[发明专利]基于无人机增强现实的城市工程质量智能评价方法及其系统

权利要求书

1.一种基于无人机增强现实的城市工程质量智能评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1城市工程地分布模型的获取，以及搭载AR装置的无人机巡检路径规划；

S2无人机按照规划的巡检路径飞行，并调整飞行路线飞抵至少一处城市工程地，获取所述至少一处城市工程地的当前工程数据，并对所述工程数据进行处理，形成巡检图像；

S3城市工程质量智能评价模型的建立；其中，所述城市工程质量智能评价模型利用历史巡检图像以及当前巡检图像组成图像样本空间对人工智能模型进行训练得到；

S4控制所述无人机飞抵待巡检的城市工程地，获得巡检图像，代入利用步骤S3建立的模型得到当前工程质量的评价预测结果，并通过步骤S1获取的城市工程地分布模型形成城市工程质量评价分布结果；S2中控制无人机以规定的高度按照直线定期飞行，利用AR装置上的激光雷达感知障碍物，并在预设距离内调整飞行路线绕开障碍物，直到飞抵标引；所述获取所述至少一处城市工程地的当前工程数据，并对所述工程数据进行处理，形成巡检图像具体包括：

S2-1构建工程数据；

所述工程数据包括历史评价得分his，当前施工进度得分pres，所述历史评价得分his包括历史工程质量平均得分hisq和历史施工进度平均得分hisproc之和；

所述历史施工进度平均得分hisproc和当前施工进度得分pres包括影响工程进度因素对应的评价得分，包括资金流得分c，物流得分logis，人力技术配置得分config，天气得分clam，工程方案状态得分s中的至少一种，其中，

c＝a·[cp(t)·v'(t)·f(x_i,t)]/[cp_s(t)·v'_s(t)·f_s(x_i,t)](当cp(t)·v'(t)·f(x_i,t)≤cp_s(t)·v'_s(t)·f_s(x_i,t))，或者c＝a·[cp_s(t)·v'_s(t)·f_s(x_i,t)]/[cp(t)·v'(t)·f(x_i,t)](当cp(t)·v'(t)·f(x_i,t)＞cp_s(t)·v'_s(t)·f_s(x_i,t))，其中为a常数，根据不同的工程负责主体而取不同的值，t为当前时刻，cp_s(t)，v'_s(t)，f_s(x_i，t)分别为理想状况时的当前资金总量，当前周转速度，以及当前资金的分配；cp(t)，v_s(t)，f(x_i，t)分别为当前资金总量，当前周转速度，以及当前资金的分配；

所述物流得分logis＝h_s(t)/h，其中h_s(t)为理想状态时当前所需物资到达工程地小时数，h为实际物资到达时的小时数；因此当h越大logis越低，从而整体工程进度得分越低；

人力技术配置得分config包括人力配置得分hum，管理得分man，技术水平得分sk，且config＝hum·(B·man+C·sk)，其中B，C为权重，且总和为1；

所述人力配置得分为对工程项目所有部门求和，phyc_pj为部门p的人员j的心理指数，包括正常值1/2n_p(t)，低落值0，高涨值1/n_p(t)，由人员进入工程地时自行选择打分；num_p为工程部门p配制人数得分，且num_p＝[n_p(t)-n_1p(t)+n_2p(t)]/n_sp(t)(当n_1p(t)≥n_2p(t))，或者num_p＝[n_p(t)-n_2p(t)+n_1p(t)]/n_sp(t)(当n_1p(t)＜n_2p(t))，其中n_p(t)为当前工程项目中部门p的人数，n_1p(t)为当前拟离职或拟离岗或休假人员，n_2p(t)为在预设的短时期内能新任到岗的人员数，n_sp(t)n_sp(t)为工程项目中部门p当前理想状态时的人数；若计算结果num_p＞1则取num_p^-m作为得分值，其中m为大于1的实数；

所述管理得分其中D，E为权重，且总和为1，为管理者的专业水平平均得分，初级为0.1，中级为0.5，高级为1；为经验平均得分，以五年为标准，管理平均经验在5年以下的为0.1，5-10年为0.5，大于10年为1；

所述技术水平得分其中F，G为权重，且总和为1，为工程技术水平平均得分，包括技术人员的技术水平平均得分初级为0.1，中级为0.5，高级为1，以及工程流程设计得分design，所述工程流程设计得分以与当前预测同期的各历史施工单位面积平均预期时间与相应的各历史施工单位面积平均完成时间比值以及历史评价得分his定义，即equip为设备技术水平总体得分，且equip＝level+b/y，其中level为设备技术总体层次，高层次为1，中层次为0.5，初层次为0.1，y为使用总体年数，b为预设的常数值，且b＝3-10；

工程方案状态得分s为根据工程的方案是否发生变动而确定，当工程方案不变时为1，当工程局部变动为0，当工程方案发生整体变动时为-pres_-s，其中pres_-s＝hisq+hisproc+c+logis+config+clam；

天气得分clam根据天气情况而定，当天气不适合施工，或工程负责主体管理者认为根据目前天气应当停工的为0，其他情况为1；

则根据分析工程质量评价总得分GD＝hisq+hisproc+pres＝hisq+hisproc+(c+logis+config+clam+s)，计算得到的GD四舍五入到小数点后两位作为最终得分值；

S2-2无人机获取步骤S2-1的工程数据，每项工程数据四舍五入取整，定义图像色阶0为得分0，每100个色阶对应1个得分，在0-255色阶范围内构建所述工程数据进行数值伪彩或灰度化，形成巡检图像，具体是为hisq，hisproc，c，logis，config，clam，s七个工程数据的每一个构建r×r个像素组成的数据像素，r∈[15,30]，并根据得到的伪彩或灰度值赋予数据像素形成相应巡检数据图，依次从左往右按顺序融合七个巡检数据图形成矩形巡检图像，巡检数据图之间以灰度级255的1-5个像素的条纹间隔。