CN117172414A - 一种基于bim技术的建筑幕墙施工管理*** - Google Patents
一种基于bim技术的建筑幕墙施工管理*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***。该***集成了RFID和传感器模块与BIM数据以精确追踪和标识幕墙构件的实时位置，利用AI算法实时监控接缝密封剂的应用质量控制模块，生成三维施工路径图用于自动化吊装设备的路径规划，同时集成环境传感器和机器学习模型用于预测幕墙材料的疲劳和磨损；***进一步采用图像识别技术自动识别和标注结构缺陷或安全隐患，并拥有基于BIM的虚拟施工模拟模块；该***与供应链管理***对接，实现实时库存控制和按需物流，以及自动监测环境因素并调整施工计划；***自动生成质量检测和安全评估报告，利用物联网设备进行远程监控和实时数据分析。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***。
背景技术
基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***在提升施工效率和质量方面具有许多优势，但也存在一些弊端和不足之处：1.复杂性和技术门槛：BIM技术需要高度专业的技术知识和培训，施工团队需要具备一定的技术水平才能有效地使用和管理BIM模型，这可能导致技术门槛较高。2.数据一致性：BIM模型需要在不同的软件平台之间进行数据交换和协同，可能会导致数据格式不一致或丢失，影响模型的准确性和一致性。3.模型更新和维护：在建筑项目的不同阶段，BIM模型需要不断更新和维护以反映实际施工情况，这需要耗费大量的时间和精力。4.成本：引入BIM技术和建立相应的施工管理***可能需要额外的投资，包括硬件、软件和培训成本，这可能对项目的经济效益产生影响。5.数据安全和隐私：BIM模型包含大量的敏感项目数据，需要采取措施来保护数据的安全和隐私，防止未经授权的访问和泄露。6.协同问题：在多方参与的项目中，各方需要协同工作，但不同单位之间可能存在沟通障碍、协同问题或意见分歧，影响项目进展。7.培训和文化转变：引入新技术需要员工接受培训和适应新的工作流程，可能面临文化转变的挑战，一些员工可能对新技术持怀疑态度。8.实际施工问题：BIM模型虽然可以在虚拟环境中进行设计和规划，但实际施工中可能会出现无法预测的问题，需要现场人员灵活应对。9.硬件和软件兼容性：不同的BIM软件和工具之间可能存在兼容性问题，需要花费额外的精力来解决这些问题。10.项目规模限制：BIM技术和***在小型项目上可能不太实用，因为引入这些技术可能超出项目规模所需的复杂性。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。
本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：该***集成了RFID和传感器模块与BIM数据以精确追踪和标识幕墙构件的实时位置，利用AI算法实时监控接缝密封剂的应用质量控制模块，生成三维施工路径图用于自动化吊装设备的路径规划，同时集成环境传感器和机器学习模型用于预测幕墙材料的疲劳和磨损；
***进一步采用图像识别技术自动识别和标注结构缺陷或安全隐患，并拥有基于BIM的虚拟施工模拟模块；该***与供应链管理***对接，实现实时库存控制和按需物流，以及自动监测环境因素并调整施工计划；***自动生成质量检测和安全评估报告，利用物联网设备进行远程监控和实时数据分析，采用自适应算法实时调整吊装和安装设备的速度和路径，并在BIM模型中整合热性能数据用于能效评估和优化。
进一步地，所述的RFID标签附着于每一个幕墙构件并将构件信息录入BIM数据库，利用部署在施工现场的RFID读取器、GPS传感器和加速度计，进行实时位置数据收集；
所述实时数据被传输到集中的数据处理中心，并与BIM模型中的预定构件位置进行核对和实时更新；该***进一步包括可视化界面，用于显示每个构件的实时位置和状态，以及历史记录存储模块，用于后续分析或争议解决；该***能够通过持续比较实时数据与BIM模型进行施工流程优化。
进一步地，所述的应用质量控制模块包括：高分辨率的摄像头配备在施工现场，与之同时部署的还有压力、温湿度传感器用于收集施工环境的微观参数；***通过图像预处理模块进行图像去噪、增强和切割，同时采用数据标准化模块将压力、温湿度数据进行标准化；
预处理完成的数据被输入到基于卷积神经网络训练的AI模型中，该模型针对密封剂厚度、均匀性和边界整齐度进行实时质量评估；若评估结果低于预定阈值，***将通过集成的通讯模块自动发送警报给施工人员并记录不合格事件；该***进一步具有一个自适应学习模块，用于收集新的数据样本以优化AI模型的准确性；
其中，所述的AI模型具有定制卷积层，使用特定过滤器：包括Gabor滤波器或Sobel滤波器，专门捕获密封剂厚度的特征，并进一步通过一个厚度量化模块采用专用神经元进行密封剂厚度的计算；在图像预处理阶段，该模型使用傅里叶变换进行光谱分析，并在特征提取阶段通过局部纹理分析获取密封剂均匀性信息；在实时推理过程中，采用滑动窗口策略以小批量方式逐步评估密封剂应用全局质量；该模型进一步通过阈值自适应调整模块，在警报触发机制中根据过去一段时间的数据动态调整质量阈值，以形成多维评价标准，综合考虑厚度、均匀性和边界整齐度；模型还包括一个生成式对抗网络辅助模块，用于生成不合格和合格的示例图像以提供决策的可视解释，并设有一个错误反馈回路，用于根据模型的错误推断自动调整模型参数；
其中，所述的厚度量化模块接受前一层的特征图作为输入，并通过优化卷积和池化层进行特征抽取；随后，通过扁平化操作将得到的特征图转化为一维张量，并通过一或多个全连接层进行非线性变换；最终该一维张量连接到一个专用输出神经元，该神经元是通过特定的激活函数，包括ReLU进行优化，以捕获与密封剂厚度相关的非线性特征；通过该专用输出神经元的输出值y和一个转换函数g，g(y)＝Ay+B，对密封剂厚度的精确量化；
其中，所述的值自适应调整模块首先从***中收集过去单位时间内的密封剂厚度数据作为输入，对这些数据进行预处理包括去噪和归一化，然后通过统计方法计算这些数据的平均值和标准差，其中平均值由累加所有数据点并除以数据点数量得出，标准差由每个数据点与平均值的差的平方和除以数据点数量的平方根得出；
基于这些统计量，通过一个动态算法：包括新阈值于平均值加上两倍的标准差，来计算一个新的动态阈值；这个新计算出的阈值用于替换旧的阈值，并作为评估最新密封剂厚度数据的基准，当新的密封剂厚度数据超出该阈值时，触发质量警报；该设计允许***根据最近的生产数据动态调整质量阈值。
进一步地，所述的生成式对抗网络辅助模块包括条件生成器，该生成器接受特征向量和合格或不合格的标签作为输入，通过优化目标函数生成相应条件下的密封剂应用图像，并且在生成器和判别器之间添加一个傅里叶变换层进行频域分析以捕捉密封剂应用图像的频域特性；***还包括平均池化策略以保留更多的频域信息，并在判别器输出阶段添加softmax层进行多级别的图像判定；***进一步包括后处理模块，该模块包含一组图像滤波器进行生成图像的视觉质量提升，并利用可解释性指标：包括准确率、召回率和F1分数，对生成图像与实际应用情况的匹配度进行量化评估。
进一步地，所述三维施工路径图的生成方法，该方法包括：使用激光扫描或高清摄像头创建现场障碍物的高精度点云模型，并将这些信息集成到三维环境模型中；在路径规划算法中加入动态时间窗口方法以考虑吊装设备的动力学特性；通过模拟不同环境因素如风速和地形不平，运用随机森林或支持向量机机器学习算法来优化路径规划的鲁棒性；在路径规划过程中添加实时碰撞检测机制；并且在路径规划中加入电池消耗模型和负载均衡算法；该方法还包括使用GPU加速路径规划算法的计算；利用概率模型预测吊装设备出现的偏离路径情况，并据此动态调整预设的安全区域；使用分布式计算框架：Apache Spark或Hadoop进行大规模路径规划；以及通过强化学习算法操作策略与路径规划的深度耦合。
进一步地，所述的预测幕墙材料疲劳和磨损的***首先采用多种环境传感器，包括压力、温度和湿度传感器，然后应用数据协同滤波技术：卡尔曼滤波或粒子滤波，对各传感器数据进行高精度融合；接着，该***通过应用小波变换或经验模态分解对振动信号进行波形分解，提取关键特征；
这些特征会与特定的动态窗口内的时间/频率域特征融合，用于输入到一个自适应机器学习模型中；该模型利用在线学习算法：随机梯度下降或增量学习，进行实时更新和优化；当模型预测出潜在的疲劳或磨损时，***会自动触发基于Isolation Forest或One-Class SVM的异常检测，并进行初步的根因分析；同时，***还利用基于过去一段时间内的数据和贝叶斯优化算法来动态调整疲劳和磨损的预警阈值；该***将这些多维度数据通过多指标权重决策机制：模糊逻辑或层次分析法，进行综合评估和决策支持；
其中，振动信号分析与特征提取的过程是通过选择合适的小波基函数：Haar小波或Daubechies小波，并确定分解级别以执行小波变换，从而分解振动信号为多层次的小波系数；该过程进一步提取由小波分解得到的系数中的关键特征，包括小波系数的能量分布、熵、以及高频和低频成分的比例；与此同时，该过程还应用经验模态分解算法将原始振动信号分解为一组固有模态函数，并确保这些IMFs满足基本的IMF条件；从这些IMFs中进一步提取关键特征：每一个IMF的能量或功率、瞬时频率、以及平均振幅或峰值；该过程通过整合从小波变换和经验模态分解中提取的这些关键特征，作为机器学习模型的输入。
进一步地，所述的采用图像识别技术自动识别和标注结构缺陷或安全隐患的方法首先应用U-Net高级图像分割算法以及多模态融合技术，包括视觉和红外图像数据，用于精准地定位与识别缺陷和安全隐患，其次利用自适应阈值算法和弱监督学习技术进行模型训练以动态地调整缺陷检测的敏感度；再者，该***集成了一个基于四维BIM模型的虚拟施工模拟模块，该模块添加了时间维度，并整合了一个基于蒙特卡洛模拟的风险评估模块，用于预测由于缺陷或安全隐患导致的成本和时间延误；该模拟模块进一步应用空间划分算法如八叉树进行实时碰撞检测，并利用遗传算法或模拟退火算法进行施工资源的优化配置；***使用机器学习算法对模拟结果进行准确性校验，并通过一个可视化仪表板实时反馈关键性能指标给现场工程师；
其中，所述的动态地调整缺陷检测的敏感度的过程是首先通过自动聚类算法：DBSCAN对未标记的图像数据进行分类以生成初步标签，然后使用一个自定义的卷积神经网络结构进行特征提取，其中包括归一化、激活函数、卷积层、池化层和全连接层；该***进一步采用自适应阈值算法，并通过贝叶斯优化来实时更新这些阈值，针对每个特征或特征组合动态地设定不同的阈值；***还包含采用Graph-Based Semi-Supervised Learning和Attention Mechanism的弱监督学习模块，该过程还通过Online Learning技术和多臂***算法实现模型的实时更新和动态探索与开发时间的分配；通过多个性能指标如F1分数、ROC曲线、AUC进行模型的综合评估，并引入多任务学习以同时解决缺陷检测和其他相关任务。
进一步地，所述的基于蒙特卡洛模拟的风险评估模块首先利用图像识别技术自动识别和标注结构缺陷或安全隐患，并将这些标注数据用作模拟输入；然后定义与缺陷和安全隐患相关的影响因素及其概率分布；进而在模型中设置各种与工程相关的参数，包括模拟次数、成本和时间的范围；接着运行蒙特卡洛模拟，其中每次模拟都通过一个特定的函数f，所述函数的将模拟的影响因素值映射到由缺陷或安全隐患导致的成本和时间延误上；具体函数表达式：
f(x1,x2,…,xn)＝a1x1+a2x2+…+anxn+b
这里，x1,x2,…,xn是与缺陷或安全隐患相关的影响因素，包括工程大小、复杂度、缺陷的严重程度，而a1,a2,…,an和b是由先前的数据或专家经验确定的权重和偏置；
根据随机选择的影响因素值来计算由于缺陷或安全隐患导致的成本和时间延误；模拟结束后，过程中对所有模拟结果进行统计分析以获取成本和时间延误的预测分布；最后，量化与缺陷或安全隐患相关的风险，并将这些风险评估结果整合到项目管理和决策流程中。
进一步地，所述的实时调整吊装和安装设备的速度和路径的***具备一个闭环控制结构，包括环境感知模块用于利用激光雷达和摄像头传感器收集环境信息，数据处理与解析模块用于实时数据分析和特征提取，以及一个状态评估模块用于根据解析后的数据评估吊装设备的当前状态和环境条件；该***包括一个自适应控制模块，该模块运用模型预测控制算法，通过求解状态空间模和成本函/>来动态地生成一组最优控制输入u，根据当前环境和任务需求实时调整设备的速度和路径；其中，f(x,u,t)和g(x,u,t)是可根据实际应用场景和设备特性进行定制的函数。
进一步地，所述的状态评估模块包含数据输入接口用于接收来自数据处理与解析模块的解析后数据；特征提取子模块，负责根据预设的算法从解析后的数据中提取出关键的特征参数：位置信息、速度、加速度；状态模型为一个预先训练好的机器学习模型或规则基础模型，接收特征参数作为输入，并通过模型运算输出吊装设备的当前状态评估，其中状态模型可表示为S＝fmodel(X1,X2,…,Xn)，S是状态评估结果，X1,X2,…,Xn是特征参数；
环境分析子模块，用于分析解析后数据中的环境信息：风速、温度，并作出环境条件的评估；以及状态评估输出接口，用于输出当前状态和环境条件的评估结果，供后续的控制策略使用，其中各子模块和接口之间通过特定的数据流和控制流进行紧密的信息交换和协调。
本发明的有益效果：首先，该***大大提高了设计和施工的精度和效率。通过使用高精度的三维模型，设计师和工程师可以更准确地计算所需材料和成本，从而减少浪费和提高利润率。其次，该***通过实时数据分析和追踪，提高了施工过程中的可视性和监控能力，有助于及时识别和解决问题，减少项目延期和成本超支的风险。
此外，本***还集成了先进的模拟和分析工具，如蒙特卡洛模拟用于风险评估，以及机器学***台访问，以及与其他项目管理工具和***的高度集成，从而增强了团队协作和信息共享的能力。***还采用了高度可扩展和模块化的架构，能够适应不同规模和类型的幕墙施工项目。最后，该***的应用不仅限于设计和施工阶段，还可以延伸到建筑物的运维阶段，通过持续的数据收集和分析，助力实现建筑物全生命周期管理。
附图说明
图1为本发明一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做一个详细的说明。
实施例：本案中通过集成射频识别(RFID)和传感器模块与BIM数据实现对幕墙构件的实时位置追踪和标识，其中RFID标签和传感器自动与BIM模型同步以提供实时位置信息，从而允许工程团队在任何时间点了解构件的确切位置，并通过减少手动查找和核对构件的需要，显著提高了工作流程的效率；该***进一步确保了BIM模型与现场实际条件保持一致，从而减少了由于信息不同步导致的错误和延误，同时，***可设置为在构件移动或达到特定位置时自动生成报告或发送警报，以增强项目管理。
利用AI算法实时监控接缝密封剂的应用质量控制模块通过集成高分辨率摄像头和先进的数据分析技术来自动化密封剂的质量评估。该模块首先对实时采集的施工图像进行预处理如去噪和对比度调整，然后应用图像处理算法提取与接缝密封剂质量相关的关键特征，如厚度和均匀度。这些特征随后被AI算法实时分析，以判断密封剂的应用质量是否达标，并能自动提供调整建议或直接控制施工设备进行优化。
本案中生成三维施工路径图用于自动化吊装设备的路径规划是一种高级的导航和调度解决方案，旨在优化自动吊装设备在施工现场的移动和操作。通过集成现场的三维地形模型、障碍物位置和其他关键环境信息，该路径图为吊装设备提供了一个精确和高效的导航路径。使用算法进行路径优化后，自动化吊装设备可以根据这些路径图进行精确导航，避开障碍物，同时考虑动力学因素(如速度、加速度和减速度等)。这样的路径规划有助于提高工作效率，减少碰撞和事故的风险，以及优化设备的能源使用，从而降低运营成本。这一***通常会与现场监控***、传感器网络以及其他自动化和人工智能技术相结合，以实现更高程度的精确控制和自动化。
集成环境传感器和机器学习模型用于预测幕墙材料的疲劳和磨损是一种先进的预测性维护方法。环境传感器可实时监测幕墙材料的多个物理参数，例如温度、湿度、压力或振动等，这些都是影响材料寿命的关键因素。通过机器学习模型，这些数据可以用于训练算法以识别疲劳和磨损的早期迹象。具体地说，机器学习模型会从多个传感器接收的数据中提取特征，并与已知的疲劳和磨损情况进行对比。随着时间的推移，模型会不断学习和优化，从而更准确地预测未来可能出现的问题。这种方法的优点在于，它不仅能实时地对幕墙材料的健康状况进行评估，还能预测未来潜在的疲劳和磨损，从而实现更高效的维护计划和减少意外故障的风险。
本案***进一步采用图像识别技术自动识别和标注结构缺陷或安全隐患，意味着该***具有高级视觉处理能力。通过图像识别算法，它可以自动分析从现场摄像头或者其他图像采集设备得到的图片，然后识别出可能存在的结构问题或安全风险。这种自动化处理不仅加快了问题识别的速度，也极大地减少了人工检查的成本和错误率。与此同时，该***还具有基于建筑信息模型(BIM)的虚拟施工模拟模块。这意味着，除了实际现场数据，***还能模拟整个建筑施工过程中可能出现的各种情况，从而进行更全面的风险评估和解决方案测试。这在复杂或高风险的施工场景中尤为有用。综合这两大功能，该***提供了一种全面而高度自动化的施工管理解决方案。通过图像识别技术，它能快速地识别和标注出现场的问题点，而基于BIM的虚拟施工模拟又能预见到未来可能出现的问题，并给出优化建议。
本案***与供应链管理***对接，实现实时库存控制和按需物流，意味着它不仅仅局限于施工现场内部的管理，而是延伸到了整个建筑生命周期中的物料和资源管理。这样的集成能力确保了施工现场与供应链之间信息的即时和准确传递。在实时库存控制方面，该***可以实时获取和更新仓库或供应商的库存数据。当施工现场需要某种材料或设备时，***能自动检查库存量，然后做出是否需要订购的决策。这样不仅可以避免因缺乏材料而导致的施工延误，还能减少因过度订购而导致的存储成本。在按需物流方面，***能根据施工进度和材料需求，自动规划和调度物流任务。这包括从供应商到仓库，再到施工现场的整个物流过程。这种智能化的物流管理不仅可以缩短物料到货时间，还能优化运输成本。
本案***自动生成质量检测和安全评估报告，则说明该***具备自动收集、分析质量和安全相关数据，并据此生成详细报告的功能。这不仅大大减少了人工检查和报告的时间和劳动成本，还能提高检测和评估的准确性和及时性。而利用物联网设备进行远程监控和实时数据分析表示该***能通过与各种传感器和物联网设备的集成，实现施工现场的远程实时监控。这种监控能力不仅局限于视频监控，还包括各种实时数据的收集和分析，如设备状态、工人位置、材料使用等。综合这些点，这个施工管理***是一个高度智能化、自动化的解决方案，能全面地管理和优化施工过程。
本案中采用自适应算法实时调整吊装和安装设备的速度和路径，意味着该***具有强大的自我调整和优化能力。通过自适应算法，它能实时分析现场环境(包括但不限于工人位置、其他设备、物料等)和吊装或安装设备的状态(如电池寿命、负载等)，从而动态地计算和更新设备的移动速度和路径。这样可以最大化设备的工作效率，同时也能大幅减少因设备冲突或故障而导致的停工时间。
本案中在BIM模型中整合热性能数据用于能效评估和优化，则表示该***不仅关注施工过程的效率和安全性，还关注建筑物的长期性能，特别是能效。通过在建筑信息模型(BIM)中集成热性能数据，该***能提供更全面和精确的建筑能效评估。这样，施工团队不仅能在施工阶段就开始优化建筑的能效表现，还能为未来的运营维护阶段提供宝贵的数据支持。综合这两点，该***是一个全面和高度智能化的施工管理解决方案。它不仅能在施工现场实现高度自动化和优化。
根据上述的解释；以下是具体的实施案例；
实施例1：基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***被用于管理一个商业大楼的幕墙安装。在施工开始前，所有的幕墙构件，比如构件A，都被贴上一个RFID标签，这个标签包含了关于构件的各种信息，如2x2米的尺寸和铝合金材质。这些信息同时被录入到一个集中的BIM数据库中。
随着施工的开始，RFID读取器、GPS传感器和加速度计被部署在施工现场。这些设备不断地收集幕墙构件的实时位置和状态数据。例如，当构件A被起重机移至施工现场的某个位置(坐标x:10,y:20)，这些信息即时被捕获并发送到数据处理中心。在数据处理中心，实时位置数据与BIM模型中预定的构件位置进行核对。比如，***发现构件A当前的位置与BIM模型中预定的位置(坐标x:11,y:20)有1米的偏差。这一信息会即时显示在施工团队可访问的可视化界面上。
团队看到这一偏差后，会调整起重机的位置或者修改施工计划，以确保构件A能精确地移动到预定的位置。同时，所有这些数据和调整记录都会被存入历史记录存储模块，用于后续的分析和争议解决。此外，该***还集成了环境传感器和AI算法，用于监控接缝密封剂的应用质量。当传感器检测到环境湿度过高或温度不适宜密封剂应用时，***会自动发送警告，建议暂停施工或采取相应措施。该***还具有与供应链管理***对接的功能，从而实现实时的库存控制和按需物流。比如，当某个特定的构件用完后，***会自动从仓库调拨或者下达新的采购订单。通过这样一套综合性、高度自动化的***，施工团队能够实现更高的施工精度，更快的施工速度，和更高的安全性。同时，所有的施工信息和数据都能够实时地进行监控和分析，从而大大提高了施工的整体效率。
实施例2：在某大厦的幕墙施工项目中，实施了一个综合应用质量控制模块。该模块首先通过高分辨率摄像头和环境传感器，分别捕获施工区域的图像和压力、温度、湿度数据。以一次具体施工为例，摄像头捕获的图像尺寸为2000x1000像素，同时温度传感器记录了28℃，湿度为65％，压力为1atm。所有收集到的数据首先进入数据预处理阶段。图像经过去噪、增强和切割处理，以准备后续分析。与此同时，压力、温度和湿度数据经过标准化，转换到0-1之间的数值范围。
预处理完成后，数据被送入一个基于卷积神经网络(CNN)的AI模型进行分析。该模型特别针对密封剂的应用质量进行设计，可以准确评估密封剂的厚度、均匀性和边界整齐度。在本例中，该模型输出了厚度为2.5mm、均匀性为0.88和边界整齐度为0.85的评估结果。
***进一步比较这些输出结果与预设的质量标准。在本实施例中，预设的质量标准是厚度不低于3mm，均匀性和边界整齐度不低于0.9。由于所有三项指标都未达标，***立即通过内置的通讯模块触发了警报，并通知了施工现场的负责人。除此之外，这些未达标的实时数据样本会被自动纳入一个自适应学习模块。这个模块能够逐步收集新的样本数据，用于进一步优化AI模型，以提高未来的质量控制准确性。
实施例3：在施工现场安装密封剂的过程中，AI模型用于质量控制得到了广泛应用。该AI模型设计成具有多个高度定制的卷积层，特别包括Gabor滤波器和Sobel滤波器，专门用于捕获密封剂厚度的相关特征。以一个具体的施工实例为例：摄像头捕获的图像尺寸为2000x1000像素。这些图像首先经过傅里叶变换，进行光谱分析以识别各种频率成分。在此基础上，图像进一步通过Gabor和Sobel滤波器处理，得到的特征图显示密封剂的厚度为2.7mm。这些厚度信息被输入到一个名为“厚度量化模块”的神经网络层中，该层使用专门的神经元来计算密封剂的厚度。对于均匀性的评估，该模型进一步进行局部纹理分析，并得出一个均匀性指数为0.89。
在实时推理过程中，模型采用滑动窗口策略，以小批量方式逐步进行全局质量评估。例如，模型每处理20个像素窗口后，就输出一个局部质量评估结果。模型还包括一个阈值自适应调整模块。该模块会根据过去七天内的质量数据，动态调整厚度、均匀性和边界整齐度的阈值。例如，如果过去七天的平均厚度为2.9mm，阈值会被动态调整为2.9mm或更高。
为了解释决策依据，该模型还利用一个生成式对抗网络辅助模块生成不合格和合格的示例图像。这些图像以视觉形式解释了为何某个特定应用被认为是合格或不合格。最后，模型设有一个错误反馈回路。如果模型产生一个错误推断，这个回路将自动收集相关数据，并用这些数据来微调模型参数。
实施例4：在某个具体的施工质量监测实例中，厚度量化模块用于密封剂厚度的精确计算。假设前一层卷积层生成了一个16x16的特征图，该特征图包含了各种与密封剂厚度相关的信息。
该特征图首先通过一个3x3的卷积核和步长为1进行卷积运算，然后再通过一个2x2的池化层进行下采样。假设这一步将特征图从16x16降维到8x8。得到的8x8特征图随后进行扁平化操作，将其转化为一个64维的一维张量。这个64维的张量接着传递到一个有128个神经元的全连接层，该层用ReLU作为激活函数。最终，该128维张量连接到一个专用输出神经元，该神经元也使用ReLU作为激活函数。
通过该专用输出神经元的输出值y，本案使用一个线性转换函数g来量化密封剂的厚度。假设函数形式为g(y)＝Ay+B，其中A＝0.2和B＝1.5。
在一个实际数据示例中，假设专用输出神经元的输出值y为5。应用转换函数g，本案得到密封剂的厚度为g(5)＝0.2*5+1.5＝2.5mm。这样，该模块可以精确地量化密封剂的厚度，并且因为其设计中包括了非线性变换和特定的激活函数，该模块能够捕获与密封剂厚度相关的复杂非线性特征。
实施例5：假设本案从***中收集了过去一个小时内每分钟的密封剂厚度数据，共有60个数据点。这些数据点为：[2.5,2.7,2.4,2.6,2.8,2.5,…]mm。
这些数据首先经过去噪和归一化。假设在去噪后，数据保持不变(在实际应用中，可能会用更复杂的去噪算法)，归一化也可能基于具体需要进行。
使用这些预处理后的数据，本案计算出平均值和标准差。
假设平均值为
标准差
依据这些统计量，新的阈值计算为New Threshold＝Average+2×SD＝2.6+2×0.1＝2.8mm。
这个新计算出的阈值(2.8mm)用于替换旧的阈值，并作为新的评估标准。
如果有新的密封剂厚度数据点，例如3.0mm，超出这个新的阈值(2.8mm)，则触发质量警报。这样，该自适应调整模块允许***动态地调整质量阈值，根据最近的生产数据。这是非常重要的，因为它使得***能够适应生产环境的微小变化，从而实现更准确和及时的质量控制。
实施例6：在某大型商业建筑的幕墙施工现场，一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***被部署。该***配备了4000x3000像素的高分辨率摄像头、范围为0-1000kPa、精度±1kPa的压力传感器，以及温度范围-20℃至70℃、湿度范围20-95％的温湿度传感器。在实际操作中，***收集到650kPa的压力、25℃的温度和50％的湿度数据。图像经过去噪处理，信噪比从2:1提高到4:1，同时温度和湿度数据经过Z分数转换进行了标准化。
这些预处理完成的数据被输入到基于卷积神经网络(CNN)训练的AI模型中，该模型已用10,000个密封剂应用实例进行过训练。模型设置了一个预定的密封剂厚度阈值为2mm±0.2mm。在25℃和50％湿度的环境下，AI模型评估出的密封剂厚度为1.8mm，低于预定阈值，因此***自动触发了警报。
为了使阈值更加灵活，***还包含一个动态阈值调整模块。该模块计算了过去一段时间内密封剂厚度的平均值和标准差。具体来说，平均密封剂厚度是2.05mm，标准差是0.1mm。新的动态阈值计算为平均值加上两倍的标准差，即2.05mm+(2*0.1mm)＝2.25mm，并替换了旧的阈值。最后，***还具有一个生成式对抗网络(GAN)辅助模块，该模块生成了5个不合格和5个合格的密封剂应用示例图像。模型判定的准确率为95％，召回率为90％，F1分数为92.5％。
实施例7：在某个大型商业建筑项目中，本实施例采用基于BIM技术的先进三维施工路径图生成方法，以规划起重机的吊装路径。首先，使用高分辨率激光扫描仪和4K摄像头生成了一个包含约200万个数据点的现场高精度点云模型，并将其与BIM模型集成，达到了0.5％的模型误差。在路径规划阶段，本实施例考虑了吊装设备的动力学特性，通过在算法中加入动态时间窗口方法，成功为一个具有5米/秒^2的加速度和2米/秒的最大速度的吊装设备生成了一个动力学合规的路径。
为了增加鲁棒性，本实施例模拟了10米/秒的风速和±15cm的地形高差，应用了随机森林机器学习算法进行优化。本实施例还添加了实时碰撞检测机制，测试阶段成功地避开了所有预设障碍。电池消耗和负载均衡也被考虑进去，模拟结果显示在90％电量条件下吊装设备能完成所有任务。通过CUDA编程和GPU加速，路径规划算法的计算时间从300秒减少到50秒。概率模型预测显示，在95％的置信区间内，吊装设备的路径偏离不超过0.3米。该算法还利用Apache Spark进行了大规模路径规划，计算时间从几小时减少到几分钟。经过1000轮强化学习训练，算法找到了最优路径，效率比传统方法提高了20％。
实施例8：在某座现代化商业建筑中，本实施例部署了幕墙疲劳和磨损预测***。首先，该***由各种环境传感器组成，其中压力传感器的数据范围为45-55Pa，温度传感器的数据范围为20-30℃，湿度传感器的数据范围为40-60％。这些原始数据首先经过卡尔曼滤波器，设定初始估计为50Pa、误差方差为5Pa2，经过滤波后的估计误差降低到1Pa。接下来，对振动信号进行特征提取。使用Daubechies小波函数进行小波变换，通过三层分解，得到低频和高频成分的能量比为4:6。本实施例还运用经验模态分解(EMD)方法，从振动信号中提取出三个固有模态函数(IMFs)，其中IMF1、IMF2和IMF3的能量分别为0.4、0.3和0.3。
特征融合后，这些数据被输入到一个随机梯度下降(SGD)优化的支持向量机(SVM)模型中，实时更新权重，其中学习率设置为0.01，批量大小为32。经过5000次迭代后，模型的准确度提高到了95％。
当模型预测的疲劳指数超过0.7时，立即触发基于Isolation Forest的异常检测算法。在这里，异常检测的特征包括过去60秒内的压力、温度、湿度和振动信号的均值和方差。如果异常检测算法识别出异常，***会触发一个警报，并记录异常事件。最后，贝叶斯优化算法用于动态调整预警阈值。基于过去七天的异常检测结果，使用高斯过程回归模型来预测最优阈值，从而将阈值从0.7动态调整到0.65。综合所有这些信息，***通过模糊逻辑权重决策机制进行最终评估，其中压力、温度、湿度和振动信号的权重分别设置为0.4、0.2、0.2和0.2。
实施例9：在某个具体的建筑施工项目中，本案实施了自动缺陷识别与风险评估***。第一步是图像识别，使用U-Net算法分割了来自高清视觉和红外摄像头的图像数据。实验数据表明，该算法能以95％的精度定位结构缺陷或安全隐患。在识别步骤后，本案运用自适应阈值算法和弱监督学习技术(用少量标注数据和大量未标注数据)进行模型训练，从而动态地调整缺陷检测的敏感度。通过引入实际图像，模型达到了0.92的F1分数。
接下来，整合这些数据到基于四维BIM(建筑信息模型)的虚拟施工模拟模块。该模块添加了时间维度，并通过蒙特卡洛模拟进行风险评估。以一批具体的缺陷和安全隐患为例，模拟显示预期成本增加7％和可能的工程延误为三周。
为了优化资源配置，本案采用八叉树算法进行实时碰撞检测，同时引入遗传算法进行施工资源的优化配置。比如，在一个典型的施工场景中，遗传算法建议重新分配吊车和人力资源，最终节省了15％的成本和10％的时间。最后，***使用机器学习算法如支持向量机对模拟结果进行准确性校验，验证精度达到98％。所有这些关键性能指标都通过一个可视化仪表板实时反馈给现场工程师。
实施例10：在某个高层建筑施工项目中，本案首先用无人机进行了图像采集。拍摄的未标记图像数据经过DBSCAN自动聚类算法，以生成初步的标签，如“可能的结构缺陷”或“安全隐患”。这个初步标签有助于模型理解哪些区域需要更密集的关注。
然后，本案设计了一个自定义的卷积神经网络(CNN)用于特征提取。该网络包含归一化层、ReLU激活函数、卷积层、最大池化层和全连接层。在一个测试数据集上，这个网络模型能够达到91％的准确率。接着，***采用自适应阈值算法。这里的“自适应”是通过贝叶斯优化来实现的，它能根据模型的实时表现动态地更新阈值。举个例子，在处理一批新图像后，***观察到了较高的假阳性率，贝叶斯优化就会自动提高阈值以减少假阳性。
此外，本案还加入了基于图的弱监督学***衡。具体而言，在模型处理了第一批图像后，多臂***算法将根据模型的表现动态地调整学习速率和探索策略。
最后，模型的表现是通过多个性能指标来综合评估的，包括F1分数(0.94)、ROC曲线(AUC为0.96)等。同时，该模型还支持多任务学习，不仅能进行缺陷检测，还能自动标注其它相关任务，比如设备故障或人员安全隐患。
实施例11：某大楼幕墙采用U-Net图像分割算法和多模态融合技术首先用于自动标注出幕墙结构中的缺陷和安全隐患。
假设在一个30层的建筑项目中，***标注了10个结构缺陷和5个安全隐患。进一步的风险评估则基于四维BIM模型和蒙特卡洛模拟来完成。影响因素(例如缺陷严重程度和工程复杂性)和他们的概率分布被明确定义。在这个例子中，假设本案进行了1,000次模拟，成本影响因素范围为￥20,000-￥80,000，时间延误范围为1-4周。本案应用了函数f(x1,x2,…,xn)＝0.5x1+0.2x2+…+0.1xn+100，其x1,x2,…,xn是与缺陷或安全隐患相关的影响因素。
经过模拟，本案发现有70％的概率会产生超过$40,000的额外成本和55％的概率导致工程延期超过2周。这些风险评估结果被整合到BIM模型和项目管理流程中，为现场工程师提供了实时的风险评估数据，以便做出更加明智的决策。这个整合性的建筑幕墙施工管理***不仅提高了对缺陷和安全隐患的准确识别，还成功地将风险评估整合到了整个项目管理和决策流程中，大大提升了工程效率和风险控制能力。
实施例12：某个闭环控制结构用于实时调整吊装和安装设备的速度和路径。该***首先通过环境感知模块，利用激光雷达和摄像头传感器，收集环境信息。具体实施例中在吊装一个2吨的幕墙板时，该模块能识别50米外有另一个吊装设备。数据处理与解析模块接着对这些信息进行实时分析和特征提取，判断两台吊装设备之间无即将碰撞的风险但需要减速。状态评估模块据此生成一个状态报告。最后，自适应控制模块运用模型预测控制算法，通过解决状态空间模型和成本函数/>计算出减速20％为当前的最优控制输入，以最小化因素如设备磨损、能耗和时间效率等组成的成本函数。这样，***能在保证安全的前提下，根据实时数据和预定义的数学模型，动态地做出最优决策。
下面本案通过一个更具体的例子来理解这个过程。假设状态空间模型表示为：
其中x是状态变量，包括设备速度和位置；u是控制输入，例如设备的加速度；A和B是***矩阵。让
成本函数J设为：
其中，x1和x2分别是设备的位置和速度，T是终止时间。
假设当前状态x＝(52)，即设备距离目标位置5米，速度为2米/秒。
通过模型预测控制，本案可以解这个优化问题以找到最优的控制输入\(u\)。假设在一个小时间间隔内，最优的u计算为-1(即减速1米/秒2)。
实施例13：在基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***中，实时调整吊装和安装设备的速度和路径的闭环控制结构包括多个关键模块。首先，环境感知模块使用激光雷达和摄像头传感器收集了位置(x＝10m,y＝5m,z＝20m)、速度(v＝2m/s)、加速度(a＝0.1m/s^2)、风速(5m/s)和温度(25℃)等环境信息。然后，特征提取子模块从这些解析后的数据中提取出关键特征，如位置信息X1＝[10,5,20]，速度X2＝2)，和加速度X3＝0.1。状态模型，一个预训练好的机器学习模型，进一步使用这些特征进行状态评估，输出结果S＝fmodel(X1,X2,X3)＝0.8，表明设备处于良好状态。与此同时，环境分析子模块评估风速和温度，得出当前环境条件为适中。
最后，这些评估结果通过状态评估输出接口供后续的控制策略使用。整个***通过特定的数据流和控制流确保了各子模块之间紧密的信息交换和协调。这个实例不仅展示了每个模块的作用，还通过实际数据计算验证了整个***的可行性。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***，其特征在于：该***通过集成RFID、传感器模块、BIM数据后，追踪和标识幕墙构件的实时位置，利用AI算法实时监控接缝密封剂应用质量的控制，生成三维施工路径图用于自动化吊装设备的路径规划，同时集成环境传感器和机器学习模型用于预测幕墙材料的疲劳和磨损；
***进一步采用图像识别技术自动识别和标注结构缺陷或安全隐患，并拥有基于BIM的虚拟施工模拟模块；该***与供应链管理***对接，实时库存控制和按需物流，以及自动监测环境因素并调整施工计划；***自动生成质量检测和安全评估报告，利用物联网设备进行远程监控和实时数据分析，采用自适应算法实时调整吊装和安装设备的速度和路径，并在BIM模型中整合数据用于能效评估和优化。
2.根据权利要求1所述的一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***，其特征在于所述的RFID标签附着于每个幕墙构件并将构件信息录入BIM数据库，利用部署在施工现场的RFID读取器、GPS传感器和加速度计，进行实时位置数据收集；
所述实时数据被传输到集中的数据处理中心，并与BIM模型中的预定构件位置进行核对和实时更新；该***进一步包括可视化界面，用于显示每个构件的实时位置和状态，以及历史记录存储模块，用于后续分析或争议解决。
3.根据权利要求1所述的一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***，其特征在于所述的应用质量的控制包括：高分辨率的摄像头配备在施工现场，与之同时部署的还有压力传感器、温湿度传感器用于收集施工环境的微观参数；***通过图像预处理模块进行图像去噪、增强和切割，同时采用数据标准化模块将压力、温湿度数据进行标准化；
预处理完成的数据被输入到基于卷积神经网络训练的AI模型中，该模型针对密封剂厚度、均匀性和边界整齐度进行实时质量评估；若评估结果低于预定阈值，***将通过集成的通讯模块自动发送警报给施工人员并记录不合格事件；该***进一步具有自适应学习模块，用于收集新的数据样本以优化AI模型的准确性；
其中，所述的AI模型具有定制卷积层，使用特定过滤器：包括Gabor滤波器或Sobel滤波器，捕获密封剂厚度的特征，并进一步通过厚度量化模块采用专用神经元进行密封剂厚度的计算；在图像预处理阶段，该模型使用傅里叶变换进行光谱分析，并在特征提取阶段通过局部纹理分析获取密封剂均匀性信息；在实时推理过程中，采用滑动窗口策略以小批量方式逐步评估密封剂应用全局质量；该模型进一步通过阈值自适应调整模块，在警报触发机制中根据过去一段时间的数据动态调整质量阈值，以形成多维评价标准，综合考虑厚度、均匀性和边界整齐度；模型还包括生成式对抗网络辅助模块，用于生成不合格和合格的示例图像以提供决策的可视解释，并设有错误反馈回路，用于根据模型的错误推断自动调整模型参数；
其中，所述的厚度量化模块接受前一层的特征图作为输入，并通过优化卷积和池化层进行特征抽取；随后，通过扁平化操作将得到的特征图转化为一维张量，并通过一或多个全连接层进行非线性变换；最终该一维张量连接到专用输出神经元，该神经元是通过特定的激活函数，包括ReLU进行优化，以捕获与密封剂厚度相关的非线性特征；通过该专用输出神经元的输出值y和转换函数g，g(y)＝Ay+B，对密封剂厚度的精确量化；
其中，所述的阈值自适应调整模块首先从***中收集过去单位时间内的密封剂厚度数据作为输入，对数据进行预处理包括去噪和归一化，然后通过统计方法计算数据的平均值和标准差，其中平均值由累加所有数据点并除以数据点数量得出，标准差由每个数据点与平均值的差的平方和除以数据点数量的平方根得出；
基于统计量的动态算法：包括新阈值于平均值加上两倍的标准差，来计算新的动态阈值；这个新计算出的阈值用于替换旧的阈值，并作为评估最新密封剂厚度数据的基准，当新的密封剂厚度数据超出该阈值时，触发质量警报；该设计允许***根据最近的生产数据动态调整质量阈值。
4.根据权利要求3所述的一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***，其特征在于所述的生成式对抗网络辅助模块包括条件生成器，该生成器接受特征向量和合格或不合格的标签作为输入，通过优化目标函数生成相应条件下的密封剂应用图像，并且在生成器和判别器之间添加傅里叶变换层进行频域分析以捕捉密封剂应用图像的频域特性；***还包括平均池化策略以保留的频域信息，并在判别器输出阶段添加softmax层进行多级别的图像判定；***进一步包括后处理模块，该模块包含一组图像滤波器进行生成图像的视觉质量提升，并利用可解释性指标：包括准确率、召回率和F1分数，对生成图像与实际应用情况的匹配度进行量化评估。
5.根据权利要求1所述的一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***，其特征在于所述三维施工路径图的生成方法，该方法包括：使用激光扫描或高清摄像头创建现场障碍物的高精度点云模型，并将信息集成到三维环境模型中；在路径规划算法中加入动态时间窗口方法；通过模拟不同环境因素包括风速和地形不平，运用随机森林或支持向量机机器学习算法来优化路径规划的鲁棒性；
在路径规划过程中添加实时碰撞检测机制；并且在路径规划中加入电池消耗模型和负载均衡算法；该方法还包括使用GPU加速路径规划算法的计算；利用概率模型预测吊装设备出现的偏离路径情况，并据此动态调整预设的安全区域；使用分布式计算框架：ApacheSpark或Hadoop进行大规模路径规划；以及通过强化学习算法操作策略与路径规划的深度耦合。
6.根据权利要求1所述的一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***，其特征在于所述的预测幕墙材料疲劳和磨损的***首先采用多种环境传感器，包括压力、温度和湿度传感器，然后应用数据协同滤波技术：卡尔曼滤波或粒子滤波，对各传感器数据进行高精度融合；接着，该***通过应用小波变换或经验模态分解对振动信号进行波形分解，提取关键特征；
所述特征会与特定的动态窗口内的时间/频率域特征融合，用于输入到自适应机器学习模型中；该模型利用在线学习算法随机梯度下降或增量学习，进行实时更新和优化；当模型预测出潜在的疲劳或磨损时，***会自动触发基于Isolation Forest或One-Class SVM的异常检测，并进行初步的根因分析；同时，***还利用基于过去一段时间内的数据和贝叶斯优化算法来动态调整疲劳和磨损的预警阈值；该***将多维度数据通过多指标权重决策机制：模糊逻辑或层次分析法，进行综合评估和决策支持；
其中，振动信号分析与特征提取的过程是通过选择合适的小波基函数：Haar小波或Daubechies小波，并确定分解级别以执行小波变换，从而分解振动信号为多层次的小波系数；该过程进一步提取由小波分解得到的系数中的关键特征，包括小波系数的能量分布、熵、以及高频和低频成分的比例；与此同时该过程还应用经验模态分解算法将原始振动信号分解为一组固有模态函数，并确保IMFs满足基本的IMF条件；从IMFs中进一步提取关键特征：每IMF的能量或功率、瞬时频率、以及平均振幅或峰值；该过程通过整合从小波变换和经验模态分解中提取的关键特征，作为机器学习模型的输入。
7.根据权利要求1所述的一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***，其特征在于所述的采用图像识别技术自动识别和标注结构缺陷或安全隐患的方法，首先应用U-Net高级图像分割算法以及多模态融合技术，包括视觉和红外图像数据，用于精准地定位与识别缺陷和安全隐患，其次利用自适应阈值算法和弱监督学习技术进行模型训练以动态地调整缺陷检测的敏感度；再者，该***集成了基于四维BIM模型的虚拟施工模拟模块，该模块添加了时间维度，并整合了基于蒙特卡洛模拟的风险评估模块，用于预测由于缺陷或安全隐患导致的成本和时间延误；该模拟模块进一步应用空间划分算法包括八叉树进行实时碰撞检测，并利用遗传算法或模拟退火算法进行施工资源的优化配置；***使用机器学习算法对模拟结果进行准确性校验，并通过可视化仪表板实时反馈关键性能指标给现场工程师；
其中，所述的动态地调整缺陷检测的敏感度的过程是首先通过自动聚类算法：DBSCAN对未标记的图像数据进行分类以生成初步标签，然后使用自定义的卷积神经网络结构进行特征提取，其中包括归一化、激活函数、卷积层、池化层和全连接层；该***进一步采用自适应阈值算法，并通过贝叶斯优化来实时更新阈值，针对每个特征或特征组合动态地设定不同的阈值；***还包含采用Graph-Based Semi-Supervised Learning和AttentionMechanism的弱监督学习模块，该过程还通过Online Learning技术和多臂***算法实现模型的实时更新和动态探索与开发时间的分配；通过多个性能指标包括F1分数、ROC曲线、AUC进行模型的综合评估，并引入多任务学习以同时解决缺陷检测和其他相关任务。
8.根据权利要求7所述的一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***，其特征在于所述的基于蒙特卡洛模拟的风险评估模块，首先利用图像识别技术自动识别和标注结构缺陷或安全隐患，并将标注数据用作模拟输入；然后定义与缺陷和安全隐患相关的影响因素及其概率分布；进而在模型中设置各种与工程相关的参数，包括模拟次数、成本和时间的范围；接着运行蒙特卡洛模拟，其中每次模拟都通过特定的函数f，所述函数的将模拟的影响因素值映射到由缺陷或安全隐患导致的成本和时间延误上；具体函数表达式：
f(x1,x2,…,xn)＝a1x1+a2x2+…+anxn+b
这里，x1,x2,…,xn是与缺陷或安全隐患相关的影响因素，包括工程大小、复杂度、缺陷的严重程度，而a1,a2,…,an和b是由先前的数据或专家经验确定的权重和偏置；
根据随机选择的影响因素值来计算由于缺陷或安全隐患导致的成本和时间延误；模拟结束后，过程中对所有模拟结果进行统计分析以获取成本和时间延误的预测分布；最后，量化与缺陷或安全隐患相关的风险，并将风险评估结果整合到项目管理和决策流程中。
9.根据权利要求1所述的一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***，其特征在于所述的实时调整吊装和安装设备的速度和路径的***具备闭环控制结构，包括环境感知模块用于利用激光雷达和摄像头传感器收集环境信息，数据处理与解析模块用于实时数据分析和特征提取，以及状态评估模块用于根据解析后的数据评估吊装设备的当前状态和环境条件；该***包括自适应控制模块，该模块运用模型预测控制算法，通过求解状态空间模和成本函/>来动态地生成一组最优控制输入u，根据当前环境和任务需求实时调整设备的速度和路径；其中，f(x,u,t)和g(x,u,t)是可根据实际应用场景和设备特性进行定制的函数。
10.根据权利要求9所述的一种基于BIM技术的建筑幕墙施工管理***，其特征在于所述的状态评估模块包含数据输入接口用于接收来自数据处理与解析模块的解析后数据；特征提取子模块，负责根据预设的算法从解析后的数据中提取出关键的特征参数：位置信息、速度、加速度；状态模型为预先训练好的机器学习模型或规则基础模型，接收特征参数作为输入，并通过模型运算输出吊装设备的当前状态评估；
其中状态模型可表示为S＝fmodel(X1,X2,…,Xn)，S是状态评估结果，X1,X2,…,Xn是特征参数；环境分析子模块，用于分析解析后数据中的环境信息：风速、温度，并作出环境条件的评估；以及状态评估输出接口，用于输出当前状态和环境条件的评估结果，供后续的控制策略使用，其中各子模块和接口之间通过特定的数据流和控制流进行紧密的信息交换和协调。
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