【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字化管理，具体涉及一种房建设备数字化管理方法和系统。
技术介绍
1、铁路运输房建设备(简称：房建设备)是铁路运输服务的重要基础设施，主要包括站房、站台、雨棚、构筑物及附属设备等，是确保铁路服务安全、高效运行的基础设施，其管理状况直接关系到铁路系统的稳定性与可靠性。现有的房建设备管理模式主要依赖人工操作和基于经验的判断，自动化程度低，面临诸多挑战：信息孤岛现象严重、管理效率低下及管理精细化程度不足，难以满足现代铁路运输业高速发展的需求。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种房建设备数字化管理方法和系统，解决了现有的房建设备管理模式自动化程度低的技术问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
5、第一方面，本专利技术提供一种房建设备数字化管理方法，包括：
6、构建房建设备的实景三维模型并在网页端进行展示；
7、将所述房建设备的三维模型与数字化档案数据进行融合，并进行可视化操作；所述数字化档案数据包括：设备信息、作业计划、检修记录、健康信息和日志记录。
8、优选的，所述数字化档案数据还包括巡检记录，所述巡检记录由巡检人员通过巡检app进行记录。
9、优选的，所述巡检记录包括巡检过程中拍摄的巡检照片，所述房建设备数字化管理方法还包括：人工智能算法自动识别巡检照片中的缺陷类型，并在巡检照片上标
10、优选的，所述构建房建设备的实景三维模型，包括：
11、获取房建设备的多个角度的外部实景影像数据和内部实景点云数据；并对多个角度的外部实景影像数据进行处理，得到外部实景点云数据；
12、基于深度学习模型对外部实景点云数据和内部实景点云数据进行语义分割和特征提取，得到内部结构、内部点云特征、外部结构和外部点云特征；
13、利用图池化方法学习内部结构、内部点云特征、外部结构和外部点云特征，利用三元组损失函数度量外部点云和内部点云之间的距离，利用卷积神经网络学习外部点云和内部点云之间的几何关系和层次关系；
14、根据外部点云和内部点云之间的几何关系和层次关系，对所述外部实景点云数据和内部实景点云数据进行融合，得到房建设备的三维模型，利用影像纹理映射技术对房建设备的三维模型的内外表面对进行重构，得到房建设备的实景三维模型。
15、第二方面，本专利技术提供一种房建设备数字化管理系统，包括：内部数据处理端；
16、所述内部数据处理端包括：支撑引擎模块、三维模型展示模块和房建档案管理模块；
17、其中，支撑引擎模块用于获取的外部实景影像数据和内部实景点云数据，还用于对外部实景影像数据进行处理，得到外部实景点云数据，并基于外部实景点云数据和内部实景点云数据构建房建设备的实景三维模型；
18、三维模型展示模块用于将所述房建设备三维模型在网页端进行展示；
19、房建档案管理模块，该模块用于存储和管理档案数据，并将档案数据进行数字化存档，得到数字化档案数据；其中，档案数据包括检修记录、设备信息、作业计划、车辆信息和日志记录；
20、在内部数据处理端中，房建设备三维模型和房建档案管理模块中的数字化档案数据融合，且能进行可视化操作。
21、优选的，所述房建设备数字化管理系统还包括外部数据采集端，
22、所述外部数据采集端用于采集房建设备的外部实景影像数据和内部实景点云数据；
23、或/和，app端；
24、所述app端用于巡检人员写入巡检过程中的巡检记录，所述app端通过无线网络将巡检记录传输到内部数据处理端。
25、优选的，所述内部数据处理端接收巡检记录，并通过人工智能算法自动识别巡检记录的巡检照片中的缺陷类型，并在巡检照片上标注出缺陷位置。
26、优选的，所述基于外部实景点云数据和内部实景点云数据构建房建设备的实景三维模型，包括：
27、基于深度学习模型对外部实景点云数据和内部实景点云数据进行语义分割和特征提取，得到内部结构、内部点云特征、外部结构和外部点云特征；
28、利用图池化方法学习内部结构、内部点云特征、外部结构和外部点云特征，利用三元组损失函数度量外部点云和内部点云之间的距离，利用卷积神经网络学习外部点云和内部点云之间的几何关系和层次关系；
29、根据外部点云和内部点云之间的几何关系和层次关系，对所述外部实景点云数据和内部实景点云数据进行融合，得到房建设备的三维模型，利用影像纹理映射技术对房建设备的三维模型的内外表面对进行重构，得到房建设备的实景三维模型。
30、优选的，所述内部数据处理端还包括：点检管理模块，所述点检管理模块用于记录和查询房建设备的点检历史；还用于记录和查询房建设备的点检历史，并生成点检一览表；还用于定义和管理房建设备的检查点；还用于管理执行点检任务的人员信息，并提供点检人员的工作量和效率统计。
31、优选的，所述所述内部数据处理端还包括：健康管理模块，所述健康管理模块用于实时计算房建设备的健康值，并按需生成房建设备健康状态报告。
32、(三)有益效果
33、本专利技术提供了一种房建设备数字化管理方法和系统。与现有技术相比，具备以下有益效果：
34、本专利技术通过构建数字化管理系统，实现设备信息的全面集成与共享，减少人工操作和手工记录，提高管理的自动化程度和工作效率。
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1.一种房建设备数字化管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的房建设备数字化管理方法，其特征在于，所述数字化档案数据还包括巡检记录，所述巡检记录由巡检人员通过巡检APP进行记录。
3.如权利要求2所述的房建设备数字化管理方法，其特征在于，所述巡检记录包括巡检过程中拍摄的巡检照片，所述房建设备数字化管理方法还包括：人工智能算法自动识别巡检照片中的缺陷类型，并在巡检照片上标注出缺陷位置。
4.如权利要求1～3任一所述的房建设备数字化管理方法，其特征在于，所述构建房建设备的实景三维模型，包括：
5.一种房建设备数字化管理系统，其特征在于，包括：内部数据处理端；
6.如权利要求5所述的房建设备数字化管理系统，其特征在于，所述房建设备数字化管理系统还包括外部数据采集端，
7.如权利要求6所述的房建设备数字化管理系统，其特征在于，
8.如权利要求5～7任一所述的房建设备数字化管理系统，其特征在于，所述基于外部实景点云数据和内部实景点云数据构建房建设备的实景三维模型，包括：
9.如权利要
10.如权利要求5～7任一所述的房建设备数字化管理系统，其特征在于，所述所述内部数据处理端还包括：健康管理模块，所述健康管理模块用于实时计算房建设备的健康值，并按需生成房建设备健康状态报告。
...【技术特征摘要】
1.一种房建设备数字化管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的房建设备数字化管理方法，其特征在于，所述数字化档案数据还包括巡检记录，所述巡检记录由巡检人员通过巡检app进行记录。
3.如权利要求2所述的房建设备数字化管理方法，其特征在于，所述巡检记录包括巡检过程中拍摄的巡检照片，所述房建设备数字化管理方法还包括：人工智能算法自动识别巡检照片中的缺陷类型，并在巡检照片上标注出缺陷位置。
4.如权利要求1～3任一所述的房建设备数字化管理方法，其特征在于，所述构建房建设备的实景三维模型，包括：
5.一种房建设备数字化管理系统，其特征在于，包括：内部数据处理端；
6.如权利要求5所述的房建设备数字化管理系统，其特征在于，所述房建设备数字化管理系统还包括外部数据采集端，
<...【专利技术属性】
技术研发人员：孟华，朱玉东，程浩，汪开荣，何星宇，朱默宁，
申请(专利权)人：中国铁路上海局集团有限公司合肥房建公寓段，
类型：发明
国别省市：
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