CN120219380A 施工管理系统的控制方法、设备及存储介质

(19)国家知识产权局道麻岭社区深南大道9988号大族科技中心1406理有限公司44542GO6T7/00(201本申请公开了一种施工管理系统的控制方21.一种施工管理系统的控制方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：获取至少一个图像采集终端实时上传的施工场景数据，所述图像采集终端包括至少一个可穿戴终端；对所述施工场景数据进行特征提取，得到目标特征集；通过对比所述目标特征集与预设的三维建筑模型，对所述目标特征集进行异常指标识根据所述异常指标项，生成分级告警信号；将所述分级告警信号定向反馈至对应的所述可穿戴终端，以使所述可穿戴终端基于所述分级告警信号触发差异化提示。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对比所述目标特征集与预设的三维建筑模型，对所述目标特征集进行异常指标识别，确定异常指标项的步骤包括：对所述目标特征集进行时空特征编码，生成包含施工主体运动轨迹和/或环境状态向量的多维特征序列；通过规则引擎，将所述多维特征序列与所述三维建筑模型中模型节点对应的安全约束根据所述条件偏离度与预设阈值的对比结果，标记与所述安全约束条件不匹配的所述异常指标项。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过规则引擎，将所述多维特征序列与所述三维建筑模型中模型节点对应的安全约束条件进行逐层匹配，得到条件偏离度的步骤获取所述三维建筑模型中，所述模型节点对应的阶段任务标识；基于施工计划信息，确定所述阶段任务标识对应的施工阶段，以及获取所述施工阶段对应的风险类型集合；于规则库中，查询所述风险类型集合关联的安全规则子集；基于环境传感器反馈的实时环境参数，调整所述安全规则子集的触发阈值，得到所述安全约束条件；将调整后的所述安全约束条件关联至所述三维建筑模型对应的所述模型节点。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对比所述目标特征集与预设的三维获取所述目标特征集包含的实时点云数据；通过差异分析模块，对所述实时点云数据和所述三维建筑模型，进行点云配准与坐标对齐，确定所述三维建筑模型与所述实时点云数据的几何关系偏差；确定所述几何关系偏差对应的目标模型节点；通过增量更新算法，对所述目标模型节点进行局部参数优化，更新所述三维建筑模型。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过增量更新算法，对所述目标模型节点进行局部参数优化，更新所述三维建筑模型的步骤之后，还包括：在所述三维建筑模型中，基于所述目标特征集，记录所述目标模型节点对应的目标进度信息；基于所述目标特征集中的目标时间信息，将所述目标进度信息作为进度节点更新至进3度树状图中；基于所述进度树状图，生成所述施工场景数据对应的施工进度信息。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述进度树状图，生成所述施工场景数据对应的施工进度信息的步骤之后，还包括：根据更新后的所述三维建筑模型，形成对应的数字孪生体；关联所述进度节点与所述目标模型节点，形成所述数字孪生体与所述进度树状图的映射关系；通过对所述映射关系进行时间序列分析，生成施工过程全周期的状态演变记录。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对比所述目标特征集与预设的三维建筑模型，对所述目标特征集进行异常指标识别，确定异常指标项的步骤还包括：在所述目标特征集，确定所述可穿戴终端对应的目标特征；将所述目标特征映射至所述三维建筑模型中，确定所述目标特征对应的三维坐标数根据所述目标特征集对应的目标时间信息，基于连续的所述三维坐标数据，生成施工主体的运动趋势；将所述运动趋势与预设的危险区域进行匹配，根据匹配结果确定所述运动趋势对应的告警等级；基于所述告警等级，将所述目标特征标记为所述异常指标项。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对比所述目标特征集与预设的三维建筑模型，对所述目标特征集进行异常指标识别，确定异常指标项的步骤获取施工信息对应的建筑设计信息；于空间坐标系中，确定所述建筑设计信息对应的目标坐标，并基于所述目标坐标构建对应的建筑模型；基于地理位置坐标，将所述建筑模型映射至地图信息中，形成所述三维建筑模型。9.一种施工管理系统的控制设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至8中任一项所述的施工管理系统的控制方法的步骤。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的施工管理系统的控制方法的步骤。4技术领域[0001]本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种施工管理系统的控制方法、设备及存储介质。背景技术[0002]施工现场的安全检测方法通常依赖于固定部署的监控摄像头。通过在施工场地内设置多个摄像头，对施工区域进行视频采集，并基于静态图像分析或人工观察来识别潜在[0003]然而，摄像头受限于安装位置和视角范围，无法动态捕捉施工人员移动轨迹或设备运行状态的全景关联信息。当施工人员进入未覆盖的监控盲区或设备出现瞬时异常，如工具坠落、结构倾斜等情况时，监控系统难以及时提取环境中的实时动态特征，并分析相应的安全风险，导致安全隐患的检测延迟或漏判，无法满足复杂施工场景的实时预警需求。[0004]上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。发明内容[0005]本申请的主要目的在于提供一种施工管理系统的控制方法、设备及存储介质，旨在解决由于监控系统难以及时分析场景中存在的安全风险，导致安全隐患的检测延迟或漏判，无法满足复杂施工场景的实时预警需求的技术问题。[0006]为实现上述目的，本申请提供一种施工管理系统的控制方法，所述的方法包括以获取至少一个图像采集终端实时上传的施工场景数据，所述图像采集终端包括至少一个可穿戴终端；对所述施工场景数据进行特征提取，得到目标特征集；通过对比所述目标特征集与预设的三维建筑模型，对所述目标特征集进行异常指根据所述异常指标项，生成分级告警信号；将所述分级告警信号定向反馈至对应的所述可穿戴终端，以使所述可穿戴终端基于所述分级告警信号触发差异化提示。[0007]在一实施例中，所述通过对比所述目标特征集与预设的三维建筑模型，对所述目标特征集进行异常指标识别，确定异常指标项的步骤包括：对所述目标特征集进行时空特征编码，生成包含施工主体运动轨迹和/或环境状态向量的多维特征序列；通过规则引擎，将所述多维特征序列与所述三维建筑模型中模型节点对应的安全约束条件进行逐层匹配，得到条件偏离度；根据所述条件偏离度与预设阈值的对比结果，标记与所述安全约束条件不匹配的5所述异常指标项。[0008]在一实施例中，所述通过规则引擎，将所述多维特征序列与所述三维建筑模型中模型节点对应的安全约束条件进行逐层匹配，得到条件偏离度的步骤之前，还包括：获取所述三维建筑模型中，所述模型节点对应的阶段任务标识；基于施工计划信息，确定所述阶段任务标识对应的施工阶段，以及获取所述施工阶段对应的风险类型集合；于规则库中，查询所述风险类型集合关联的安全规则子集；基于环境传感器反馈的实时环境参数，调整所述安全规则子集的触发阈值，得到所述安全约束条件；将调整后的所述安全约束条件关联至所述三维建筑模型对应的所述模型节点。[0009]在一实施例中，所述通过对比所述目标特征集与预设的三维建筑模型，对所述目标特征集进行异常指标识别，确定异常指标项的步骤之后，还包括：获取所述目标特征集包含的实时点云数据；通过差异分析模块，对所述实时点云数据和所述三维建筑模型，进行点云配准与坐标对齐，确定所述三维建筑模型与所述实时点云数据的几何关系偏差；确定所述几何关系偏差对应的目标模型节点；通过增量更新算法，对所述目标模型节点进行局部参数优化，更新所述三维建筑模型。[0010]在一实施例中，所述通过增量更新算法，对所述目标模型节点进行局部参数优化，更新所述三维建筑模型的步骤之后，还包括：在所述三维建筑模型中，基于所述目标特征集，记录所述目标模型节点对应的目标进度信息；基于所述目标特征集中的目标时间信息，将所述目标进度信息作为进度节点更新至进度树状图中；基于所述进度树状图，生成所述施工场景数据对应的施工进度信息。[0011]在一实施例中，所述基于所述进度树状图，生成所述施工场景数据对应的施工进根据更新后的所述三维建筑模型，形成对应的数字孪生体；关联所述进度节点与所述目标模型节点，形成所述数字孪生体与所述进度树状图的映射关系；通过对所述映射关系进行时间序列分析，生成施工过程全周期的状态演变记录。[0012]在一实施例中，所述通过对比所述目标特征集与预设的三维建筑模型，对所述目标特征集进行异常指标识别，确定异常指标项的步骤还包括：在所述目标特征集，确定所述可穿戴终端对应的目标特征；将所述目标特征映射至所述三维建筑模型中，确定所述目标特征对应的三维坐标数据；根据所述目标特征集对应的目标时间信息，基于连续的所述三维坐标数据，生成施工主体的运动趋势信息；将所述运动趋势与预设的危险区域进行匹配，根据匹配结果确定所述运动趋势对6应的告警等级；基于所述告警等级，将所述目标特征标记为所述异常指标项。[0013]在一实施例中，所述通过对比所述目标特征集与预设的三维建筑模型，对所述目标特征集进行异常指标识别，确定异常指标项的步骤之前，还包括：获取施工信息对应的建筑设计信息；于空间坐标系中，确定所述建筑设计信息对应的目标坐标，并基于所述目标坐标构建对应的建筑模型；基于地理位置坐标，将所述建筑模型映射至地图信息中，形成所述三维建筑模型。[0014]此外，为实现上述目的，本申请还提供一种施工管理系统的控制设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上所述的施工管理系统的控制方法的步骤。[0015]此外，为实现上述目的，本申请还提供一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的施工管理系统的控制方法的步骤。[0016]本申请提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：本申请通过包括可穿戴终端在内的图像采集终端，获取实时的施工场景数据并进行特征提取，捕捉现场的动态变化，结合预设的三维建筑模型的标准特征进行差异分析，快速定位与模型预期不符的异常指标项，如未按设计施工的结构偏差或危险操作行为，从而克服传统监控系统依赖人工巡检和/或固定摄像头导致的检测滞后问题。进一步地，基于异常指标生成分级告警信号并定向反馈至对应终端，通过差异化的提示方式，使施工人员即时感知风险等级，避免单一告警模式下的信息混淆，确保高风险隐患优先响应，增强了复杂施工场景下安全风险的防控能力。附图说明[0017]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。[0018]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，下面将对实施例或现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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0019]图1为本申请施工管理系统的控制方法第一实施例的流程示意图；图2为本申请施工管理系统的控制方法第二实施例的流程示意图；图3为本申请施工管理系统的控制方法第三实施例的流程示意图；图4为本申请施工管理系统的控制方法第四实施例的流程示意图；图5为本申请施工管理系统的控制方法第五实施例的流程示意图；图6是本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的施工管理系统的控制设备的结构示意图。[0020]本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。7具体实施方式[0021]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。[0022]为了更好地理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。[0023]本申请实施例的主要解决方案是：获取至少一个图像采集终端实时上传的施工场景数据，所述图像采集终端包括至少一个可穿戴终端；对所述施工场景数据进行特征提取，得到目标特征集；通过对比所述目标特征集与预设的三维建筑模型，对所述目标特征集进行异常指标识别，确定异常指标项；根据所述异常指标项，生成分级告警信号；将所述分级告警信号定向反馈至对应的所述可穿戴终端，以使所述可穿戴终端基于所述分级告警信号触发差异化提示。[0024]由于施工现场的安全检测方法通常依赖于固定部署的监控摄像头，而摄像头受限于安装位置和视角范围，无法动态捕捉施工人员移动轨迹或设备运行状态的全景关联信息。当施工人员进入未覆盖的监控盲区或设备出现瞬时异常，如工具坠落、结构倾斜等情况时，监控系统难以及时提取环境中的实时动态特征，并分析相应的安全风险，导致安全隐患的检测延迟或漏判，无法满足复杂施工场景的实时预警需求。[0025]本申请通过包括可穿戴终端在内的图像采集终端，获取实时的施工场景数据并进行特征提取，捕捉现场的动态变化，结合预设的三维建筑模型的标准特征进行差异分析，快速定位与模型预期不符的异常指标项，如未按设计施工的结构偏差或危险操作行为，从而克服传统监控系统依赖人工巡检和/或固定摄像头导致的检测滞后问题。进一步地，基于异常指标生成分级告警信号并定向反馈至对应终端，通过差异化的提示方式，使施工人员即时感知风险等级，避免单一告警模式下的信息混淆，确保高风险隐患优先响应，增强了复杂施工场景下安全风险的防控能力。[0026]为了更好地理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整地传达给本领域的技术人员。[0027]需要说明的是，本实施例的执行主体可以是施工管理系统，也可以是一种具有数者是一种能够实现上述功能的电子设备、施工管理系统的控制设备等，本实施例对此不作具体限定。以下以施工管理系统为例，对本实施例及下述各实施例进行说明。[0028]基于此，本申请实施例提供了一种施工管理系统的控制方法，参照图1,图1为本申请施工管理系统的控制方法第一实施例的流程示意图。[0029]本实施例中，所述施工管理系统的控制方法包括步骤S10~S40:步骤S10:获取至少一个图像采集终端实时上传的施工场景数据，所述图像采集终端包括至少一个可穿戴终端；在本实施例中，施工管理系统部署于服务器中，该服务器可选为云端服务器或者施工现场部署的边缘计算服务器。图像采集终端是指能够捕捉施工场景图像信息的设备，包括但不限于智能安全帽、智能工作服、无人机等配备有高清摄像头、红外热成像仪等图像采集设备的终端设备。可穿戴终端是施工人员随身佩戴的设备，如智能安全帽、工作服等，8这些设备具备图像采集功能，能够从不同视角获取施工场景的实时数据。[0030]具体地，在施工现场按照一定的空间密度部署多个固定式图像采集终端，如在塔吊、建筑物高处等位置安装摄像头，和/或通过预设调度模块控制无人机在不同位置采集图集终端会按照设定的时间间隔(例如每秒1-5帧)自动捕捉施工场景的图像，并将图像数据进行初步压缩编码，以减少数据传输量。然后，通过现场的无线网络，将压缩后的图像数据实时上传至现场的边缘计算服务器或云端服务器。服务器中的施工管理系统在接收到数据后，对数据进行解码和预处理，如调整图像尺寸、进行灰度化处理等，以便后续特征提取步骤的高效执行。[0031]示例性的，在某大型建筑施工现场，共部署了10个固定摄像头和50个智能安全帽。每个智能安全帽每秒拍摄2帧图像，固定摄像头每秒拍摄5帧图像。所有图像数据通过现场搭建的局域网实时上传到边缘计算服务器。服务器对接收到的图像进行解码后，将其统一调整为640×480像素的尺寸，以便后续处理。[0032]步骤S20:对所述施工场景数据进行特征提取，得到目标特征集；在本实施例中，特征提取是指从原始图像数据中提取出具有代表性和区分度的特征提取通常采用卷积神经网络(CNN,ConvolutionalNeuralNetwork)等深度学习算法，通[0033]作为一种特征提取的可选实施方式，施工管理系统获取到预处理后的施工场景图像后，将图像输入到预先训练好的卷积神经网络模型中。该模型的第一层是卷积层，使用多个可学习的卷积核对图像进行卷积操作，提取图像中的边缘、线条等低级特征。卷积操作通过卷积核在图像上滑动，对卷积核和图像对应区域的像素值进行逐元素相乘并求和，得到卷积后的特征图。然后经过激活函数(如ReLU)处理，增强特征的非线性表达能力。以及，通过最大池化或平均池化操作，对特征图进行下采样，减少特征图的尺寸，降低计算复杂度，并保留主要特征。池化操作的原理是将特征图划分为若干个不重叠的区域，取每个区域内的最大值或平均值，形成新的较小尺寸的特征图。经过多层卷积和池化操作后，最终得到一个特征向量，该特征向量即为目标特征集的一部分。对于多张图像或视频序列，会依次进行上述处理，将所有提取到的特征向量整合为目标特征集。[0034]示例性的，施工管理系统使用ResNet-50卷积神经网络模型进行特征提取。对于一张施工场景图像，经过第一层卷积操作，使用64个7×7大小的卷积核，步长为2,对图像进行卷积，得到64张32×24大小的特征图(假设输入图像为640×480×3)。然后经过ReLU激活函数处理，使特征图中的像素值呈现非线性分布。接着进行最大池化操作，池化核大小为3×3,步长为2,得到64张16×12大小的特征图。后续经过多个残差块结构的卷积和池化操作，最终输出一个2048维的特征向量作为该图像的目标特征。对所有上传的图像依次处理，将这些特征向量整合为一个目标特征集。[0035]作为另一种特征提取的可选实施方式，图像采集终端还包含有红外热成像仪，并采集相应的红外图像，以识别施工过程中如焊接、热熔等温度较高的施工任务。施工管理系统基于红外图像的像素点，识别红外图像中的位置、范围等特征信息，确定该施工任务是否存在异常指标。9[0036]步骤S30:通过对比所述目标特征集与预设三维建筑模型，对所述目标特征集进行在本实施例中，三维建筑模型是根据建筑设计图纸和实际施工计划构建的虚拟模型，包含了建筑物的结构、布局、各施工阶段的预期体、柱子、楼梯等)的三维坐标和属性信息。异常指标识别包含通过对比实际施工场景的特征与三维模型中的预期特征确定的不符合预期的差异点，该差异点可选包括人员进入危险区域、物料堆放不符合规定、设备状态异常、施工不符合施工标准等情况中的一项或者多项。[0037]作为一种可选实施方式，施工管理系统通过对目标特征集进行时空特征编码，将施工场景数据在时间和空间维度上的特征进行整合的技术，生成包含施工主体运动轨迹和/或环境状态向量的多维特征序列。其中，时空特征编码通常采用时序分析算法和空间几何模型，能够捕捉施工过程中的动态变化和环境影响。通过规则引擎，将多维特征序列与三维建筑模型中模型节点对应的安全约束条件进行逐层匹配，得到条件偏离度，根据条件偏离度与预设阈值的对比结果，标记与所述安全约束条件不匹配的异常指标项。[0038]示例性的，施工管理系统从目标特征集中提取施工主体的二维坐标序列，利用相机标定参数将二维坐标转换为三维空间坐标。基于时间戳信息，计算施工主体在相邻时间点之间的位移向量和速度向量，形成运动轨迹特征。同时，从环境传感器获取实时环境参间序列进行拼接，生成多维特征序列。[0039]可选地，施工管理系统中设置有安全规则的动态调整模型，可以通过获取的实时环境参数，调整安全规则的触发阈值，从而调整安全约束条件。施工管理系统获取三维建筑模型中，模型节点对应的阶段任务标识，并基于施工计划信息，确定该阶段任务标识对应的施工阶段，以及获取施工阶段对应的风险类型集合。于规则库中，查询风险类型集合关联的安全规则子集，从而基于环境传感器反馈的实时环境参数，调整安全规则子集的触发阈值，得到所述安全约束条件。施工管理系统会将调整后的安全约束条件关联至三维建筑模型对应的模型节点。[0040]示例性的，施工管理系统通过环境传感器获取实时环境参数，如风速、温度、湿度据环境参数与安全风险的关系模型，调整安全规则子集中各规则的触发阈值，形成适应当前环境条件的安全约束条件。[0041]作为另一种可选实施方式，施工管理系统将目标特征集中的每个特征向量与三维建筑模型中的对应部分进行对比。对于人员位置特征，通过将人员在图像中的二维坐标反投影到三维建筑模型的坐标系中，确定人员的实际三维位置，并与模型中预设的人员活动允许区域进行对比。其中涉及到相机标定参数(如焦距、主点坐标、畸变参数等),通过使用OpenCV等计算机视觉库中的函数，如solvePnP函数，计算出二维图像点对应的三维空间点。对于物料特征，根据特征向量中的形状、纹理等信息，识别物料类型，并与三维模型中该位置应堆放的物料类型和数量进行对比。对于设备状态特征，通过分析图像中设备的外观变化(如部件缺失、变形等)或结合可穿戴终端采集的设备运行参数(如振动、温度等),与三维模型中设备的正常状态参数进行对比。对比过程中，设定相应的阈值，当实际特征与模型预期特征的差异超过阈值时，即判定为异常指标项，并记录异常的类型、位置、严重程度等信[0042]在一示例中，施工管理系统在目标特征集中，确定可穿戴终端采集的施工场景数据对应的目标特征，并将目标特征映射至三维建筑模型中，从而确定目标特征对应的三维坐标数据。其中，该三维坐标数据可以反映施工主体，即施工人员所在的高度或楼层，以及在该楼层或高度上对应的位置。根据目标特征集对应的目标时间信息，基于连续的三维坐标数据，生成施工主体的运动趋势，基于该运动趋势可以进一步判断施工主体的移动方向和移动速度，从而将该运动趋势与预设的危险区域进行匹配，根据匹配结果确定运动趋势对应的告警等级。基于该告警等级，将目标特征标记为异常指标项。[0043]步骤S40:根据所述异常指标项，生成分级告警信号；在本实施例中，分级告警信号是指根据异常指标项的严重程度、紧急程度等因素，将告警信息划分为不同的等级，如低级告警、中级告警、高级告警等。不同等级的告警信号会触发不同的提示方式和响应措施，以便施工管理人员能够根据告警等级合理分配资源进行处理。[0044]作为一种可选实施方式，建立一个告警等级评估模型，该模型综合考虑异常指标项，其类型被定义为高风险类型，位置在高处且无防护措施的区域会进一步提高风险等级，如果持续时间超过一定阈值(如30秒),则告警等级会从中级提升到高级。[0045]可选地，在模型中，为每个因素设定相应的权重，通过加权求和的方式计算出一个告警分数。根据预先设定的分数区间，将告警分为不同等级。例60分为中级告警，61-100分为高级告警。当确定异常指标项后，将其相关信息输入到告警等级评估模型中，计算出告警分数，并确定对应的告警等级。然后，根据告警等级生成相应的[0046]步骤S50:将所述分级告警信号定向反馈至对应的所述可穿戴终端，以使所述可穿戴终端基于所述分级告警信号触发差异化提示。[0047]在本实施例中，定向反馈是指根据异常指标项发生的位置、涉及的人员或设备等信息，将告警信号精准地发送给相关的可穿戴终端用户，而不是对所有施工人员进行广播，以避免信息过载和干扰。差异化提示是指根据不同等级的告警信号，可穿戴终端采用不同的提示方式，如低级告警采用振动提示、中级告警采用声音提示、高级告警采用声音结合灯光闪烁提示等，以便用户能够快速识别告警的严重程度并做出相应反应。[0048]具体地，在服务器端，确定告警信号后，首先根据异常指标项的位置信息，在三维工班组等，确定哪些人员需要接收该告警信号。[0049]示例性的，对于“物料乱堆放”中级告警，发送给距离异常位置在50米范围内的所有施工人员以及该项目的安全员。然后，将告警信号通过无线通信网络发送至对应的可穿戴终端。在可穿戴终端接收端，根据收到的告警等级信息，触发相应的提示机制。对于中级告警，智能安全帽会发出连续的“滴滴”声，并且帽檐处11灯光，持续30秒或直到施工人员通过终端上的确认按钮确认已收到告警。[0050]可选地，施工管理系统可以基于发送的告警信号，在可穿戴终端的显示屏上显示[0051]可选地，当同时包含有多个级别的告警信号时，可穿戴终端基于最高级的告警信号进行提示。[0052]本申请实施例通过包括可穿戴终端在内的图像采集终端，获取实时的施工场景数据并进行特征提取，捕捉现场的动态变化，结合预设的三维建筑模型的标准特征进行差异分析，快速定位与模型预期不符的异常指标项，如未按设计施工的结构偏差或危险操作行为，从而克服传统监控系统依赖人工巡检和/或固定摄像头导致的检测滞后问题。进一步地，基于异常指标生成分级告警信号并定向反馈至对应终端，通过差异化的提示方式，使施工人员即时感知风险等级，避免单一告警模式下的信息混淆，确保高风险隐患优先响应，增强了复杂施工场景下安全风险的防控能力。[0053]基于同一发明构思，本申请还提供了第二实施例，参照图2,图2为本申请施工管理系统的控制方法第二实施例的流程示意图。[0054]在本实施例中，所述施工管理系统的控制还包括步骤S61~S64:步骤S61:获取所述目标特征集包含的实时点云数据；在本实施例中，实时点云数据是由施工管理系统基于施工场景图像进行特征提取的过程中，基于图像的像素值以及相应的环境信息，计算图像深度信息得到。其中，点云数据包含大量点的三维坐标，能够反映施工现场的几何形状和空间结构。通过实时点云数据，可以实现对施工进度和质量的三维监测。[0055]可选地，可穿戴终端可以部署激光扫描仪，按照一定的扫描频率，如每10分钟一次，对施工区域进行三维扫描。扫描仪通过发射激光束并接收反射光，测量每个点的距离和以提高数据质量和可用性。预处理后的点云数据作为目标特征集的一部分，存储在服务器的数据库中。[0056]步骤S62:通过差异分析模块，对所述实时点云数据和所述三维建筑模型，进行点云配准与坐标对齐，确定所述三维建筑模型与所述实时点云数据的几何关系偏差；步骤S63:确定所述几何关系偏差对应的目标模型节点；步骤S64:通过增量更新算法，对所述目标模型节点进行局部参数优化，更新所述三维建筑模型。[0057]在本实施例中，差异分析模块是一种用于比较点云数据和三维模型之间差异的软件工具。点云配准是将点云数据与三维模型进行坐标对齐的过程，通过计算点云数据与模型之间的最优变换矩阵，使两者在空间上尽可能一致。几何关系偏差是指点云数据与三维模型之间的形状、位置、尺寸等方面的差异。增量更新算法是一种在保持原有模型大部分结构不变的情况下，仅对部分模型节点进行参数调整的算法。局部参数优化是指针对目标模[0058]具体地，施工管理系统使用差异分析模块中的配准算法进行点云配准。例如迭代最近点算法(ICP,IterativeClosestPoint)。配准算法通过迭代计算点云数据与模型之间的最近点对应关系，并求解最优的平移和旋转参数，使点云数据与模型之间的距离最小偏差等。根据几何关系偏差，确定偏差发生的区域。在三维建筑模型中，通过空间查询算法(如轴对齐包围盒AABB树查询),查找与偏差区域相交或相邻的模型节点。这些模型节点即为几何关系偏差对应的目标模型节点。[0059]进一步的，根据几何关系偏差的类型和大小，确定目标模型节点需要调整的参数。点的曲率、角度等参数。使用增量更新算法，如有限元分析中的局部网格调整算法或基于优化理论的参数调整算法，对目标模型节点的参数进行优化。在优化过程中，考虑模型的整体约束条件，确保调整后的模型保持几何和物理的一致性，并将优化后的模型节点参数更新到三维建筑模型中。[0060]可选地，在完成所有模型节点的优化后，施工管理系统可以基于完成优化的三维建筑模型，得到完成施工后施工建筑的数字孪生体。[0061]本申请实施例通过实时点云数据与三维模型的对比和增量更新，能够动态反映施工进度和质量变化，实现对施工过程的三维数字化管理，进一步完善了施工管理系统的控制的多维度数据支持，为施工安全管理提供了更加直观和精确的模型依据。[0062]由于本申请实施例二所介绍的系统，为实施本申请实施例一的方法所采用的系统，故而基于本申请实施例一所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该系统的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本申请实施例一的方法所采用的系统都属于本申请所欲保护的范围。[0063]基于同一发明构思，本申请还提供了第三实施例，参照图3,图3为本申请施工管理系统的控制方法第三实施例的流程示意图。[0064]在本实施例中，如步骤S64所述的通过增量更新算法，对所述目标模型节点进行局步骤S65:在所述三维建筑模型中，基于所述目标特征集，记录所述目标模型节点对应的目标进度信息；步骤S66:基于所述目标特征集中的目标时间信息，将所述目标进度信息作为进度节点更新至进度树状图中；步骤S67:基于所述进度树状图，生成所述施工场景数据对应的施工进度信息。[0065]在本实施例中，由于施工的过程中，通常基于三维建筑模型以循序渐进的方式，执行施工任务。在完成三维建筑模型中某一阶段对应的建筑部分后，再执行下一阶段建筑部管理系统可以将三维建筑模型划分为不同的模型节点，并确定每一模型阶段的目标进度信息，并在执行该模型节点的施工任务或者完成施工任务时，更新该模型节点的目标进度信息。基于此，施工管理系统还可以基于模型节点的施工进度信息，以树状图谱的方式，逐层构建施工过程的进度树状图。[0066]需要说明的是，施工进度信息是指反映模型节点建设状态的数据，如已完成、进行中、未开始等，其中还包含有对应的施工执行时间和/或预期执行时间。目标特征集包含了模型节点对应施工现场的实际状态特征，通过分析该实际状态特征可以确定模型节点的施工进度。目标时间信息是指目标特征集中包含的时间戳，表示施工进度信息对应的时间点。进度树状图是一种以节点连接形成树状的形式，表示施工进度的工具，包含各施工活动的先后顺序和逻辑关系。进度信息是指以各种形式(如表格、图表、文本等)呈现的施工进度情况。进度树状图包含了各施工活动的进度状态和逻辑关系，通过对进度拓扑图的分析和整[0067]具体地，施工的进度树状图基于当前执行的施工任务对应的目标进度信息，构建进度节点，并基于执行时间，将该进度节点与上一进度节点相连接。其中，当同时存在多处目标模型节点对应的施工现场存在施工任务时，上一进度节点可能同时连接有多个进度节[0068]本申请实施例通过统计三维建筑模型中各个模型节点的目标进度信息，构建进度树状图，实现了施工进度的可视化和精细化管理，进一步完善了施工进度信息的多源数据[0069]由于本申请实施例三所介绍的系统，为实施本申请实施例一的方法所采用的系统，故而基于本申请实施例一所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该系统的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本申请实施例一的方法所采用的系统都属于本申请所欲保护的范围。[0070]基于同一发明构思，本申请还提供了第四实施例，参照图4,图4为本申请施工管理系统的控制方法第四实施例的流程示意图。[0071]在本实施例中，所述施工管理系统的控制方法包括步骤S71~S73:步骤S71:根据更新后的所述三维建筑模型，形成对应的数字孪生体；步骤S72:关联所述进度节点与所述目标模型节点，形成所述数字孪生体与所述进度树状图的映射关系；步骤S73:通过对所述映射关系进行时间序列分析，生成施工过程全周期的状态演变记录。[0072]需要说明的是，数字孪生体用于与物理实体保持实时同步，反映施工建筑的几何、实体的数字化映射。[0073]在本实施例中，系统将更新后的三维建筑模型导入数字孪生平台。然后，整合施工现场的物联网传感器数据(如环境传感器、设备运行传感器等)和业务数据(如施工进度、质量检测等),与三维建筑模型进行关联。通过数字孪生平台的实时数据处理和可视化功能，形成与物理建筑实时同步的数字孪生体。[0074]进一步的，该数字孪生体中包含有更新后的三维建筑模型，因而保留有模型节点等相关数据。数字孪生体通过将其中每个模型节点与进度树状图中每个进度节点进行关联，建立起数字孪生体与进度拓扑图的映射关系，使得数字孪生体可以基于模型节点回溯对应的目标进度信息。[0075]进一步的，通过对不同施工进度的数字孪生体进行时间序列分析，并基于施工进度和/或施工时间进行排列，可以构建记录有施工过程全周期的状态演变记录。用户可以基于数字孪生体与进度拓扑图的映射关系，通过点击数字孪生体中的不同模型节点，确定对应的进度节点，从而对不同施工进度的数字孪生体进行回溯。[0076]由于本申请实施例四所介绍的系统，为实施本申请实施例一的方法所采用的系统，故而基于本申请实施例一所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该系统的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本申请实施例一的方法所采用的系统都属于本申请所欲保护的范围。[0077]基于同一发明构思，本申请还提供了第五实施例，参照图5,图5为本申请施工管理系统的控制方法第五实施例的流程示意图。[0078]在本实施例中，所述施工管理系统的控制方法还包括步骤S11~S13:步骤S11:获取施工信息对应的建筑设计信息；步骤S12:于空间坐标系中，确定所述建筑设计信息对应的目标坐标，并基于所述目标坐标构建对应的建筑模型；步骤S13:基于地理位置坐标，将所述建筑模型映射至地图信息中，形成所述三维建筑模型。[0079]在本实施例中，通过获取施工信息中的建筑设计信息，如建筑设计图、设计说明等信息，在空间坐标系中，确定该建筑对应的特征坐标点，即目标坐标，从而基于目标坐标构建对应的建筑模型。进一步的，基于该建筑模型的坐标信息，以及地理位置坐标，可以将该建筑模型结合至地图信息中，形成三维建筑模型。[0080]本申请实施例通过建筑设计信息的获取和模型构建与地理映射，为施工安全检测提供了准确的初始三维模型，确保了后续检测工作的空间定位和模型基础的准确性。[0081]由于本申请实施例五所介绍的系统，为实施本申请实施例一的方法所采用的系统，故而基于本申请实施例一所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该系统的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本申请实施例一的方法所采用的系统都属于本申请所欲保护的范围。[0082]本申请提供一种施工管理系统的控制设备，该设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例一中的施工管理系统的控制方法。[0083]下面参考图6,其示出了适于用来实现本申请实施例的施工管理系统的控制设备的结构示意图。本申请实施例中的施工管理系统的控制设备可以包括但不限于诸如移动电(PortableApplicationDescription:平板电脑)、PMP(PortableMedia多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的施工管理系统的控制设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。[0084]如图6所示，施工管理系统的控制设备可以包括处理装置1001(例如核心处理器、图形处理器等),其可以根据存储在只读存储器(ROM,ReadOnlyMemory)1002中的程序或者从存储装置1003加载到随机访问存储器(RAM,RandomAccessMemory)1004中的程序而执行各种适当的动作和处理。在随机访问存储器1004中，还存储有施工管理系统的控制设备操作所需的各种程序和数据。处理装置1001、只读存储器1002以及随机访问存储器1004通过总线1005彼此相连。输入/输出(I/0)接口1006也连接至总线。通常，以下系统可以连接仪等的输入装置1007;包括例如液晶显示器(LCD,LiquidCrystalDisp器等的输出装置1008;包括例如磁带、硬盘等的存储装置1003;以及通信装置1009。通信装置1009可以允许施工管理系统的控制设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的施工管理系统的控制设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。[0085]特别地，根据本申请公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置1003被安装，或者从只读存储器1002被安装。在该计算机程序被处理装置1001执行时，执行本申请公开实施例的方法中限定的上述功能。[0086]本申请提供的施工管理系统的控制设备，采用上述实施例中的施工管理系统的控制方法，能解决由于监控系统难以及时分析场景中存在的安全风险，导致安全隐患的检测延迟或漏判，无法满足复杂施工场景的实时预警需求的技术问题。与现有技术相比，本申请提供的施工管理系统的控制设备的有益效果与上述实施例提供的施工管理系统的控制方法的有益效果相同，且该施工管理系统的控制设备中的其他技术特征与上一实施例方法公[0087]应当理解，本申请公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。[0088]以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。[0089]本申请提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令(即计算机程序),计算机可读程序指令用于执行上述实施例中的施工管理系统的控制方外线或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体地例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访编程只读存储器(EPROM,ErasableProgrammableReadOnlyMemory或闪存)、光纤、便携述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、射频(RF,RadioFrequency)等等，或者上述的任意合适的组合。[0091]上述计算机可读存储介质可以是施工管理系统的控制设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入施工管理系统的控制设备中。[0092]上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被施工管理系统的控制设备执行时，使得施工管理系统的控制设备：获取至少一个图像采集终端实时上传的施工场景数据，所述图像采集终端包括至少一个可穿戴终端；对所述施工场景数据进行特征提取，得到目标特征集；通过对比所述目标特征集与预设三维建筑模型，对所述目标特征集进行异常指标识别，确定异常指标项；根据所述异常指标项，生成分级告警信号；将所述分级告警信号定向反馈至对应的所述可穿戴终端，以使所述可穿戴终端基于所述分级告警信号触发差异化提示。[0093]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向