CN111062827A - 一种基于人工智能模式的工程监理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于人工智能模式的工程监理方法,该基于人工智能模式的工程监理方法通过关于当前工程监理项目的业务数据关联得到相应的施工方案数据,再根据不同的工程操作模块对不同的工程实施实际状态进行相应的监理操作以获得相应的施工检测数据,最后借助人工智能模式对该施工检测数据进行智能化的对比处理,以得到相应的工程监理结果,该工程监理方法通过人工智能模式对海量工程数据进行检测和分析处理,这样能够避免投入大量人力物力进行工程监理操作,从而有效地降低工程监理操作的成本以及提高工程监理操作的效率和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及工程监理的技术领域,尤其涉及一种基于人工智能模式的工程监理方法。
背景技术
建筑工程、特别是大型基建工程,其在施工前、施工中和施工后的不同阶段都涉及到大量不同的工程规划数据、工程实施检测数据和工程法务文件数据,这些大量的数据需要经过相应的监控处理才能保证工程的正常完成。在实践过程中,施工方通常会委托具有相应资质的监理结构执行相应的工程监理操作,现有技术的工程监理操作都依靠不同专业人员进行实地勘察和数据核对分析,才能获得相应的工程监理结果。但是,这种工程监理操作需要耗费大量的人力物力进行原始监理数据的获取和分析处理,这不仅提高工程监理的实施成本和降低工程监理的进度效率,并且还不能有效避免发生工程监理结果错误的情况。
发明内容
针对上述现有技术存在的缺陷,本发明提供一种基于人工智能模式的工程监理方法,该基于人工智能模式的工程监理方法包括如下步骤:步骤S1,获取来自委托方的工程监理请求,并对该工程监理请求中提取关于当前工程监理项目的业务数据;步骤S2,基于关于当前工程监理项目的业务数据,确定该当前工程监理项目的施工方案数据;步骤S3,基于该施工方案数据,确定若干匹配于该工程监理请求的工程监理操作模块,并根据工程实施实际状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据;步骤S4,对该施工检测数据进行人工智能化对比处理,并根据该人工智能化对比处理的对比结果,生成相应的工程监理结果;可见,该基于人工智能模式的工程监理方法通过关于当前工程监理项目的业务数据关联得到相应的施工方案数据,再根据不同的工程操作模块对不同的工程实施实际状态进行相应的监理操作以获得相应的施工检测数据,最后借助人工智能模式对该施工检测数据进行智能化的对比处理,以得到相应的工程监理结果,该工程监理方法通过人工智能模式对海量工程数据进行检测和分析处理,这样能够避免投入大量人力物力进行工程监理操作,从而有效地降低工程监理操作的成本以及提高工程监理操作的效率和准确性。
本发明提供一种基于人工智能模式的工程监理方法,其特征在于,所述基于人工智能模式的工程监理方法包括如下步骤:
步骤S1,获取来自委托方的工程监理请求,并对所述工程监理请求中提取关于当前工程监理项目的业务数据;
步骤S2,基于关于当前工程监理项目的业务数据,确定所述当前工程监理项目的施工方案数据;
步骤S3,基于所述施工方案数据,确定若干匹配于所述工程监理请求的工程监理操作模块,并根据工程实施实际状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据;
步骤S4,对所述施工检测数据进行人工智能化对比处理,并根据所述人工智能化对比处理的对比结果,生成相应的工程监理结果;
进一步,在所述步骤S1中,获取来自委托方的工程监理请求,并对所述工程监理请求中提取关于当前工程监理项目的业务数据具体包括,
步骤S101,获取来自所述委托方的工程监理请求,并对所述工程监理请求进行信息切分处理,以获得若干请求信息切分块;
步骤S102,确定每一个所述请求信息切分块对应的信息类型索引标识,并根据所述信息类型索引标识,对相应的请求信息切分块中的块信息进行数据化转换处理;
步骤S103,对所述数据化转换处理后得到的信息数据进行业务类型区分处理,以获得关于当前工程监理项目的业务数据;
进一步,在所述步骤S101中,获取来自所述委托方的工程监理请求,并对所述工程监理请求进行信息切分处理,以获得若干请求信息切分块具体包括,
步骤S1011,获取来自所述委托方的工程监理请求,并根据所述委托方的历史工程监理请求记录,确定所述工程监理请求对应的请求信息组成状态;
步骤S1012,根据所述请求信息组成状态,确定相应的信息切分模式,以此实现所述信息切分处理;
步骤S1013,按照所述工程监理请求对应请求发送序列,执行所述信息切分处理,以获得所述若干请求信息切分块;
或者,
在所述步骤S102中,确定每一个所述请求信息切分块对应的信息类型索引标识,并根据所述信息类型索引标识,对相应的请求信息切分模块中的块信息进行数据化转换处理具体包括,
步骤S1021,确定每一个所述请求信息切分块对应的关于工程信息请求、施工标准信息请求和法务信息请求中至少一者的信息类型索引标识;
步骤S1022,根据所述信息类型索引标识,对相应的请求信息切分模块中的块信息进行所述数据化转换处理,以获得相应的工程信息数据、施工标准信息数据和法务信息数据中的至少一者;
或者,
在所述步骤S103中,对所述数据化转换处理后得到的信息数据进行业务类型区分处理,以获得关于当前工程监理项目的业务数据具体包括,
对所述数据化转换处理后得到的信息数据进行关于施工实体数据和施工虚拟数据的所述业务类型区分处理,以获得关于当前工程监理项目的业务数据;
进一步,在所述步骤S2中,基于关于当前工程监理项目的业务数据,确定所述当前工程监理项目的施工方案数据具体包括,
步骤S201,对关于当前工程监理项目的业务数据进行数据正常与否判断处理,以确定所述每一项业务数据对应的数据正常与否状态;
步骤S202,根据每一项业务数据对应的数据正常与否状态,对所有业务数据进行摘选处理,以获得所述当前工程监理项目的施工方案数据;
进一步,在所述步骤S201中,对关于当前工程监理项目的业务数据进行数据正常与否判断处理,以确定所述每一项业务数据对应的数据正常与否状态具体包括,
步骤S2011,根据关于所述委托方的历史工程监理结果数据,以此确定相应工程监理项目指标数据波动范围;
步骤S2012,将关于当前工程监理项目的某一项业务数据与所述工程监理项目指标数据波动范围两者进行匹配处理,若两者相匹配,则确定所述某一项业务数据处于数据正常状态,若两者不匹配,则确定所述某一项业务数据处于数据异常状态;
或者,
在所述步骤S202中,根据每一项业务数据对应的数据正常与否状态,对所有业务数据进行摘选处理,以获得所述当前工程监理项目的施工方案数据具体包括,
步骤S2021,若某一项业务数据处于数据正常状态,则保留所述某一项业务数据,若某一项业务数据处于数据异常状态,则剔除所述某一项业务数据;
步骤S2022,将所述步骤S2021中保留的所有业务数据集合成为所述当前工程监理项目的施工方案数据;
进一步,在所述步骤S3中,基于所述施工方案数据,确定若干匹配于所述工程监理请求的工程监理操作模块,并根据工程实施实际状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据具体包括,
步骤S301,对所述施工方案数据进行细化处理,以获得相应的工程施工规划数据、工程施工技术标准数据和工程施工法务数据;
步骤S302,根据所述工程施工规划数据、所述工程施工技术标准数据和所述工程施工法务数据,分别确定若干匹配于所述工程监理请求中预设监理条件的工程监理操作模式;
步骤S303,根据当前工程实施对应的施工阶段状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据;
进一步,在所述步骤S301中,对所述施工方案数据进行细化处理,以获得相应的工程施工规划数据、工程施工技术标准数据和工程施工法务数据具体包括,
根据当前工程监理项目对应的实体工程类型和/或实体工程实施地区,对所述施工方案数据进行关于工程规划、工程标准和实施地区法律法规的细化处理,以分别获得所述工程施工规划数据、所述工程施工技术标准数据和所述工程施工法务数据;
或者,
在所述步骤S302中,根据所述工程施工规划数据、所述工程施工技术标准数据和所述工程施工法务数据,分别确定若干匹配于所述工程监理请求中预设监理条件的工程监理操作模式具体包括,
根据所述工程施工规划数据、所述工程施工技术标准数据和所述工程施工法务数据,分别确定关于工程实地近景监控、工程实地遥感监控和工程法务文件更新监控的若干所述工程监理操作模式;
或者,
在所述步骤S303中,根据当前工程实施对应的施工阶段状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据具体包括,
对当前工程进行关于施工准备阶段、施工中间阶段或者施工结束阶段的施工阶段状态判断处理,并根据所述施工阶段状态判断处理的结果,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的实地近景施工检测数据、实地遥感施工检测数据和工程法务文件更新数据中的至少一者;
进一步,在所述步骤S4中,对所述施工检测数据进行人工智能化对比处理,并根据所述人工智能化对比处理的对比结果,生成相应的工程监理结果具体包括,
步骤S401,构建关于当前工程监理的施工数据神经网络学习模型,并对所述施工数据神经网络学习模型进行优化训练处理;
步骤S402,通过经过所述优化训练处理的所述施工数据神经网络学习模型,对所述施工检测数据进行学习分析处理,以获得相应的施工流程数据;
步骤S403,将所述施工流程数据与预设工程监理标准流程数据进行所述人工智能化对比处理,以得到相应的对比结果,并生成所述工程监理结果;
进一步,在所述步骤S403中,将所述施工流程数据与预设工程监理标准流程数据进行所述人工智能化对比处理,以得到相应的对比结果,并生成所述工程监理结果具体包括,
步骤S4031,将所述施工流程数据与预设工程监理标准流程数据进行所述人工智能化对比处理,以得到所述施工流程数据与所述预设工程监理标准流程数据之间的差异化对比结果;
步骤S4032,对所述差异化对比结果进行关于BIM模型的评估处理,以生成所述工程监理结果;
进一步,在所述步骤S4中,还包括根据所述工程监理结果,对当前工程的施工进度和/或施工合规性进行适应性的警报处理。
相比于现有技术,本发明的基于人工智能模式的工程监理方法,该基于人工智能模式的工程监理方法通过关于当前工程监理项目的业务数据关联得到相应的施工方案数据,再根据不同的工程操作模块对不同的工程实施实际状态进行相应的监理操作以获得相应的施工检测数据,最后借助人工智能模式对该施工检测数据进行智能化的对比处理,以得到相应的工程监理结果,该工程监理方法通过人工智能模式对海量工程数据进行检测和分析处理,这样能够避免投入大量人力物力进行工程监理操作,从而有效地降低工程监理操作的成本以及提高工程监理操作的效率和准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或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申请的一些实施例,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的附图。
图1为本发明提供的一种基于人工智能模式的工程监理方法的流程意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参阅图1,为本发明提供的一种基于人工智能模式的工程监理方法的结构示意图。该基于人工智能模式的工程监理方法包括如下步骤:
步骤S1,获取来自委托方的工程监理请求,并对该工程监理请求中提取关于当前工程监理项目的业务数据;
步骤S2,基于关于当前工程监理项目的业务数据,确定该当前工程监理项目的施工方案数据;
步骤S3,基于该施工方案数据,确定若干匹配于该工程监理请求的工程监理操作模块,并根据工程实施实际状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据;
步骤S4,对该施工检测数据进行人工智能化对比处理,并根据该人工智能化对比处理的对比结果,生成相应的工程监理结果。
优选地,在该步骤S1中,获取来自委托方的工程监理请求,并对该工程监理请求中提取关于当前工程监理项目的业务数据具体包括,
步骤S101,获取来自该委托方的工程监理请求,并对该工程监理请求进行信息切分处理,以获得若干请求信息切分块;
步骤S102,确定每一个该请求信息切分块对应的信息类型索引标识,并根据该信息类型索引标识,对相应的请求信息切分块中的块信息进行数据化转换处理;
步骤S103,对该数据化转换处理后得到的信息数据进行业务类型区分处理,以获得关于当前工程监理项目的业务数据。
优选地,在该步骤S101中,获取来自该委托方的工程监理请求,并对该工程监理请求进行信息切分处理,以获得若干请求信息切分块具体包括,
步骤S1011,获取来自该委托方的工程监理请求,并根据该委托方的历史工程监理请求记录,确定该工程监理请求对应的请求信息组成状态;
步骤S1012,根据该请求信息组成状态,确定相应的信息切分模式,以此实现该信息切分处理;
步骤S1013,按照该工程监理请求对应请求发送序列,执行该信息切分处理,以获得该若干请求信息切分块。
优选地,在该步骤S102中,确定每一个该请求信息切分块对应的信息类型索引标识,并根据该信息类型索引标识,对相应的请求信息切分模块中的块信息进行数据化转换处理具体包括,
步骤S1021,确定每一个该请求信息切分块对应的关于工程信息请求、施工标准信息请求和法务信息请求中至少一者的信息类型索引标识;
步骤S1022,根据该信息类型索引标识,对相应的请求信息切分模块中的块信息进行该数据化转换处理,以获得相应的工程信息数据、施工标准信息数据和法务信息数据中的至少一者。
优选地,在该步骤S103中,对该数据化转换处理后得到的信息数据进行业务类型区分处理,以获得关于当前工程监理项目的业务数据具体包括,
对该数据化转换处理后得到的信息数据进行关于施工实体数据和施工虚拟数据的该业务类型区分处理,以获得关于当前工程监理项目的业务数据。
优选地,在该步骤S2中,基于关于当前工程监理项目的业务数据,确定该当前工程监理项目的施工方案数据具体包括,
步骤S201,对关于当前工程监理项目的业务数据进行数据正常与否判断处理,以确定该每一项业务数据对应的数据正常与否状态;
步骤S202,根据每一项业务数据对应的数据正常与否状态,对所有业务数据进行摘选处理,以获得该当前工程监理项目的施工方案数据。
优选地,在该步骤S201中,对关于当前工程监理项目的业务数据进行数据正常与否判断处理,以确定该每一项业务数据对应的数据正常与否状态具体包括,
步骤S2011,根据关于该委托方的历史工程监理结果数据,以此确定相应工程监理项目指标数据波动范围;
步骤S2012,将关于当前工程监理项目的某一项业务数据与该工程监理项目指标数据波动范围两者进行匹配处理,若两者相匹配,则确定该某一项业务数据处于数据正常状态,若两者不匹配,则确定该某一项业务数据处于数据异常状态。
优选地,在该步骤S202中,根据每一项业务数据对应的数据正常与否状态,对所有业务数据进行摘选处理,以获得该当前工程监理项目的施工方案数据具体包括,
步骤S2021,若某一项业务数据处于数据正常状态,则保留该某一项业务数据,若某一项业务数据处于数据异常状态,则剔除该某一项业务数据;
步骤S2022,将该步骤S2021中保留的所有业务数据集合成为该当前工程监理项目的施工方案数据。
优选地,在该步骤S3中,基于该施工方案数据,确定若干匹配于该工程监理请求的工程监理操作模块,并根据工程实施实际状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据具体包括,
步骤S301,对该施工方案数据进行细化处理,以获得相应的工程施工规划数据、工程施工技术标准数据和工程施工法务数据;
步骤S302,根据该工程施工规划数据、该工程施工技术标准数据和该工程施工法务数据,分别确定若干匹配于该工程监理请求中预设监理条件的工程监理操作模式;
步骤S303,根据当前工程实施对应的施工阶段状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据。
优选地,在该步骤S301中,对该施工方案数据进行细化处理,以获得相应的工程施工规划数据、工程施工技术标准数据和工程施工法务数据具体包括,
根据当前工程监理项目对应的实体工程类型和/或实体工程实施地区,对该施工方案数据进行关于工程规划、工程标准和实施地区法律法规的细化处理,以分别获得该工程施工规划数据、该工程施工技术标准数据和该工程施工法务数据。
优选地,在该步骤S302中,根据该工程施工规划数据、该工程施工技术标准数据和该工程施工法务数据,分别确定若干匹配于该工程监理请求中预设监理条件的工程监理操作模式具体包括,
根据该工程施工规划数据、该工程施工技术标准数据和该工程施工法务数据,分别确定关于工程实地近景监控、工程实地遥感监控和工程法务文件更新监控的若干该工程监理操作模式。
优选地,在该步骤S303中,根据当前工程实施对应的施工阶段状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据具体包括,
对当前工程进行关于施工准备阶段、施工中间阶段或者施工结束阶段的施工阶段状态判断处理,并根据该施工阶段状态判断处理的结果,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的实地近景施工检测数据、实地遥感施工检测数据和工程法务文件更新数据中的至少一者。
优选地,在该步骤S4中,对该施工检测数据进行人工智能化对比处理,并根据该人工智能化对比处理的对比结果,生成相应的工程监理结果具体包括,
步骤S401,构建关于当前工程监理的施工数据神经网络学习模型,并对该施工数据神经网络学习模型进行优化训练处理;
步骤S402,通过经过该优化训练处理的该施工数据神经网络学习模型,对该施工检测数据进行学习分析处理,以获得相应的施工流程数据;
步骤S403,将该施工流程数据与预设工程监理标准流程数据进行该人工智能化对比处理,以得到相应的对比结果,并生成该工程监理结果。
优选地,在该步骤S403中,将该施工流程数据与预设工程监理标准流程数据进行该人工智能化对比处理,以得到相应的对比结果,并生成该工程监理结果具体包括,
步骤S4031,将该施工流程数据与预设工程监理标准流程数据进行该人工智能化对比处理,以得到该施工流程数据与该预设工程监理标准流程数据之间的差异化对比结果;
步骤S4032,对该差异化对比结果进行关于BIM模型的评估处理,以生成该工程监理结果。
优选地,在该步骤S4中,还包括根据该工程监理结果,对当前工程的施工进度和/或施工合规性进行适应性的警报处理。
从上述实施例的内容可知,该基于人工智能模式的工程监理方法通过关于当前工程监理项目的业务数据关联得到相应的施工方案数据,再根据不同的工程操作模块对不同的工程实施实际状态进行相应的监理操作以获得相应的施工检测数据,最后借助人工智能模式对该施工检测数据进行智能化的对比处理,以得到相应的工程监理结果,该工程监理方法通过人工智能模式对海量工程数据进行检测和分析处理,这样能够避免投入大量人力物力进行工程监理操作,从而有效地降低工程监理操作的成本以及提高工程监理操作的效率和准确性。
Claims (10)
1.一种基于人工智能模式的工程监理方法,其特征在于,所述基于人工智能模式的工程监理方法包括如下步骤:
步骤S1,获取来自委托方的工程监理请求,并对所述工程监理请求中提取关于当前工程监理项目的业务数据;
步骤S2,基于关于当前工程监理项目的业务数据,确定所述当前工程监理项目的施工方案数据;
步骤S3,基于所述施工方案数据,确定若干匹配于所述工程监理请求的工程监理操作模块,并根据工程实施实际状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据;
步骤S4,对所述施工检测数据进行人工智能化对比处理,并根据所述人工智能化对比处理的对比结果,生成相应的工程监理结果。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能模式的工程监理方法,其特征在于:
在所述步骤S1中,获取来自委托方的工程监理请求,并对所述工程监理请求中提取关于当前工程监理项目的业务数据具体包括,
步骤S101,获取来自所述委托方的工程监理请求,并对所述工程监理请求进行信息切分处理,以获得若干请求信息切分块;
步骤S102,确定每一个所述请求信息切分块对应的信息类型索引标识,并根据所述信息类型索引标识,对相应的请求信息切分块中的块信息进行数据化转换处理;
步骤S103,对所述数据化转换处理后得到的信息数据进行业务类型区分处理,以获得关于当前工程监理项目的业务数据。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能模式的工程监理方法,其特征在于:
在所述步骤S101中,获取来自所述委托方的工程监理请求,并对所述工程监理请求进行信息切分处理,以获得若干请求信息切分块具体包括,
步骤S1011,获取来自所述委托方的工程监理请求,并根据所述委托方的历史工程监理请求记录,确定所述工程监理请求对应的请求信息组成状态;
步骤S1012,根据所述请求信息组成状态,确定相应的信息切分模式,以此实现所述信息切分处理;
步骤S1013,按照所述工程监理请求对应请求发送序列,执行所述信息切分处理,以获得所述若干请求信息切分块;
或者,
在所述步骤S102中,确定每一个所述请求信息切分块对应的信息类型索引标识,并根据所述信息类型索引标识,对相应的请求信息切分模块中的块信息进行数据化转换处理具体包括,
步骤S1021,确定每一个所述请求信息切分块对应的关于工程信息请求、施工标准信息请求和法务信息请求中至少一者的信息类型索引标识;
步骤S1022,根据所述信息类型索引标识,对相应的请求信息切分模块中的块信息进行所述数据化转换处理,以获得相应的工程信息数据、施工标准信息数据和法务信息数据中的至少一者;
或者,
在所述步骤S103中,对所述数据化转换处理后得到的信息数据进行业务类型区分处理,以获得关于当前工程监理项目的业务数据具体包括,
对所述数据化转换处理后得到的信息数据进行关于施工实体数据和施工虚拟数据的所述业务类型区分处理,以获得关于当前工程监理项目的业务数据。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能模式的工程监理方法,其特征在于:
在所述步骤S2中,基于关于当前工程监理项目的业务数据,确定所述当前工程监理项目的施工方案数据具体包括,
步骤S201,对关于当前工程监理项目的业务数据进行数据正常与否判断处理,以确定所述每一项业务数据对应的数据正常与否状态;
步骤S202,根据每一项业务数据对应的数据正常与否状态,对所有业务数据进行摘选处理,以获得所述当前工程监理项目的施工方案数据。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能模式的工程监理方法,其特征在于:
在所述步骤S201中,对关于当前工程监理项目的业务数据进行数据正常与否判断处理,以确定所述每一项业务数据对应的数据正常与否状态具体包括,
步骤S2011,根据关于所述委托方的历史工程监理结果数据,以此确定相应工程监理项目指标数据波动范围;
步骤S2012,将关于当前工程监理项目的某一项业务数据与所述工程监理项目指标数据波动范围两者进行匹配处理,若两者相匹配,则确定所述某一项业务数据处于数据正常状态,若两者不匹配,则确定所述某一项业务数据处于数据异常状态;
或者,
在所述步骤S202中,根据每一项业务数据对应的数据正常与否状态,对所有业务数据进行摘选处理,以获得所述当前工程监理项目的施工方案数据具体包括,
步骤S2021,若某一项业务数据处于数据正常状态,则保留所述某一项业务数据,若某一项业务数据处于数据异常状态,则剔除所述某一项业务数据;
步骤S2022,将所述步骤S2021中保留的所有业务数据集合成为所述当前工程监理项目的施工方案数据。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能模式的工程监理方法,其特征在于:
在所述步骤S3中,基于所述施工方案数据,确定若干匹配于所述工程监理请求的工程监理操作模块,并根据工程实施实际状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据具体包括,
步骤S301,对所述施工方案数据进行细化处理,以获得相应的工程施工规划数据、工程施工技术标准数据和工程施工法务数据;
步骤S302,根据所述工程施工规划数据、所述工程施工技术标准数据和所述工程施工法务数据,分别确定若干匹配于所述工程监理请求中预设监理条件的工程监理操作模式;
步骤S303,根据当前工程实施对应的施工阶段状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能模式的工程监理方法,其特征在于:
在所述步骤S301中,对所述施工方案数据进行细化处理,以获得相应的工程施工规划数据、工程施工技术标准数据和工程施工法务数据具体包括,
根据当前工程监理项目对应的实体工程类型和/或实体工程实施地区,对所述施工方案数据进行关于工程规划、工程标准和实施地区法律法规的细化处理,以分别获得所述工程施工规划数据、所述工程施工技术标准数据和所述工程施工法务数据;
或者,
在所述步骤S302中,根据所述工程施工规划数据、所述工程施工技术标准数据和所述工程施工法务数据,分别确定若干匹配于所述工程监理请求中预设监理条件的工程监理操作模式具体包括,
根据所述工程施工规划数据、所述工程施工技术标准数据和所述工程施工法务数据,分别确定关于工程实地近景监控、工程实地遥感监控和工程法务文件更新监控的若干所述工程监理操作模式;
或者,
在所述步骤S303中,根据当前工程实施对应的施工阶段状态,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的施工检测数据具体包括,
对当前工程进行关于施工准备阶段、施工中间阶段或者施工结束阶段的施工阶段状态判断处理,并根据所述施工阶段状态判断处理的结果,调用对应的工程监理操作模块,以获得相应的实地近景施工检测数据、实地遥感施工检测数据和工程法务文件更新数据中的至少一者。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能模式的工程监理方法,其特征在于:
在所述步骤S4中,对所述施工检测数据进行人工智能化对比处理,并根据所述人工智能化对比处理的对比结果,生成相应的工程监理结果具体包括,
步骤S401,构建关于当前工程监理的施工数据神经网络学习模型,并对所述施工数据神经网络学习模型进行优化训练处理;
步骤S402,通过经过所述优化训练处理的所述施工数据神经网络学习模型,对所述施工检测数据进行学习分析处理,以获得相应的施工流程数据;
步骤S403,将所述施工流程数据与预设工程监理标准流程数据进行所述人工智能化对比处理,以得到相应的对比结果,并生成所述工程监理结果。
9.根据权利要求8所述的基于人工智能模式的工程监理方法,其特征在于:
在所述步骤S403中,将所述施工流程数据与预设工程监理标准流程数据进行所述人工智能化对比处理,以得到相应的对比结果,并生成所述工程监理结果具体包括,
步骤S4031,将所述施工流程数据与预设工程监理标准流程数据进行所述人工智能化对比处理,以得到所述施工流程数据与所述预设工程监理标准流程数据之间的差异化对比结果;
步骤S4032,对所述差异化对比结果进行关于BIM模型的评估处理,以生成所述工程监理结果。
10.根据权利要求1所述的基于人工智能模式的工程监理方法,其特征在于:
在所述步骤S4中,还包括根据所述工程监理结果,对当前工程的施工进度和/或施工合规性进行适应性的警报处理。
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