【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机施工管理，具体地，涉及一种基于无人机的施工进度可视化管理系统。
技术介绍
1、近年来，无人机以其体型轻便，易于操作等独特优势在灾情监测、生态环境评估、救援指挥、危险区域检测等领域得到广泛应用，有效降低了人工检测的成本，减少了安全隐患，而围绕无人机的应用研究也已成为当前的一大热点；依托于逐步成熟的计算机视觉技术，无人机巡线采集输电线路问题元件图像，并进行问题元件的智能检测已具备一定的理论和应用基础。
2、传统的施工进度可视化管理系统通常依赖于人工测量和现场观察，需要人工到现场进行测量和观察，不仅耗时耗力，而且存在人为误差；人工测量和观察往往受到人员技能和经验的限制，数据精度相对较低，而且数据更新通常较为滞后，无法实时反映施工现场的变化，在一些危险或难以到达的区域，人工测量和观察可能存在安全风险。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于无人机的施工进度可视化管理系统。
2、根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种基于无人机的施工进度可视化管理系统，所述系统包括：激光雷达模块、数据处理模块、智能分析模块和可视化模块；
3、所述激光雷达模块，用于获取施工现场数据；
4、所述数据处理模块，用于对所述施工现场数据进行处理，得到所述施工现场数据与设计图之间的差异图像；其中，所述设计图为施工现场的设计图；
5、所述智能分析模块，用于根据所述施工现场数据进行分析，得到所述施工现场数据
6、所述可视化模块，用于向用户展示施工进度、所述异常检测结果和所述施工预测结果。
7、可选地，所述智能分析模块包括：异常检测子模块；
8、所述异常检测子模块，用于将所述施工现场数据输入训练完成的异常检测模型，得到所述施工现场数据中各个数据点对应的重构数据；
9、根据所述施工现场数据中各个数据点对应的重构数据获取所述施工现场数据中各个数据点的重构误差；其中，所述重构误差为所述施工现场数据中各个数据点和对应的重构数据之间的差异；
10、当所述重构误差超过第一阈值时，判断对应的数据点为异常数据点；
11、确定所述异常数据点对应的异常检测结果。
12、可选地，所述异常检测模型的训练过程包括：
13、获取训练数据集；其中，所述训练数据集包括正常的施工数据；
14、将所述训练数据集输入异常检测模型，得到所述训练数据集中各个数据点对应的重构数据；
15、根据所述训练数据集中各个数据点和对应的重构数据得到所述训练数据集中各个数据点对应的重构误差；
16、根据所述训练数据集中各个数据点对应的重构误差和反向传播算法对所述异常检测模型的参数进行调整，直至所述训练数据集中各个数据点对应的重构误差小于第二阈值，得到所述训练完成的异常检测模型。
17、可选地，所述数据处理模块，用于提取所述施工现场数据的第一特征和所述设计图的第二特征；
18、计算所述第一特征和所述第二特征之间的差异结果；
19、根据所述差异结果得到所述差异图像。
20、可选地，所述智能分析模块还包括：结果预测子模块；
21、所述结果预测子模块，用于将所述施工现场数据和所述第一特征输入训练完成的长短期记忆模型；
22、得到所述施工现场数据对应的施工预测结果。
23、可选地，所述长短期记忆模型的训练过程包括：
24、获取历史数据集；其中，所述历史数据集包括历史施工进度数据；
25、将所述历史数据集输入预先构建的长短期记忆模型，得到预测值；
26、根据所述预测值和反向传播算法对所述长短期记忆模型的参数进行调整，直至所述历史数据集对应的预测误差小于第三阈值，得到所述训练完成的长短期记忆模型。
27、可选地，所述系统还包括：结果评估模块和数据库模块；
28、所述结果评估模块，用于根据所述差异图像生成评估报告；
29、所述数据库模块，用于存储所述施工现场数据、所述设计图、所述差异图像和所述评估报告。
30、可选地，所述系统还包括：预警模块；
31、所述预警模块，用于对所述异常检测结果和所述施工预测结果进行实时监测和预警。
32、可选地，所述可视化模块，还用于将所述差异图像进行展示。
33、可选地，所述系统还包括：系统管理模块；
34、所述系统管理模块，用于划分用户和所述用户对应的权限；
35、所述系统管理模块，还用于管理并维护系统设备。
36、本专利技术提供的技术方案可以包括以下有益效果：
37、本专利技术通过无人机搭载激光雷达进行数据采集，可以快速、准确地获取施工现场的三维数据，包括地形、建筑物、道路等信息，提高了数据采集的效率和质量；并通过数据处理模块对采集的数据进行处理和分析，得到高精度的结果，相比传统的人工测量和观察，可以更准确地评估施工进度，及时发现施工中的问题和差距；通过可视化管理模块，可以直观的展示施工现场与设计图的差异，并且设置智能分析模块，实时监测施工现场的数据，及时发现施工质量问题、安全隐患等潜在异常情况，有助于采取及时的措施进行解决，避免问题的扩大化；并且可以预测施工结果，进而可以根据预测结果生成优化建议，如调整施工计划、合理配置资源等，从而提高施工效率和质量，确保项目按时完成，智能分析模块能够大大减少人工分析的工作量，提高施工管理的效率，同时通过提供准确的信息和优化建议，有助于提高施工管理的质量，使施工进度可视化管理系统更加智能，能够更好地适应复杂的施工现场环境和变化的施工需求。
38、本专利技术的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述系统包括：激光雷达模块、数据处理模块、智能分析模块和可视化模块；
2.根据权利要求1所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述智能分析模块包括：异常检测子模块；
3.根据权利要求2所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述异常检测模型的训练过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述数据处理模块，用于提取所述施工现场数据的第一特征和所述设计图的第二特征；
5.根据权利要求4所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述智能分析模块还包括：结果预测子模块；
6.根据权利要求5所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述长短期记忆模型的训练过程包括：
7.根据权利要求1所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述系统还包括：结果评估模块和数据库模块；
8.根据权利要求1所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述系
9.根据权利要求1所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述可视化模块，还用于将所述差异图像进行展示。
10.根据权利要求1所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述系统还包括：系统管理模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述系统包括：激光雷达模块、数据处理模块、智能分析模块和可视化模块；
2.根据权利要求1所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述智能分析模块包括：异常检测子模块；
3.根据权利要求2所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述异常检测模型的训练过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述数据处理模块，用于提取所述施工现场数据的第一特征和所述设计图的第二特征；
5.根据权利要求4所述的基于无人机的施工进度可视化管理系统，其特征在于，所述智能分析模块还...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄雅欣，刘士祥，温智平，周新升，辛小瑜，魏超，王磊，刘钊，杨震，黄平遥，朱慧婷，武嫚嫚，张东海，惠君伟，高宇，刘子豪，刘中书，
申请(专利权)人：国网陕西省电力有限公司建设分公司，
类型：发明
国别省市：
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