述的用于可视化进度展示的工程数据处理方法，其特征在于，在计算所述加权求和平均值时，每一所述数据进度参数的权重包括第一权重和第二权重的乘积；所述第一权重与对应的所述神经网络预测模型对应的训练阶段预测准确率成正比；所述第二权重遵循以下规则：
所述施工文字汇报数据、所述施工图像数据、所述施工视频数据、所述施工声音数据、所述施工测距数据的所述第二权重依次减小。
7.根据权利要求6所述的用于可视化进度展示的工程数据处理方法，其特征在于，所述根据每一所述施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数-图像对应规则，生成所述目标工程项目对应的工程进度图像，包括：
获取欲展示图像的观看用户的历史查看操作记录；所述历史查看操作记录中包括有所述观看用户在多个历史时间点的历史查看项目类别；
确定出与当前时间点的时间差小于预设阈值的多个所述历史时间点对应的历史查看项目类别，得到多个常看类别；
对于每一所述施工项目类别，生成该施工项目类别对应的待填充进度示意图；所述待填充进度示意图中包括有多个同一颜色的进度节点图像；
根据该施工项目类别对应的进度参数，确定需要变更颜色的至少一个所述进度节点图像，以得到该施工项目类别对应的进度示意图；
确定该施工项目类别在所述多个常看类别中的出现频次；
根据所述出现频次从大到小，对所有所述施工项目类别进行排序，得到类别序列；
将所述类别序列前预设数量个所述施工项目类别确定为待显示项目类别；
根据所有所述待显示项目类别和对应的所述进度示意图，生成所述目标工程项目对应的工程进度图像。
8.一种用于可视化进度展示的工程数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：
第一获取模块，用于获取目标工程项目对应的多个施工项目类别；
第二获取模块，用于获取多个参建方终端实时发送的多个施工数据；
确定模块，用于根据所述多个施工数据，以及预设的数据进度计算规则，确定每一所述施工项目类别对应的进度参数；
生成模块，用于根据每一所述施工项目类别对应的进度参数，以及预设的参数-图像对应规则，生成所述目标工程项目对应的工程进度图像；所述工程进度图像用于直观展示所述目标工程项目的每一所述施工项目类别对应的进度情况。
9.一种用于可视化进度展示的工程数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的用于可视化进度展示的工程数据处理方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的用于可视化进度展示的工程数据处理方法。
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