【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于施工進度監測領域，尤其涉及一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法。
技術介紹
1、建筑施工進度工程量是工程管理人員關注的重要信息，有助于工程管理人員把控項目施工進展。隨著信息化、數字化的快速發展，數字孿生技術被廣泛應用于建筑行業的各個領域，為工程管理人員監測施工進度提供良好的幫助。然而，映射實際工程項目的數字孿生模型常常滯后于實際施工進度，導致工程管理人員無法把控實時的施工進度。此外，利用數字孿生技術對施工進度進行監測一般是將數字孿生模型與建筑bim模型進行對比分析，但由于建筑工程信息量龐大，不同施工環節中的語義信息容易錯配或丟失，弱化了數字孿生模型與實際建筑模型的對應關系，工程管理人員因而難以獲取準確的施工進度信息指導施工，不利于工程建設項目的順利推進。
技術實現思路
1、有鑒于現有技術的上述缺陷，本專利技術提出一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，本專利技術設計的技術方案步驟包括：
2、s10：基于當前施工情況和施工設計方案分別生成實際模型和設計模型；
3、s20：以所述設計模型為參考，將所述實際模型通過剛體變換和設計模型進行融合，獲得孿生融合模型；
4、s30：判定所述孿生融合模型當前的施工進度狀態，包括在所述孿生融合模型中標記施工進度語義信息；
5、s40：對所述施工進度語義信息進行分類并實時更新。
6、所述步驟s10中的生成實際模型包括：
7、采集施工現場的航測影像數據和三維激
8、所述采集施工現場的航測影像數據和三維激光掃描數據包括：
9、利用無人機航拍施工現場采集航測影像數據；
10、利用三維激光掃描儀掃描施工現場采集三維激光掃描數據。
11、所述統一對象的坐標系包括：
12、在施工現場預設具有已知坐標的公共控制點，并設置全站儀對施工現場坐標進行測量，得到施工現場的三維地理信息，將公共控制點引入三維地理信息，構成統一對象的坐標系。
13、所述步驟s30中的在所述孿生融合模型中標記施工進度語義信息包括：
14、對于在孿生融合模型中存在設計模型不存在實際模型的部分，在屬性信息中標記未完工的語義信息；
15、對于在孿生融合模型中存在設計模型和實際模型的部分，判斷是否在實際工程完成施工，對于已完成施工的部分在其屬性信息標記完工的語義信息，對未完成施工的部分標記未完工語義信息。
16、所述判斷是否在實際工程完成施工包括：
17、在所述孿生融合模型中存在設計模型和實際模型的部分，基于設計模型和實際模型之間相鄰模型點的距離獲得具體距離數值，并設置一個閾值，判斷具體距離數值是否小于該閾值，當小于該閾值，認為該部分在實際工程已完成施工，當大于等于該閾值，認為該部分在實際工程未完成施工。
18、所述基于設計模型和實際模型之間相鄰模型點的距離獲得具體距離數值的公式如下：
19、
20、式中，d為具體距離數值，g(di)為第i個設計模型的模型臨近點，mj為第j個實際模型的模型臨近點，n和m分別為設計模型和實際模型的臨近點的數量。
21、所述步驟s40包括：
22、通過多層感知機和引入注意力機制，對所述施工進度語義信息進行分類和實時更新，公式如下：
23、c＝softmax(cεn+b)
24、式中，c為最終分類的語義信息，softmax為激活函數，c為施工進度語義信息，εn為注意力權重，b為偏置項。
25、有益效果：
26、本專利技術基于當前施工情況和施工設計方案分別生成實際模型和設計模型，通過融合操作獲得孿生融合模型進行分析當前施工進度狀態，包括將模型之間進行坐標系統一和融合操作，增強虛擬模型與真實建筑之間的對應關系，并對所述施工進度語義信息進行分類并實時更新，輸出準確高效的施工進度結果。
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1.一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，其特征在于，所述步驟S10中的生成實際模型包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，其特征在于，所述采集施工現場的航測影像數據和三維激光掃描數據包括：
4.根據權利要求2所述的一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，其特征在于，所述統一對象的坐標系包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，其特征在于，所述步驟S30中的在所述孿生融合模型中標記施工進度語義信息包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，其特征在于，所述判斷是否在實際工程完成施工包括：
7.根據權利要求6所述的一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，其特征在于，所述基于設計模型和實際模型之間相鄰模型點的距離獲得具體距離數值的公式如下：
8.根據權利要求1所述的一種基于數字孿生強化學習的施
...【技術特征摘要】
1.一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，其特征在于，所述步驟s10中的生成實際模型包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，其特征在于，所述采集施工現場的航測影像數據和三維激光掃描數據包括：
4.根據權利要求2所述的一種基于數字孿生強化學習的施工進度監測方法，其特征在于，所述統一對象的坐標系包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于數字...
【專利技術屬性】
技術研發人員：梁嘉韻，溫喜廉，楊智誠，袁繼雄，劉三玲，陳廣浩，高偉波，葉家成，
申請(專利權)人：廣州珠江建設發展有限公司，
類型：發明
國別省市：
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