一种室外建筑场地施工管理方法及系统与流程

1.本发明涉及施工场地监管技术领域，特别是一种室外建筑场地施工管理方法及系统。


背景技术：

2.在建设桥梁、楼层、基坑等室外建筑场地时，坍塌是造成工地事故的主要原因之一，坍塌造成的损失往往不仅包括人员伤亡，还涉及到建筑材料和设备的损失以及重建和修复的成本。如果地基不稳定或不足以承受建筑物的重量和负荷，就可能导致建筑物发生坍塌；并且建筑物的结构设计如果存在缺陷、错误或不合理，也可能导致结构无法承受荷载而发生坍塌；同时如果施工过程中存在施工人员的错误操作、施工程序不合规范、质量控制不严格等问题，建筑物的结构可能会受到损害，也可能从而引发坍塌。因此，进行室外建筑场地坍塌预警对于保障施工人员安全、减少财产损失、保护环境以及提高工程质量具有重要的意义。


技术实现要素：

3.本发明克服了现有技术的不足，提供了一种室外建筑场地施工管理方法及系统。
4.为达到上述目的本发明采用的技术方案为：本发明第一方面公开了一种室外建筑场地施工管理方法，包括以下步骤：在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第一实时图像信息，并对所述修正后的第一实时图像信息进行配对处理，得到第一配对结果或第二配对结果；若配对结果为第二配对结果，则根据所述修正后的第一实时图像信息构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图；构建识别模型，并将所述第一施工缺陷模型图导入所述识别模型中进行监测评价，得到第一监测报告或第二监测报告；若所述第一施工缺陷模型图的监测报告为第二监测报告，则在第二施工时间节点上获取建筑场地的第二实时图像信息，并对所述第二实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第二实时图像信息；根据所述修正后的第二实时图像信息构建得到在第二施工时间节点上施工缺陷的第二施工缺陷模型图；根据所述第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图计算出施工缺陷的形变速度与形变方向；对所述施工缺陷的形变速度与形变方向进行分析，并生成对应的预警措施。
5.进一步地，本发明的一个较佳实施例中，在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第一实时图像信息，并对所述修正后的第一实时图像信息进行配对处理，得到第一配对结果或第二配对结果，具体为：在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实时图像信息进行奇异值分解，得到基于左奇异向量与右奇异向量组成的正交矩阵以及按奇异值从
大到小排列的对角矩阵；构建坐标系，将所述正交矩阵与对角矩阵导入所述坐标系中，生成正交矩阵与对角矩阵的矩阵特征值，并将正交矩阵与对角矩阵的矩阵特征值作为新坐标数集；获取所述新坐标数集中的极限坐标点集合，并将所述极限坐标点集合导入世界坐标系中进行线性变换，从而重新生成第一实时图像，得到修正后的第一实时图像信息；通过大数据网络获取不同施工缺陷所对应的缺陷图像信息，构建数据库，并将不同施工缺陷所对应的缺陷图像信息导入所述数据库中，得到缺陷数据库；将所述修正后的第一实时图像信息导入所述缺陷数据库中，通过欧几里得距离算法计算所述修正后的第一实时图像信息与各缺陷图像信息之间的欧几里得距离值，根据所述欧几里得距离值确定出所述修正后的第一实时图像信息与各缺陷图像信息之间的重合度，得到若干个重合度；将若干个所述重合度逐一与预设重合度进行比较，若所述重合度均不大于预设重合度，则说明建筑场地中不存在施工缺陷，则生成第一配对结果；若存在至少一个所述重合度大于预设重合度，则说明建筑场地中存在施工缺陷，则生成第二配对结果。
6.进一步地，本发明的一个较佳实施例中，若配对结果为第二配对结果，则根据所述修正后的第一实时图像信息构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图，具体为：对所述修正后的第一实时图像信息进行特征匹配处理，以匹配得到修正后的第一实时图像信息中施工缺陷的疏散匹配点；并随机抽取一个疏散匹配点作为坐标原点，根据所述坐标原点建立三维坐标系；获取各疏散匹配点在所述三维坐标系中的三维坐标值，根据所述三维坐标值计算出各个疏散匹配点之间的欧式距离，根据所述欧式距离对各个疏散匹配点进行配对，得到若干对疏散匹配点对；获取各疏散匹配点对之间的中值坐标点，并将所述中值坐标点提取为补录匹配点；将所述疏散匹配点与补录匹配点进行汇聚，得到稠密匹配点；通过孤立森林算法获取各稠密匹配点的离群得分，并将各稠密匹配点的离群得分逐一与预设离群得分进行比较；将离群得分大于预设离群得分对应的稠密匹配点剔除，得到筛选后的稠密匹配点；获取所述筛选后的稠密匹配点的点云数据，对所述点云数据进行刚体或非刚体变化，以对各点云数据配准，得到配准后的点云数据；根据所述配准后的点云数据构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图。
7.进一步地，本发明的一个较佳实施例中，构建识别模型，并将所述第一施工缺陷模型图导入所述识别模型中进行监测评价，得到第一监测报告或第二监测报告，具体为：预制标准施工缺陷模型图，并将所述标准施工缺陷模型图分为训练集与测试集；基于卷积神经网络构建识别模型，将所述训练集导入至识别模型的卷积层与池化层中进行卷积与池化处理，并获取经过卷积处理与池化处理后训练集中的局部特征信息；将所述局部特征信息进行融合并通过交叉损失函数机进行反向训练，直至误差收敛至预设值，保存识别模型的训练参数；通过测试集对所述识别模型的训练参数进行测试，若所述训练参数满足预设要
求，则提取最终保存的训练参数，得到训练完成的多线程离散模型；将所述第一施工缺陷模型图导入所述训练完成的多线程离散模型中进行识别，得到第一施工缺陷模型图与各标准施工缺陷模型图之间的相似度；若第一施工缺陷模型图与各标准施工缺陷模型图之间的至少一个相似度大于预设相似度，说明第一施工缺陷模型图为正常缺陷，则生成第一监测报告；若第一施工缺陷模型图与各标准施工缺陷模型图之间的相似度均不大于预设相似度，则说明第一施工缺陷模型图为异常缺陷，则生成第二监测报告。
8.进一步地，本发明的一个较佳实施例中，根据所述第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图计算出施工缺陷的形变速度与形变方向，具体为：通过fast算法对所述第一施工缺陷模型图进行特征提取处理，得到若干第一特征点；以及通过fast算法对所述第二施工缺陷模型图进行特征提取处理，得到若干第二特征点；其中，所述特征点包括高曲率点、角点或边缘点；通过flann匹配算法对所述第一特征点与第二特征点进行搜索匹配，以获取得到第一特征点与第二特征点之间具有相似特征的特征点，并将相似特征的特征点进行标记，得到匹配结果；根据匹配结果，通过求解刚体变换或仿射变换对第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图进行几何变换，以将第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图进行对齐处理；将第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图对齐完毕后；将第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图相重合的模型区域剔除，并且把不相重合的模型区域保留，得到施工缺陷形变模型图；通过网格化法获取所述施工缺陷形变模型图的模型体积，根据所述第一施工时间节点、第二施工时间节点以及模型体积确定出施工缺陷的形变速度；通过canny边缘检测法获取所述施工缺陷形变模型图的外形轮廓，根据所述外形轮廓确定出施工缺陷形变模型图的形变尖端点，根据所述形变尖端点的形变位置确定出施工缺陷的形变方向。
9.进一步地，本发明的一个较佳实施例中，对所述施工缺陷的形变速度与形变方向进行分析，并生成对应的预警措施，具体为：将施工缺陷的形变速度与预设形变速度进行比较，且将施工缺陷的形变方向与预设形变方向进行比较；若施工缺陷的形变速度不大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向为预设形变方向，则生成一级预警措施；若施工缺陷的形变速度大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向为预设形变方向，或若施工缺陷的形变速度不大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向不为预设形变方向，则生成二级预警措施；若施工缺陷的形变速度大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向不为预设形变方向，则生成三级预警措施。
10.本方面第二方面公开了一种室外建筑场地施工管理系统，所述室外建筑场地施工管理系统包括存储器与处理器，所述存储器中存储有室外建筑场地施工管理方法程序，当所述室外建筑场地施工管理方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第一实时图像信息，并对所述修正后的第一实时图像信息进行配对处理，得到第一配对结果或第二配对结果；若配对结果为第二配对结果，则根据所述修正后的第一实时图像信息构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图；构建识别模型，并将所述第一施工缺陷模型图导入所述识别模型中进行监测评价，得到第一监测报告或第二监测报告；若所述第一施工缺陷模型图的监测报告为第二监测报告，则在第二施工时间节点上获取建筑场地的第二实时图像信息，并对所述第二实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第二实时图像信息；根据所述修正后的第二实时图像信息构建得到在第二施工时间节点上施工缺陷的第二施工缺陷模型图；根据所述第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图计算出施工缺陷的形变速度与形变方向；对所述施工缺陷的形变速度与形变方向进行分析，并生成对应的预警措施。
11.本发明解决了背景技术中存在的技术缺陷，本发明具备以下有益效果：通过本方法进行室外建筑场地坍塌预警可以及早发现潜在的危险情况，及时疏散人员，减少人员伤亡风险，保护工作人员和周围公众的生命安全；并且通过进行坍塌预警，可以提前采取相应的措施，减少财产损失的可能性，预警可以促使相关部门或施工方及时采取补救措施，修复结构问题，避免进一步损坏，及早发现和预警室外建筑场地的坍塌问题，可以在事故发生前进行修复，减少事故造成的损失，有助于提高城市建设的安全性、可持续性和经济效益。
附图说明
12.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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实施例的附图。
13.图1为一种室外建筑场地施工管理方法的第一方法流程图；图2为一种室外建筑场地施工管理方法的第二方法流程图；图3为一种室外建筑场地施工管理方法的第三方法流程图；图4为一种室外建筑场地施工管理系统的系统框图。
具体实施方式
14.为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
15.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
16.如图1所示，本发明第一方面公开了一种室外建筑场地施工管理方法，包括以下步骤：s102：在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实
时图像信息进行修正处理，得到修正后的第一实时图像信息，并对所述修正后的第一实时图像信息进行配对处理，得到第一配对结果或第二配对结果；s104：若配对结果为第二配对结果，则根据所述修正后的第一实时图像信息构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图；构建识别模型，并将所述第一施工缺陷模型图导入所述识别模型中进行监测评价，得到第一监测报告或第二监测报告；s106：若所述第一施工缺陷模型图的监测报告为第二监测报告，则在第二施工时间节点上获取建筑场地的第二实时图像信息，并对所述第二实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第二实时图像信息；根据所述修正后的第二实时图像信息构建得到在第二施工时间节点上施工缺陷的第二施工缺陷模型图；s108：根据所述第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图计算出施工缺陷的形变速度与形变方向；对所述施工缺陷的形变速度与形变方向进行分析，并生成对应的预警措施。
17.进一步地，本发明的一个较佳实施例中，在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第一实时图像信息，并对所述修正后的第一实时图像信息进行配对处理，得到第一配对结果或第二配对结果，具体为：在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实时图像信息进行奇异值分解，得到基于左奇异向量与右奇异向量组成的正交矩阵以及按奇异值从大到小排列的对角矩阵；构建坐标系，将所述正交矩阵与对角矩阵导入所述坐标系中，生成正交矩阵与对角矩阵的矩阵特征值，并将正交矩阵与对角矩阵的矩阵特征值作为新坐标数集；获取所述新坐标数集中的极限坐标点集合，并将所述极限坐标点集合导入世界坐标系中进行线性变换，从而重新生成第一实时图像，得到修正后的第一实时图像信息；通过大数据网络获取不同施工缺陷所对应的缺陷图像信息，构建数据库，并将不同施工缺陷所对应的缺陷图像信息导入所述数据库中，得到缺陷数据库；将所述修正后的第一实时图像信息导入所述缺陷数据库中，通过欧几里得距离算法计算所述修正后的第一实时图像信息与各缺陷图像信息之间的欧几里得距离值，根据所述欧几里得距离值确定出所述修正后的第一实时图像信息与各缺陷图像信息之间的重合度，得到若干个重合度；其中，欧几里得距离算法用于计算两个图像之间的相似度。通过将距离转换为相似度值，可以将欧几里得距离转换为相似度度量。可以使用不同的方法进行归一化或标准化，例如将距离值映射到0到1的范围，其中越接近1表示越相似。
18.将若干个所述重合度逐一与预设重合度进行比较，若所述重合度均不大于预设重合度，则说明建筑场地中不存在施工缺陷，则生成第一配对结果；若存在至少一个所述重合度大于预设重合度，则说明建筑场地中存在施工缺陷，则生成第二配对结果。
19.需要说明的是，建筑产生裂纹裂缝是建筑物发生坍塌的前兆之一，所述施工缺陷即为裂纹裂缝。通过移动无人机或定点摄像头拍摄建筑场地中各个区域的实时图像信息，并且由于拍摄角度、拍摄环境以及设备精度等原因的印象，所拍摄到的实时图像的清晰度
往往较低并且图像的冗余度高，从而影响图像的识别配对结果，因此在对所拍摄得到的图像进行识别配对前，需要通过奇异值分解的方式对实时图像进行分解，然后得到图像中各特征点的极限坐标点集合，然后再根据极限坐标点集合对实时图像进行修正处理，从而降低图像的冗余度以及提高图像的清晰度，从而得到修正后的第一实时图像信息，以进一步提高后续图像的配对精度与可靠性。
20.其中，不同施工缺陷所对应的缺陷图像信息即为施工是建筑所会产生的各种施工裂纹对应的裂纹图像，这些裂纹可以直接在大数据网络中获取得到。若所述重合度均不大于预设重合度，则说明在当前所拍摄到的实时图像中并不存在裂纹裂缝，此时建筑物并没有发生坍塌的前兆，说明在当前施工时间节点施工过程安全，则生成第一配对结果。若存在至少一个所述重合度大于预设重合度，则说明在当前所拍摄到的实时图像中存在裂纹裂缝，此时建筑物有发生坍塌的前兆，此时需要进一步对该实时图像区域进行监测分析，则生成第二配对结果。通过以上方法能够快速识别出实时图像中是否存在裂纹裂缝，以判断出建筑物是否存在发生坍塌前兆。
21.进一步地，本发明的一个较佳实施例中，若配对结果为第二配对结果，则根据所述修正后的第一实时图像信息构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图，如图2所示，具体为：s202：对所述修正后的第一实时图像信息进行特征匹配处理，以匹配得到修正后的第一实时图像信息中施工缺陷的疏散匹配点；并随机抽取一个疏散匹配点作为坐标原点，根据所述坐标原点建立三维坐标系；s204：获取各疏散匹配点在所述三维坐标系中的三维坐标值，根据所述三维坐标值计算出各个疏散匹配点之间的欧式距离，根据所述欧式距离对各个疏散匹配点进行配对，得到若干对疏散匹配点对；s206：获取各疏散匹配点对之间的中值坐标点，并将所述中值坐标点提取为补录匹配点；将所述疏散匹配点与补录匹配点进行汇聚，得到稠密匹配点；s208：通过孤立森林算法获取各稠密匹配点的离群得分，并将各稠密匹配点的离群得分逐一与预设离群得分进行比较；将离群得分大于预设离群得分对应的稠密匹配点剔除，得到筛选后的稠密匹配点；其中，孤立森林算法是一种用于异常检测和离群点检测的算法，它基于孤立点的思想。对于每个数据点，通过平均路径长度和一个校准因子来计算其离群得分。离群得分反映了数据点被孤立的程度，异常点通常具有较短的路径长度和较高的离群得分。
22.s210：获取所述筛选后的稠密匹配点的点云数据，对所述点云数据进行刚体或非刚体变化，以对各点云数据配准，得到配准后的点云数据；根据所述配准后的点云数据构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图。
23.需要说明的是，若配对结果为第二配对结果，说明该实时图像中存在裂纹裂缝，此时可以通过如尺度不变特征变换等算法对修正后的第一实时图像信息进行特征匹配处理，从而提取得到图像中裂纹裂缝缺陷的疏散匹配点。由于在对实时图像进行特征匹配过程中，由于设备精度以及算法缺陷等原因，难免会出现丢失匹配点或者是匹配点漂移的情况，因此通过特征匹配得到的匹配点的数量往往不足，为疏散匹配点，此若直接通过疏散匹配点重构第一施工缺陷模型图，所重构得到的模型图往往会存在局部缺失以及曲面不平滑现
象，模型的精度较低。因此在以上步骤中，当得到图像中裂纹裂缝的疏散匹配点后，通过对疏散匹配点进行稠密处理，从而得到稠密匹配点，以提高匹配点的数量，从而构建得到完整的第一施工缺陷模型图；并且孤立森林算法检测出漂移的匹配点（即离群点），从而将漂移度过大的匹配点剔除，从而提高重构得到的第一施工缺陷模型图的曲面平滑度。这样一来，通过以上步骤能够重构得到完整度高、平滑度高的第一施工缺陷模型图，进一步提高第一施工缺陷模型图的模型精度。
24.另外还需要说明的是，根据所述修正后的第二实时图像信息构建得到在第二施工时间节点上施工缺陷的第二施工缺陷模型图的建模原理与构建第一施工缺陷模型图的建模原理相同，在此不多做赘述。
25.进一步地，本发明的一个较佳实施例中，构建识别模型，并将所述第一施工缺陷模型图导入所述识别模型中进行监测评价，得到第一监测报告或第二监测报告，具体为：预制标准施工缺陷模型图，并将所述标准施工缺陷模型图分为训练集与测试集；基于卷积神经网络构建识别模型，将所述训练集导入至识别模型的卷积层与池化层中进行卷积与池化处理，并获取经过卷积处理与池化处理后训练集中的局部特征信息；将所述局部特征信息进行融合并通过交叉损失函数机进行反向训练，直至误差收敛至预设值，保存识别模型的训练参数；通过测试集对所述识别模型的训练参数进行测试，若所述训练参数满足预设要求，则提取最终保存的训练参数，得到训练完成的多线程离散模型；将所述第一施工缺陷模型图导入所述训练完成的多线程离散模型中进行识别，得到第一施工缺陷模型图与各标准施工缺陷模型图之间的相似度；若第一施工缺陷模型图与各标准施工缺陷模型图之间的至少一个相似度大于预设相似度，说明第一施工缺陷模型图为正常缺陷，则生成第一监测报告；若第一施工缺陷模型图与各标准施工缺陷模型图之间的相似度均不大于预设相似度，则说明第一施工缺陷模型图为异常缺陷，则生成第二监测报告。
26.需要说明的是，按性质来进行划分裂纹分为正常施工裂纹与异常施工裂纹。正常施工裂纹是在建筑施工过程中出现的一种普遍现象，其出现是由于建筑物在承受荷载、变形和环境影响的同时，产生的内部应力和变形所致，正常施工裂纹通常在设计和规范允许的范围内，并不会对建筑的结构安全和使用性能造成重大影响，并不是引发建筑坍塌的诱因，这些裂纹大多较细、窄、呈水平或垂直走向，并出现在预定的变形部位，如伸缩缝、角部、接缝等位置。异常施工裂纹通常表现为较大的宽度、不规则的形态，或出现在不应该出现的位置，如承重墙出现水平裂缝等，这些裂纹可能对建筑的结构安全和使用性能造成潜在的威胁，是引发建筑坍塌的主要诱因之一。
27.需要说明的是，所述标准施工缺陷模型图即为正常施工裂纹的裂纹模型图，标准施工缺陷模型图由设计人员通过三维建模软件绘制得到。若第一施工缺陷模型图与各标准施工缺陷模型图之间的至少一个相似度大于预设相似度，说明第一施工缺陷模型图属于正常施工裂纹，该裂纹引发建筑发生坍塌的概率极低，属于安全裂纹，此时说明第一实时图像对应的区域为安全区域。若第一施工缺陷模型图与各标准施工缺陷模型图之间的相似度均不大于预设相似度，说明第一施工缺陷模型图与各种情况的正常施工裂纹的裂纹模型图之间的匹配度较低，可以理解为第一施工缺陷并不是正常施工裂纹，则说明第一施工缺陷模
型图为异常施工裂纹，该裂纹引发建筑发生坍塌的概率较高，属于危险裂纹，此时说明第一实时图像对应的区域为危险区域，此时需要对该危险区域中的裂纹进行进一步分析。通过以上步骤能够快速判断出施工区域中出现的裂纹类型，从而生成相应的预警措施，实现了智能识别，避免出现误预警而造成工期延长的现象，能够提高预警精度与有效性。
28.进一步地，本发明的一个较佳实施例中，根据所述第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图计算出施工缺陷的形变速度与形变方向，具体为：通过fast算法对所述第一施工缺陷模型图进行特征提取处理，得到若干第一特征点；以及通过fast算法对所述第二施工缺陷模型图进行特征提取处理，得到若干第二特征点；其中，所述特征点包括高曲率点、角点或边缘点；其中，fast算法即为快速特征检测算法，fast算法是一种常用的特征点检测算法。它的设计目标是在图像中快速准确地检测出具有高响应的稳定特征点。fast算法通过在像素周围的圆上进行简单的亮度比较，确定是否为角点，并且在满足一定条件的情况下，将该像素点标记为特征点。fast算法的优点在于其高速性和鲁棒性，使其广泛应用于计算机视觉领域中的特征提取、图像匹配、跟踪等任务中；通过flann匹配算法对所述第一特征点与第二特征点进行搜索匹配，以获取得到第一特征点与第二特征点之间具有相似特征的特征点，并将相似特征的特征点进行标记，得到匹配结果；其中，flann匹配算法即为快速最近邻搜索库匹配算法。flann匹配算法是一种用于高效近似最近邻搜索的匹配算法。它的设计目标是在大规模数据集上快速地找到最接近给定数据点的近似最近邻。flann算法通过构建索引结构来加速最近邻搜索，并且利用近似的搜索策略来对搜索空间进行剪枝，从而减少计算量。flann算法的优势在于高效的搜索速度和较低的内存消耗，可以在实际应用中提供快速而准确的最近邻搜索；根据匹配结果，通过求解刚体变换或仿射变换对第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图进行几何变换，以将第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图进行对齐处理；将第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图对齐完毕后；将第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图相重合的模型区域剔除，并且把不相重合的模型区域保留，得到施工缺陷形变模型图；通过网格化法获取所述施工缺陷形变模型图的模型体积，根据所述第一施工时间节点、第二施工时间节点以及模型体积确定出施工缺陷的形变速度；通过canny边缘检测法获取所述施工缺陷形变模型图的外形轮廓，根据所述外形轮廓确定出施工缺陷形变模型图的形变尖端点，根据所述形变尖端点的形变位置确定出施工缺陷的形变方向。
29.需要说明的是，当将第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图对齐完毕后，将第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图相重合的模型区域剔除，并且把不相重合的模型区域保留，得到施工缺陷形变模型图。然后通过网格化法获取所述施工缺陷形变模型图的模型体积，根据所述第一施工时间节点、第二施工时间节点以及模型体积便能够计算出裂纹的形变速度（开裂速度）；通过canny边缘检测法获取所述施工缺陷形变模型图的外形轮廓，根据所述外形轮廓确定出施工缺陷形变模型图的形变尖端点，根据所述形变尖端点的形变位置确定出裂纹的形变方向（开裂方向）。通过以上方法能够快速分析出裂纹的开裂
速度与开裂方向。
30.进一步地，本发明的一个较佳实施例中，对所述施工缺陷的形变速度与形变方向进行分析，并生成对应的预警措施，如图3所示，具体为：s302：将施工缺陷的形变速度与预设形变速度进行比较，且将施工缺陷的形变方向与预设形变方向进行比较；其中，预设形变方向为呈水平或垂直走向；s304：若施工缺陷的形变速度不大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向为预设形变方向，则生成一级预警措施；s306：若施工缺陷的形变速度大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向为预设形变方向，或若施工缺陷的形变速度不大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向不为预设形变方向，则生成二级预警措施；s308：若施工缺陷的形变速度大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向不为预设形变方向，则生成三级预警措施。
31.需要说明的是，若裂纹的形变速度不大于预设形变速度且裂纹的形变方向为预设形变方向，说明裂纹的开裂速度缓慢，并且裂纹的开裂方向也属于较为安全的开裂方向范畴内，该裂纹引发坍塌的概率极低，此时对该裂纹区域生成一级预警措施，对该裂纹区域进行持续监测即可。
32.若裂纹的形变速度大于预设形变速度且裂纹的形变方向为预设形变方向，或者若裂纹的形变速度不大于预设形变速度且裂纹的形变方向不为预设形变方向。当出现以上情况时，说明要么是裂纹的形变速度异常，要么是裂纹的开裂方向异常，此时说明裂纹的状态较为不稳定，该裂纹存在引发坍塌的风险，此时对该裂纹区域生成二级预警措施，对该裂纹区域进行持续监测的同时将预警措施发送至远程客户端上，以知会建筑工程师或结构工程师到现场进行进一步分析，及时分析出补救措施，修复结构问题，避免进一步损坏。
33.若裂纹的形变速度大于预设形变速度且裂纹的形变方向不为预设形变方向，说明该裂纹的状态极其不稳定，该裂纹引发坍塌的风险极高，此时对该裂纹区域生成三级预警措施，此时通过物联网的方式立刻控制蜂鸣器发出预警警报，以警示施工人员立即撤离施工现场。
34.综上所述，通过本方法进行室外建筑场地坍塌预警可以及早发现潜在的危险情况，及时疏散人员，减少人员伤亡风险，保护工作人员和周围公众的生命安全；并且通过进行坍塌预警，可以提前采取相应的措施，减少财产损失的可能性，预警可以促使相关部门或施工方及时采取补救措施，修复结构问题，避免进一步损坏，及早发现和预警室外建筑场地的坍塌问题，可以在事故发生前进行修复，减少事故造成的损失，有助于提高城市建设的安全性、可持续性和经济效益。
35.此外，所述一种室外建筑场地施工管理方法还包括以下步骤：若所述第一施工缺陷模型图的监测报告为第一监测报告，则获取在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图；对所述第一施工缺陷模型图进行有限元分析，得到第一施工缺陷模型图的形变尖端点的尖端应力值；获取施工工程图纸信息，根据所述施工工程图纸信息确定出该第一施工缺陷区域所需承受的最大载荷力；
将所述尖端应力值与所述最大载荷力进行比较；若所述最大载荷力大于所述尖端应力值，则对该第一施工缺陷区域进行修复性修补；若所述最大载荷力不大于所述尖端应力值，则对该第一施工缺陷区域进行预防性修补；其中，修复性修补为进行加固支护措施，包括使用加固材料、加固构件或施工方法，以增强建筑物的稳定性和结构强度；预防性修补为填平修复措施，即使用修补材料将该裂纹填平，以防止水、湿气和污染物侵入，避免进一步恶化。
36.需要说明的是，若第一施工缺陷模型图属于正常施工裂纹，虽然该裂纹引发建筑发生坍塌的概率极低，属于安全裂纹，但是为了进一步降低风险，需要对该裂纹进行相应的补救措施。通过如solidworks、ug等三维仿真软件对所述第一施工缺陷模型图进行有限元分析得到第一施工缺陷模型图的形变尖端点的尖端应力值，施工工程图纸信息有设计人员提前规划得到，通过施工工程图纸信息确定出该第一施工缺陷区域所需承受的最大载荷力。若所述最大载荷力大于所述尖端应力值，说明该裂纹在后续施工过程中进一步开裂的可能性极大，此时需要采取加固支护措施，以降低该区域的载荷力，降低裂纹进一步开裂的风险。若所述最大载荷力不大于所述尖端应力值，说明该裂纹在后续施工过程中进一步开裂的可能性较小，此时进行填平修复措施即可，以防止水、湿气和污染物侵入，避免进一步恶化。通过本方法能够根据裂纹实际情况采取相应的措施，在确保施工安全的前提之下，能够尽量降低工程成本，有助于提高城市建设的安全性、可持续性和经济效益。
37.此外，所述一种室外建筑场地施工管理方法还包括以下步骤：通过大数据网络获取诱发各种类型施工缺陷的关联性文本信息，通过支持向量回归法分析关联性文本信息与各种类型施工缺陷之间的潜在关系，得到潜在向量信息；通过哈希算法对所述潜在向量信息与所述关联性文本信息进行关联分析，得到针对各种类型施工缺陷与缺陷诱源之间对应的关联数据；构建知识图谱，并将各种类型施工缺陷与缺陷诱源之间对应的关联数据导入所述知识图谱中；获取施工缺陷的第一施工缺陷模型图的模型数据，将所述模型数据导入所述知识图谱中，通过灰色关联分析法计算所述模型数据与各关联数据之间的关联度，得到多个关联度；构建排序表，将多个关联度导入所述排序表中进行大小排序，排序完成后，提取出最大关联度，获取与最大关联度对应的缺陷诱源，将与最大关联度对应的缺陷诱源标定为诱发该施工缺陷的诱源。
38.需要说明的是，导致施工裂纹产生的主要缺陷诱源有材料质量诱源、施工工艺不当诱源、设计缺陷诱源、地基不稳定诱源。如地基倾斜时，会容易诱发建筑倾斜面发生裂纹。通过本方法能够分析出诱发建筑产生裂纹的主要原因，从而能够迅速地根据实际诱源制定出有效性的措施，及时采取补救措施，修复结构问题，避免进一步损坏。
39.如图4所示，本方面第二方面公开了一种室外建筑场地施工管理系统，所述室外建筑场地施工管理系统包括存储器55与处理器66，所述存储器55中存储有室外建筑场地施工管理方法程序，当所述室外建筑场地施工管理方法程序被所述处理器66执行时，实现如下步骤：在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实时图像
信息进行修正处理，得到修正后的第一实时图像信息，并对所述修正后的第一实时图像信息进行配对处理，得到第一配对结果或第二配对结果；若配对结果为第二配对结果，则根据所述修正后的第一实时图像信息构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图；构建识别模型，并将所述第一施工缺陷模型图导入所述识别模型中进行监测评价，得到第一监测报告或第二监测报告；若所述第一施工缺陷模型图的监测报告为第二监测报告，则在第二施工时间节点上获取建筑场地的第二实时图像信息，并对所述第二实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第二实时图像信息；根据所述修正后的第二实时图像信息构建得到在第二施工时间节点上施工缺陷的第二施工缺陷模型图；根据所述第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图计算出施工缺陷的形变速度与形变方向；对所述施工缺陷的形变速度与形变方向进行分析，并生成对应的预警措施。
40.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
41.上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
42.另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
43.本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、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。
44.或者，本发明上述集成的单元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，也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，本发明实施例的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、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
45.以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种室外建筑场地施工管理方法，其特征在于，包括以下步骤：在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第一实时图像信息，并对所述修正后的第一实时图像信息进行配对处理，得到第一配对结果或第二配对结果；若配对结果为第二配对结果，则根据所述修正后的第一实时图像信息构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图；构建识别模型，并将所述第一施工缺陷模型图导入所述识别模型中进行监测评价，得到第一监测报告或第二监测报告；若所述第一施工缺陷模型图的监测报告为第二监测报告，则在第二施工时间节点上获取建筑场地的第二实时图像信息，并对所述第二实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第二实时图像信息；根据所述修正后的第二实时图像信息构建得到在第二施工时间节点上施工缺陷的第二施工缺陷模型图；根据所述第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图计算出施工缺陷的形变速度与形变方向；对所述施工缺陷的形变速度与形变方向进行分析，并生成对应的预警措施。2.根据权利要求1所述的一种室外建筑场地施工管理方法，其特征在于，在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第一实时图像信息，并对所述修正后的第一实时图像信息进行配对处理，得到第一配对结果或第二配对结果，具体为：在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实时图像信息进行奇异值分解，得到基于左奇异向量与右奇异向量组成的正交矩阵以及按奇异值从大到小排列的对角矩阵；构建坐标系，将所述正交矩阵与对角矩阵导入所述坐标系中，生成正交矩阵与对角矩阵的矩阵特征值，并将正交矩阵与对角矩阵的矩阵特征值作为新坐标数集；获取所述新坐标数集中的极限坐标点集合，并将所述极限坐标点集合导入世界坐标系中进行线性变换，从而重新生成第一实时图像，得到修正后的第一实时图像信息；通过大数据网络获取不同施工缺陷所对应的缺陷图像信息，构建数据库，并将不同施工缺陷所对应的缺陷图像信息导入所述数据库中，得到缺陷数据库；将所述修正后的第一实时图像信息导入所述缺陷数据库中，通过欧几里得距离算法计算所述修正后的第一实时图像信息与各缺陷图像信息之间的欧几里得距离值，根据所述欧几里得距离值确定出所述修正后的第一实时图像信息与各缺陷图像信息之间的重合度，得到若干个重合度；将若干个所述重合度逐一与预设重合度进行比较，若所述重合度均不大于预设重合度，则说明建筑场地中不存在施工缺陷，则生成第一配对结果；若存在至少一个所述重合度大于预设重合度，则说明建筑场地中存在施工缺陷，则生成第二配对结果。3.根据权利要求1所述的一种室外建筑场地施工管理方法，其特征在于，若配对结果为第二配对结果，则根据所述修正后的第一实时图像信息构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图，具体为：对所述修正后的第一实时图像信息进行特征匹配处理，以匹配得到修正后的第一实时图像信息中施工缺陷的疏散匹配点；并随机抽取一个疏散匹配点作为坐标原点，根据所述坐标原点建立三维坐标系；
获取各疏散匹配点在所述三维坐标系中的三维坐标值，根据所述三维坐标值计算出各个疏散匹配点之间的欧式距离，根据所述欧式距离对各个疏散匹配点进行配对，得到若干对疏散匹配点对；获取各疏散匹配点对之间的中值坐标点，并将所述中值坐标点提取为补录匹配点；将所述疏散匹配点与补录匹配点进行汇聚，得到稠密匹配点；通过孤立森林算法获取各稠密匹配点的离群得分，并将各稠密匹配点的离群得分逐一与预设离群得分进行比较；将离群得分大于预设离群得分对应的稠密匹配点剔除，得到筛选后的稠密匹配点；获取所述筛选后的稠密匹配点的点云数据，对所述点云数据进行刚体或非刚体变化，以对各点云数据配准，得到配准后的点云数据；根据所述配准后的点云数据构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图。4.根据权利要求1所述的一种室外建筑场地施工管理方法，其特征在于，构建识别模型，并将所述第一施工缺陷模型图导入所述识别模型中进行监测评价，得到第一监测报告或第二监测报告，具体为：预制标准施工缺陷模型图，并将所述标准施工缺陷模型图分为训练集与测试集；基于卷积神经网络构建识别模型，将所述训练集导入至识别模型的卷积层与池化层中进行卷积与池化处理，并获取经过卷积处理与池化处理后训练集中的局部特征信息；将所述局部特征信息进行融合并通过交叉损失函数机进行反向训练，直至误差收敛至预设值，保存识别模型的训练参数；通过测试集对所述识别模型的训练参数进行测试，若所述训练参数满足预设要求，则提取最终保存的训练参数，得到训练完成的多线程离散模型；将所述第一施工缺陷模型图导入所述训练完成的多线程离散模型中进行识别，得到第一施工缺陷模型图与各标准施工缺陷模型图之间的相似度；若第一施工缺陷模型图与各标准施工缺陷模型图之间的至少一个相似度大于预设相似度，说明第一施工缺陷模型图为正常缺陷，则生成第一监测报告；若第一施工缺陷模型图与各标准施工缺陷模型图之间的相似度均不大于预设相似度，则说明第一施工缺陷模型图为异常缺陷，则生成第二监测报告。5.根据权利要求1所述的一种室外建筑场地施工管理方法，其特征在于，根据所述第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图计算出施工缺陷的形变速度与形变方向，具体为：通过fast算法对所述第一施工缺陷模型图进行特征提取处理，得到若干第一特征点；以及通过fast算法对所述第二施工缺陷模型图进行特征提取处理，得到若干第二特征点；其中，所述特征点包括高曲率点、角点或边缘点；通过flann匹配算法对所述第一特征点与第二特征点进行搜索匹配，以获取得到第一特征点与第二特征点之间具有相似特征的特征点，并将相似特征的特征点进行标记，得到匹配结果；根据匹配结果，通过求解刚体变换或仿射变换对第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图进行几何变换，以将第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图进行对齐处理；将第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图对齐完毕后；将第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图相重合的模型区域剔除，并且把不相重合的模型区域保留，得到施工
缺陷形变模型图；通过网格化法获取所述施工缺陷形变模型图的模型体积，根据所述第一施工时间节点、第二施工时间节点以及模型体积确定出施工缺陷的形变速度；通过canny边缘检测法获取所述施工缺陷形变模型图的外形轮廓，根据所述外形轮廓确定出施工缺陷形变模型图的形变尖端点，根据所述形变尖端点的形变位置确定出施工缺陷的形变方向。6.根据权利要求1所述的一种室外建筑场地施工管理方法，其特征在于，对所述施工缺陷的形变速度与形变方向进行分析，并生成对应的预警措施，具体为：将施工缺陷的形变速度与预设形变速度进行比较，且将施工缺陷的形变方向与预设形变方向进行比较；若施工缺陷的形变速度不大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向为预设形变方向，则生成一级预警措施；若施工缺陷的形变速度大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向为预设形变方向，或若施工缺陷的形变速度不大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向不为预设形变方向，则生成二级预警措施；若施工缺陷的形变速度大于预设形变速度且施工缺陷的形变方向不为预设形变方向，则生成三级预警措施。7.一种室外建筑场地施工管理系统，其特征在于，所述室外建筑场地施工管理系统包括存储器与处理器，所述存储器中存储有室外建筑场地施工管理方法程序，当所述室外建筑场地施工管理方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，对所述第一实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第一实时图像信息，并对所述修正后的第一实时图像信息进行配对处理，得到第一配对结果或第二配对结果；若配对结果为第二配对结果，则根据所述修正后的第一实时图像信息构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图；构建识别模型，并将所述第一施工缺陷模型图导入所述识别模型中进行监测评价，得到第一监测报告或第二监测报告；若所述第一施工缺陷模型图的监测报告为第二监测报告，则在第二施工时间节点上获取建筑场地的第二实时图像信息，并对所述第二实时图像信息进行修正处理，得到修正后的第二实时图像信息；根据所述修正后的第二实时图像信息构建得到在第二施工时间节点上施工缺陷的第二施工缺陷模型图；根据所述第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图计算出施工缺陷的形变速度与形变方向；对所述施工缺陷的形变速度与形变方向进行分析，并生成对应的预警措施。

技术总结
本发明涉及施工场地监管技术领域，特别是一种室外建筑场地施工管理方法及系统，在第一施工时间节点上获取建筑场地的第一实时图像信息，根据所述修正后的第一实时图像信息构建得到在第一施工时间节点上施工缺陷的第一施工缺陷模型图；根据所述修正后的第二实时图像信息构建得到在第二施工时间节点上施工缺陷的第二施工缺陷模型图；根据所述第一施工缺陷模型图与第二施工缺陷模型图计算出施工缺陷的形变速度与形变方向；对所述施工缺陷的形变速度与形变方向进行分析，并生成对应的预警措施，通过本方法进行室外建筑场地坍塌预警可以及早发现潜在的危险情况，及时疏散人员，减少人员伤亡风险，保护工作人员和周围公众的生命安全。安全。安全。


技术研发人员：林玉江
受保护的技术使用者：北京华邑建设集团有限公司
技术研发日：2023.08.21
技术公布日：2023/9/23