CN117453923A - 一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法 - Google Patents

一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法，该方法包括：首先通过采集多个施工现场的施工设备和建筑设施的知识图谱；通过M‑DCN神经网络对知识图谱的关系进行训练，获取训练后的M‑DCN神经网络的最终的评分函数；随后，根据新的工程项目的知识图谱，提取知识图谱中的信息带入M‑DCN神经网络最终的评分函数，计算其知识三元组评分函数得分情况；通过得到的知识三元组评分函数得分情况分别和多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况进行对比，对新的工程项目的知识图谱之间的关系进行优化；该方法能够对施工现场的知识图谱进行优化，优化后知识图谱将更加完善；同时，在优化后的知识图谱基础上生成的三维动态模型将更加完善和精确。

Description

一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法
技术领域
本发明涉及建筑施工领域，人工智能领域，具体而言，涉及一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法。
背景技术
在大规模施工现场进行现场施工前，为了实时监测施工现场的施工进程和安全，往往需要生成施工现场的三维动态模型；但大规模施工现场的三维动态模型生成面临如下问题：三维动态模型中，生成大量的复杂建筑结构和施工设备之间的对应关系，特别是建筑结构和对应施工设备在时序上的变化关系具有一定的难度。
知识图谱又称为科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系；将知识图谱用到建筑工程领域，可以用来描述施工现场的建筑和设备之间的对应关系；因此，怎么生成效果更加好的知识图谱，对描述施工现场的建筑和设备之间的对应关系是十分必要的。
现有的研究中，通过人工智能中的神经网络对研究对象之间的关系进行处理，最终生成研究对象的关系，已经被证实取得了巨大成果；因此，通过神经网络对施工现场的建筑和设备之间的相互关系进行处理，不仅能生成更加具体的施工现场建筑和设备之间的相互关系；同时能够优化施工现场的三维动态模型。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的以上问题，以及在原有技术基础上大大提高其技术效果；为此，本发明提供了一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法，该方法包括：
从历史施工数据集中尽量多的获取多个施工现场的实际情况；所述实际情况指多个施工现场施工设备和建筑设施的关系生成的多个施工现场的知识图谱；将所述施工设备看做知识图谱的尾实体，用t表示；将所述建筑设施看做知识图谱的头实体，用h表示；将尾实体对头实体进行的施工操作看做知识图谱中各元素之间的关系，用r表示；
提取多个施工现场对应的知识图谱的知识三元组(h，r，t)，将得到的所有知识三元组带入M-DCN神经网络进行训练，获取训练后的M-DCN神经网络最终的评分函数；所述M-DCN神经网络进行训练的公式为：
其中，φ(h，r，t)为M-DCN神经网络最终的评分函数，σ表示逻辑回归函数，其公式为：逻辑回归函数σ用于返回知识三元组(h，r，t)的置信度评分；f(x)表示非线性激活函数ReLU，vec(x)表示全连接操作，Wi r表示不同尺度的卷积核，所述不同尺度的卷积核分别用W1 r、W2 r、…Wn r表示；W表示共享矩阵用于讲所有特征图映射到与实体同一纬度；b表示偏执项；
分别记录多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况，在对一个新的工程项目施工前，首先制作所述新的工程项目的知识图谱，提取知识图谱中的信息带入M-DCN神经网络最终的评分函数，计算其知识三元组评分函数得分情况；通过得到的知识三元组评分函数得分情况分别和多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况进行对比，得到与所述新的工程项目施工现场知识图谱最接近的多个施工现场知识图谱，并对新的工程项目施工现场知识图谱进行比较和优化。
进一步地，所述将尾实体对头实体进行的施工操作看做知识图谱中各元素之间的关系包括：根据尾实体对头实体进行的施工操作的具体操作事项和操作步骤生成知识图谱中各元素之间的关系。
进一步地，所述提取多个施工现场对应的知识图谱的知识三元组(h，r，t)包括：提取多个施工现场每个实体对应的知识图谱的知识三元组(h，r，t)，组成多个施工现场知识图谱的知识三元组集合；所述将得到的所有知识三元组带入M-DCN神经网络进行训练指将多个施工现场知识图谱的知识三元组集合带入M-DCN神经网络进行训练。
进一步地，所述f(x)表示非线性激活函数ReLU包括：非线性激活函数ReLU的概念是：当输入大于0时，直接返回作为输入提供的值；如果输入不大于0，则返回值为0。
进一步地，所述不同尺度的卷积核分别用W1 r、W2 r、…Wn r表示包括：M-DCN模型生成的每个关系相关的卷积核维度等于与其相关的不同尺度的卷积核W1 r、W2 r、…、和Wn r维度之和。
进一步地，所述并对新的工程项目施工现场知识图谱进行比较和优化包括：通过与新的工程项目施工现场知识图谱最接近的多个施工现场知识图谱对新的工程项目的知识图谱进行比较和优化，优化新的工程项目的知识图谱的头实体和尾实体之间的关系，确保工程施工时更加安全和顺利的完成。
本发明的有益效果是：
本发明给出了一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法，该方法通过采集多个施工现场的实际情况，获取多个施工现场的施工设备和建筑设施的知识图谱；通过M-DCN神经网络对知识图谱的关系进行训练，获取训练后的M-DCN神经网络的最终的评分函数；随后，根据新的工程项目的知识图谱，提取知识图谱中的信息带入M-DCN神经网络最终的评分函数，计算其知识三元组评分函数得分情况；通过得到的知识三元组评分函数得分情况分别和多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况进行对比，得到与所述新的工程项目施工现场知识图谱最接近的多个施工现场知识图谱；通过相似的知识图谱对新的工程项目的知识图谱进行优化；该方法能够对施工现场的知识图谱进行优化，优化后知识图谱中施工设备和建筑设施之间的关系将更加完善；同时，在优化后的知识图谱基础上生成的三维动态模型将更加完善和精确。
附图说明
图1：本发明的一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施例进行详细说明。应当理解的是此处所给出的具体实施例仅用于说明和解释本发明，并不能用来限制本发明。
需要注意的是，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，本发明还可以有其他实施方式以及其变形，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。
如图1所示，根据本发明的实施例的一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法，该方法包括：步骤S100，从历史施工数据集中尽量多的获取多个施工现场的实际情况；所述实际情况指多个施工现场施工设备和建筑设施的关系生成的多个施工现场的知识图谱；将所述施工设备看做知识图谱的尾实体，用t表示；将所述建筑设施看做知识图谱的头实体，用h表示；将尾实体对头实体进行的施工操作看做知识图谱中各元素之间的关系，用r表示；步骤S101，提取多个施工现场对应的知识图谱的知识三元组(h，r，t)，将得到的所有知识三元组带入M-DCN神经网络进行训练，获取训练后的M-DCN神经网络最终的评分函数；步骤S102，分别记录多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况，在对一个新的工程项目施工前，首先制作所述新的工程项目的知识图谱，提取知识图谱中的信息带入M-DCN神经网络最终的评分函数，计算其知识三元组评分函数得分情况；通过得到的知识三元组评分函数得分情况分别和多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况进行对比，得到与所述新的工程项目施工现场知识图谱最接近的多个施工现场知识图谱，并对新的工程项目施工现场知识图谱进行比较和优化。
具体地，该方法首先通过采集多个施工现场的实际情况，获取多个施工现场的施工设备和建筑设施的知识图谱；随后通过M-DCN神经网络对知识图谱的关系进行训练，获取训练后的M-DCN神经网络的最终的评分函数；随后，根据新的工程项目的知识图谱，提取知识图谱中的信息带入M-DCN神经网络最终的评分函数，计算其知识三元组评分函数得分情况；通过得到的知识三元组评分函数得分情况分别和多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况进行对比，得到与所述新的工程项目施工现场知识图谱最接近的多个施工现场知识图谱；通过相似的知识图谱对新的工程项目的知识图谱进行优化。
步骤S100，从历史施工数据集中尽量多的获取多个施工现场的实际情况；所述实际情况指多个施工现场施工设备和建筑设施的关系生成的多个施工现场的知识图谱；将所述施工设备看做知识图谱的尾实体，用t表示；将所述建筑设施看做知识图谱的头实体，用h表示；将尾实体对头实体进行的施工操作看做知识图谱中各元素之间的关系，用r表示。
在上述实施例中，具体地，所述将尾实体对头实体进行的施工操作看做知识图谱中各元素之间的关系包括：根据尾实体对头实体进行的施工操作的具体操作事项和操作步骤生成知识图谱中各元素之间的关系；所述操作步骤包括尾实体对头实体的操作是分步骤进行的，且包括尾实体对头实体操作时的每个步骤所需时间。
步骤S101，提取多个施工现场对应的知识图谱的知识三元组(h，r，t)，将得到的所有知识三元组带入M-DCN神经网络进行训练，获取训练后的M-DCN神经网络最终的评分函数。
在上述实施例中，具体地，所述M-DCN神经网络进行训练的公式为：
其中，φ(h，r，t)为M-DCN神经网络最终的评分函数，σ表示逻辑回归函数，其公式为：逻辑回归函数σ用于返回知识三元组(h，r，t)的置信度评分；f(x)表示非线性激活函数ReLU，vec(x)表示全连接操作，Wi r表示不同尺度的卷积核，所述不同尺度的卷积核分别用W1 r、W2 r、…Wn r表示；W表示共享矩阵用于讲所有特征图映射到与实体同一纬度；b表示偏执项。
在上述实施例中，具体地，所述提取多个施工现场对应的知识图谱的知识三元组(h，r，t)包括：提取多个施工现场每个实体对应的知识图谱的知识三元组(h，r，t)，组成多个施工现场知识图谱的知识三元组集合；所述将得到的所有知识三元组带入M-DCN神经网络进行训练指将所有的多个施工现场知识图谱的知识三元组集合带入M-DCN神经网络进行训练。
在上述实施例中，具体地，所述f(x)表示非线性激活函数ReLU包括：非线性激活函数ReLU的概念是：当输入大于0时，直接返回作为输入提供的值；如果输入不大于0，则返回值为0。
进一步地，所述不同尺度的卷积核分别用W1 r、W2 r、…Wn r表示包括：M-DCN模型生成的每个关系相关的卷积核维度等于与其相关的不同尺度的卷积核W1 r、W2 r、…、和Wn r维度之和。
步骤S102，分别记录所有多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况，在对一个新的工程项目施工前，首先制作所述新的工程项目的知识图谱，提取知识图谱中的信息带入M-DCN神经网络最终的评分函数，计算其知识三元组评分函数得分情况；通过得到的知识三元组评分函数得分情况分别和多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况进行对比，得到与所述新的工程项目施工现场知识图谱最接近的多个施工现场知识图谱，并对新的工程项目施工现场知识图谱进行比较和优化。
在上述实施例中，具体地，所述并对新的工程项目施工现场知识图谱进行比较和优化包括：通过与新的工程项目施工现场知识图谱最接近的多个施工现场知识图谱对新的工程项目的知识图谱进行比较和优化，优化新的工程项目的知识图谱的头实体和尾实体之间的关系，确保工程施工时更加安全和顺利的完成。
在上述实施例中，优选地，可以通过同时选取若干个与新的工程项目施工现场知识图谱最接近的多个施工现场知识图谱对新的工程项目的知识图谱进行比较和优化；优化后获得第一次优化的施工现场知识图谱，随后，通过提取第一次优化的施工现场知识图谱的信息带入M-DCN神经网络最终的评分函数，计算第一次优化后的施工现场知识图谱的得分情况，通过得到的第一次优化的施工现场知识图谱的知识三元组评分函数得分情况分别和多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况进行对比，得到与所述第一次优化的施工现场知识图谱最接近的多个施工现场知识图谱，并对所述第一次优化的施工现场知识图谱再次进行优化；通过该过程不断迭代，直到最后一次迭代时，出现优化的施工现场知识图谱的得分情况几乎和多个施工现场知识图谱的其中一个或几个知识图谱的得分情况相同，则迭代结束，通过该方法完成了对新的工程项目施工现场中施工设备和建筑设施的关系的优化。
需要理解的是，上述实施例为本发明的一个或多个实施例，基于本发明还有很多其他实施例及其变形；本行业的普通技术人员在没有作出开拓性的创新的时候，通过本发明进行的变形和修改，均属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法，其特征在于，所述方法包括：
从历史施工数据集中尽量多的获取多个施工现场的实际情况；所述实际情况指多个施工现场施工设备和建筑设施的关系生成的多个施工现场的知识图谱；将所述施工设备看做知识图谱的尾实体，用t表示；将所述建筑设施看做知识图谱的头实体，用h表示；将尾实体对头实体进行的施工操作看做知识图谱中各元素之间的关系，用r表示；
提取多个施工现场对应的知识图谱的知识三元组(h，r，t)，将得到的所有知识三元组带入M-DCN神经网络进行训练，获取训练后的M-DCN神经网络最终的评分函数；所述M-DCN神经网络进行训练的公式为：
其中，φ(h，r，t)为M-DCN神经网络最终的评分函数，σ表示逻辑回归函数，其公式为：逻辑回归函数σ用于返回知识三元组(h，r，t)的置信度评分；f(x)表示非线性激活函数ReLU，vec(x)表示全连接操作，Wi r表示不同尺度的卷积核，所述不同尺度的卷积核分别用W1 r、W2 r、…Wn r表示；W表示共享矩阵用于讲所有特征图映射到与实体同一纬度；b表示偏执项；
分别记录多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况，在对一个新的工程项目施工前，首先制作所述新的工程项目的知识图谱，提取知识图谱中的信息带入M一DCN神经网络最终的评分函数，计算其知识三元组评分函数得分情况；通过得到的知识三元组评分函数得分情况分别和多个施工现场的知识三元组评分函数得分情况进行对比，得到与所述新的工程项目施工现场知识图谱最接近的多个施工现场知识图谱，并对新的工程项目施工现场知识图谱进行比较和优化。
2.根据权利要求1所述的一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法，其特征在于，所述将尾实体对头实体进行的施工操作看做知识图谱中各元素之间的关系包括：根据尾实体对头实体进行的施工操作的具体操作事项和操作步骤生成知识图谱中各元素之间的关系。
3.根据权利要求1所述的一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法，其特征在于，所述提取多个施工现场对应的知识图谱的知识三元组(h，r，t)包括：提取多个施工现场每个实体对应的知识图谱的知识三元组(h，r，t)，组成多个施工现场知识图谱的知识三元组集合；所述将得到的所有知识三元组带入M-DCN神经网络进行训练指将多个施工现场知识图谱的知识三元组集合带入M-DCN神经网络进行训练。
4.根据权利要求1所述的一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法，其特征在于，所述f(x)表示非线性激活函数ReLU包括：非线性激活函数ReL U的概念是：当输入大于0时，直接返回作为输入提供的值；如果输入不大于0，则返回值为0。
5.根据权利要求1所述的一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法，其特征在于，所述不同尺度的卷积核分别用W1 r、W2 r、…Wn r表示包括：M-DCN模型生成的每个关系相关的卷积核维度等于与其相关的不同尺度的卷积核W1 r、W2 r、…、和Wn r维度之和。
6.根据权利要求1所述的一种对施工现场施工设备和建筑设施的关系进行优化的方法，其特征在于，所述并对新的工程项目施工现场知识图谱进行比较和优化包括：通过与新的工程项目施工现场知识图谱最接近的多个施工现场知识图谱对新的工程项目的知识图谱进行比较和优化，优化新的工程项目的知识图谱的头实体和尾实体之间的关系，确保工程施工时更加安全和顺利的完成。
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