【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及工程建設(shè)，具體為基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、在大型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域，諸如高速公路、大橋或大型商業(yè)建筑等項目的推進過程中，物料管理的效率和準確性直接關(guān)系到項目的進度控制與成本效益。這些工程需要大量且快速地消耗各種原材料，如沙石、水泥、鋼筋、木材以及各類管道和涂料等。因此，對于物料的精準估算和高效管理顯得至關(guān)重要，它們不僅是項目順利推進的保障，也是成本控制的核心環(huán)節(jié)。
2、傳統(tǒng)的物料管理方式多依賴于人工進行盤點和記錄，這種方式在處理大量且快速消耗的物料時顯得效率低下，且無法實時反饋各類物料的庫存狀態(tài)，從而導(dǎo)致較高的錯誤率，這種落后的管理方式遠遠滯后于現(xiàn)代化建筑工地對高效率與高精確度的迫切需求。為此，我們提出基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于提供基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，以解決上述
技術(shù)介紹
中提出的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供如下技術(shù)方案：基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，包括感知層、數(shù)據(jù)分析層、應(yīng)用層、用戶交互層和基礎(chǔ)設(shè)施層；
3、所述感知層包括傳感器模塊和視頻監(jiān)控模塊；所述傳感器模塊用于在工地的物料存放區(qū)安裝負荷傳感器，通過負荷傳感器實時監(jiān)控物料的重量變化；所述視頻監(jiān)控模塊用于在工地的物料存放區(qū)安裝高清攝像頭，通過高清攝像頭捕捉物料的實時畫面；
4、所述數(shù)據(jù)分析層包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、圖像識別模塊
5、所述應(yīng)用層包括庫存管理模塊、自動采購模塊、自動提醒模塊和決策支持模塊；所述庫存管理模塊根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果自動更新物料庫存信息；所述自動采購模塊在庫存低于預(yù)設(shè)閾值時自動觸發(fā)采購流程；所述自動提醒模塊用于在庫存低于預(yù)設(shè)閾值時自動向項目管理人員發(fā)送提醒消息；所述決策支持模塊則利用數(shù)據(jù)分析層提供的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，生成可視化的數(shù)據(jù)分析報告，包括物料消耗趨勢、庫存預(yù)警和采購需求預(yù)測，為項目管理人員提供決策支持；
6、所述用戶交互層包括用戶界面模塊和用戶管理模塊；所述用戶界面模塊允許用戶查看物料的實時狀態(tài)和分析報告；所述用戶管理模塊管理用戶的訪問權(quán)限；
7、所述基礎(chǔ)設(shè)施層包括數(shù)據(jù)中心模塊和網(wǎng)絡(luò)通信模塊；所述數(shù)據(jù)中心模塊負責(zé)存儲采集、分析和預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)；所述網(wǎng)絡(luò)通信模塊用于在各模塊間建立穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸通道。
8、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊針對負荷傳感器采集的數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)濾波算法，識別并去除因傳感器抖動或短暫干擾而產(chǎn)生的非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)。
9、優(yōu)選的，所述物料分類子模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn構(gòu)建和訓(xùn)練一個物料類型識別模型，其具體實現(xiàn)步驟包括：
10、s1、數(shù)據(jù)收集：收集工地上各類物料的圖像數(shù)據(jù)，所述圖像數(shù)據(jù)包含砂石、水泥、磚塊、鋼筋、木材、管道、電線和油漆的圖像，同時圖像數(shù)據(jù)包含不同光照條件、不同拍攝角度和距離的視圖，以形成豐富的圖像數(shù)據(jù)集；
11、s2、數(shù)據(jù)集制作與劃分：對收集的圖像數(shù)據(jù)進行標注，明確每張圖像中的物料類型，并將標注后的圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集，其中訓(xùn)練集用于訓(xùn)練物料分類模型，驗證集用于在訓(xùn)練過程中調(diào)整模型參數(shù)并監(jiān)控模型性能，測試集用于最終評估模型的分類準確性和泛化能力；
12、s3、模型構(gòu)建：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn設(shè)計物料分類模型，該模型包含多個卷積層、激活函數(shù)、池化層以及全連接層，以適應(yīng)工地上復(fù)雜多變的物料分類任務(wù)，并初始化模型參數(shù)；
13、s4、模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對物料分類模型進行訓(xùn)練，通過前向傳播計算預(yù)測結(jié)果，利用反向傳播算法和梯度下降法更新模型參數(shù)，以最小化預(yù)測結(jié)果與真實標簽之間的差異；
14、s5、模型驗證與調(diào)優(yōu)：在訓(xùn)練過程中，定期使用驗證集對模型進行驗證，觀察模型的分類性能和過擬合情況，根據(jù)驗證結(jié)果調(diào)整學(xué)習(xí)率和批次大小參數(shù)，以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化；
15、s6、模型評估：訓(xùn)練完成后，使用測試集對物料分類模型進行測試，通過計算分類準確率和召回率評估指標，評估模型的分類性能；
16、s7、模型保存與部署：將訓(xùn)練好的物料分類模型保存，并部署到數(shù)據(jù)分析層的圖像識別模塊中，實現(xiàn)對工地上各類物料的實時分類識別。
17、優(yōu)選的，所述物料測算子模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn構(gòu)建和訓(xùn)練一個物料庫存測算模型；收集工地物料存放區(qū)的圖像數(shù)據(jù)，所述圖像數(shù)據(jù)應(yīng)含不同種類、不同堆放形態(tài)和密度的物料，以及對應(yīng)的實際庫存量標注，形成模型訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)集，后續(xù)的構(gòu)建和訓(xùn)練過程與物料類型識別模型相同。
18、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊使用高斯濾波法消除圖像中的噪聲，通過將圖像中每個像素的值替換為其鄰域內(nèi)像素值的加權(quán)平均數(shù)來消除噪聲：
19、
20、式中，g(x,y)是在圖像二維坐標(x,y)處的高斯函數(shù)值，x和y是二維空間中的坐標，σ是高斯分布的標準差，e是自然對數(shù)的底數(shù)，π是圓周率；
21、對于圖像中的每一個像素點(i,j)，確定其鄰域內(nèi)所有像素點的坐標(i+x,j+y)；對鄰域內(nèi)的每個像素點，根據(jù)高斯函數(shù)計算其對應(yīng)的權(quán)重，之后計算鄰域內(nèi)所有像素點的加權(quán)平均灰度值，公式為：
22、
23、其中，i(i+x,j+y)是鄰域像素點的灰度值，i'(i,j)是計算后的加權(quán)平均灰度值；將計算得到的加權(quán)平均灰度值i'(i,j)賦給像素點(i,j)，即完成該像素點的降噪處理，重復(fù)此步驟，遍歷圖像中的所有像素點，即完成整個圖像的降噪處理。
24、優(yōu)選的，所述預(yù)處理模塊的圖像增強用于提高物料邊緣的清晰度和辨識度，采用邊緣檢測算法canny對圖像中的物料邊緣進行識別，并使用對比度拉伸算法對識別到的邊緣進行增強處理。
25、優(yōu)選的，所述用戶界面模塊通過圖形化的界面展示物料的實時狀態(tài)，包括物料的類型、庫存量和消耗速度信息，并提供歷史數(shù)據(jù)查詢功能，允許用戶通過圖表和數(shù)據(jù)表格的形式查看物料的使用情況；所述用戶管理模塊用戶保障系統(tǒng)的安全性和數(shù)據(jù)的保密性，通過身份驗證機制控制用戶的訪問權(quán)限，使不同用戶根據(jù)其角色和權(quán)限訪問相應(yīng)的數(shù)據(jù)和功能，同時提供用戶注冊、登錄和密碼找回功能。
26、優(yōu)選的，述庫存管理模塊接收數(shù)據(jù)分析層提供的各類型物料的庫存量數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)自動更新物料庫存信息，包括物料的名稱、數(shù)量和存放位置；所述自動采購模塊則與庫存管理模塊相連接，當某種物料的庫存量低于預(yù)設(shè)的閾值時，自動觸發(fā)采購流程，向供應(yīng)商發(fā)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊針對負荷傳感器采集的數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)濾波算法，識別并去除因傳感器抖動或短暫干擾而產(chǎn)生的非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于，所述物料分類子模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN構(gòu)建和訓(xùn)練一個物料類型識別模型，其具體實現(xiàn)步驟包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述物料測算子模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN構(gòu)建和訓(xùn)練一個物料庫存測算模型；收集工地物料存放區(qū)的圖像數(shù)據(jù)，所述圖像數(shù)據(jù)包含不同種類、不同堆放形態(tài)和密度的物料，以及對應(yīng)的實際庫存量標注，形成模型訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)集，后續(xù)的構(gòu)建和訓(xùn)練過程與物料類型識別模型相同。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊使用高斯濾波法消除圖像中的噪聲，通過將圖像中每個像素的值替換為其鄰域內(nèi)像素
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述預(yù)處理模塊的圖像增強用于提高物料邊緣的清晰度和辨識度，采用邊緣檢測算法Canny對圖像中的物料邊緣進行識別，并使用對比度拉伸算法對識別到的邊緣進行增強處理。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述用戶界面模塊通過圖形化的界面展示物料的實時狀態(tài)，包括物料的類型、庫存量和消耗速度信息，并提供歷史數(shù)據(jù)查詢功能，允許用戶通過圖表和數(shù)據(jù)表格的形式查看物料的使用情況；所述用戶管理模塊用戶保障系統(tǒng)的安全性和數(shù)據(jù)的保密性，通過身份驗證機制控制用戶的訪問權(quán)限，使不同用戶根據(jù)其角色和權(quán)限訪問相應(yīng)的數(shù)據(jù)和功能，同時提供用戶注冊、登錄和密碼找回功能。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述庫存管理模塊接收數(shù)據(jù)分析層提供的各類型物料的庫存量數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)自動更新物料庫存信息，包括物料的名稱、數(shù)量和存放位置；所述自動采購模塊則與庫存管理模塊相連接，當某種物料的庫存量低于預(yù)設(shè)的閾值時，自動觸發(fā)采購流程，向供應(yīng)商發(fā)送采購訂單，自動采購模塊還包含采購審批功能，該功能允許項目管理人員對自動觸發(fā)的采購訂單進行審批操作，確保采購的物料符合項目需求和預(yù)算要求；所述自動提醒模塊通過設(shè)定的提醒機制，在庫存低于預(yù)設(shè)閾值時，自動向項目管理人員發(fā)送庫存不足的提醒消息，以便及時補充物料。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)中心模塊采用獨立磁盤冗余陣列RAID作為存儲設(shè)備，以使數(shù)據(jù)的快速讀寫和備份恢復(fù)能力，使用MySQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，對采集、分析和預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化存儲和管理；所述網(wǎng)絡(luò)通信模塊利用無線通信技術(shù)建立穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸通道，使感知層、數(shù)據(jù)分析層、應(yīng)用層和用戶交互層之間的數(shù)據(jù)實時傳輸和共享。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)的使用方法，其特征在于：所述自動提醒模塊采用多種的提醒方式，包括手機APP推送通知、短信和電子郵件。
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊針對負荷傳感器采集的數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)濾波算法，識別并去除因傳感器抖動或短暫干擾而產(chǎn)生的非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于，所述物料分類子模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn構(gòu)建和訓(xùn)練一個物料類型識別模型，其具體實現(xiàn)步驟包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述物料測算子模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn構(gòu)建和訓(xùn)練一個物料庫存測算模型；收集工地物料存放區(qū)的圖像數(shù)據(jù)，所述圖像數(shù)據(jù)包含不同種類、不同堆放形態(tài)和密度的物料，以及對應(yīng)的實際庫存量標注，形成模型訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)集，后續(xù)的構(gòu)建和訓(xùn)練過程與物料類型識別模型相同。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊使用高斯濾波法消除圖像中的噪聲，通過將圖像中每個像素的值替換為其鄰域內(nèi)像素值的加權(quán)平均數(shù)來消除噪聲：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述預(yù)處理模塊的圖像增強用于提高物料邊緣的清晰度和辨識度，采用邊緣檢測算法canny對圖像中的物料邊緣進行識別，并使用對比度拉伸算法對識別到的邊緣進行增強處理。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于物聯(lián)網(wǎng)與機器學(xué)習(xí)的物料智能估算與管理系統(tǒng)，其特征在于：所述用戶界面模塊通過圖形化的界面展示物料的實時狀態(tài)，包括物料的...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王祥祺，周興明，曹睿，顏鴻仁，蘇新華，盧嘉鵬，盧占璽，馮伍謙，陳云，
申請(專利權(quán))人：中核華泰建設(shè)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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