[发明专利]一种基于大数据的公路工程施工进度管理方法和系统

权利要求书

1.一种基于大数据的公路工程施工进度管理方法，其特征在于，该方法包括：

步骤S1：设置若干个无人机在各施工公路采集图像；

采集施工公路图像并输入公路分割网络，检测已完成公路，输出已完成公路分割图，得到已完成公路长度L′和已完成公路面积s′，进一步地，得到已完成公路长度和公路总长度L的比值c，根据已施工天数d得到计划剩余工期rp′；

得到未完成公路面积s″并进一步得到剩余工程所需物资量v、剩余工期所需工人的标准数量A′、剩余工程所需资金量m；

步骤S2：将c按时序排列，得到进度序列，通过定长的滑窗在进度序列上获取定长序列并输入TCN网络预测c的值，根据c到1时滑窗滑动次数得到预测剩余工期rp；

步骤S3:采集物资区域RGB图像和深度图像，将物资区域RGB图像输入物资分割网络，检测施工物资，输出物资分割图，结合物资分割图和深度图像得到现有物资量V；

采集施工区域图像并输入关键点检测网络检测工人头部关键点，得到头部关键点热力图和工人数量A；对施工质量进行评价，得到质量评分q，统计现有资金量M；

步骤S4:根据得到施工进度评分α，其中，q_max为q的上限，γ_rp为工期评价的放缩系数，γ_q为质量评价的放缩系数，γ_A为施工人员数量评价的放缩系数；

根据V、v得到现有可调度物资量v′，其中v′＝V-v；根据M、m、V、rp和α得到弹性物资量β，其中，所述γ′_rp为预测剩余工期的放缩系数；m为剩余工期所需资金量，M为现有资金量，γ_m为资金量的放缩系数，α′为经验施工进度评分阈；根据β、v′得到实际可调度物资量v″，其中v″＝v′-β；根据各施工公路的实际可调度物资量进行物资调度的决策；

所述公路分割网络的训练方法包括：

以若干张施工公路图像为数据集；

人工对数据集进行标注，标注出已完成公路的像素，生成标注数据；

使用交叉熵损失函数进行训练。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述TCN网络的训练方法包括：

以历史统计的进度序列为数据集，预设滑窗在序列上滑动，获取若干组定长序列；

对每个定长序列进行标注，标注为定长序列结束后下一个c的值；

使用均方误差损失函数进行训练。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物资分割网络的训练方法包括：

以若干张物资区域RGB图像为数据集；

人工对数据集进行标注，标注出属于施工物资的像素，生成标注数据；

使用交叉熵损失函数进行训练。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键点检测网络的训练方法包括：

以若干张施工区域图像为数据集；

人工对数据集进行标注，标注出工人头部关键点，生成标注数据；

使用均方误差损失函数进行训练。

5.一种基于大数据的公路工程施工进度管理系统，其特征在于，该系统包括：

存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。