CN119151312B 一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别方法及系统 （中铁二十一局集团电务电化工程有限公司）

一种基于生成式大模型的工程施工危险区基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识全等级下的管控措施的相关数据和实际效果数2基于BIM模型、三维卫星GIS地形和飞行激光点云模型建立工程的三基于切分后的三维模型获取工地各区域的实时的监测数据和安全事根据清洗后的工地各区域的实时的监测数据进行特征提取，从中提取出采用特征选择算法，从提取的特征中选择出与安全事件的记录中的针对选择出的特征子集，采用关联规则挖掘算法发现安全根据挖掘出的关联规则，构建安全事件与监测数据的关联矩阵，矩对关联矩阵进行聚类分析，将关联度相似的特征和事件聚合在一起，根据聚类结果，建立安全事件预测模型，通过实时的监测数据预测基于安全事件与监测数据的关联矩阵，得到安全事件与监采用关联规则挖掘算法，基于支持度和置信度阈值，从关联矩阵中挖通过挖掘出的关联规则，总结安全事件与监测数据之间的关联模将筛选出的强关联规则中涉及的监测数据作为初选的关键监测数据基于确定的关键监测数据集合，建立实时监测和预警机制，当监持续收集安全事件和监测数据，更新关联矩阵和挖掘关联规则，基于关键监测数据集合，实时分析各监测数据的变化趋势和异常情根据各区域的安全等级，自动匹配预定义的安全管控措施库，将各区域的安全等级和管控动作的执行情况实时反馈至项目管理3对安全等级和管控措施进行回测验证，通过对比分析历史安全等级下的管2.如权利要求1所述的一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别方法，其对每个监测数据的时间序列数据进行趋势预测和异常检测，根据对监测数据的异常情况进行进一步分析，判断异常点是否为随机噪声或系统性异常，在实时数据流中持续进行时间序列分析和异常检测，对新产3.如权利要求2所述的一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别方法，其根据安全等级，在预定义的安全管控措施库中自动匹配出与当前安将匹配出的管控措施转化为可执行的控制指令，通过预先配置的规则引擎进行安全控制系统接收到下发的控制指令后，解析指令内容，4.如权利要求3所述的一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别方法，其对数据库中的安全等级和管控动作的执行情况数据进行分析处若管控效果评估结果不满足预设的辅助决策阈值，则根据预设的管控措施进行优化，将优化后的管控措施下发至各区域的管控系统，调整各区域的管控5.如权利要求4所述的一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别方法，其4将处理后的历史安全等级下的管控措施的相根据差异性数据和相关性数据，判断当前安全等采用增量学习算法对安全等级的设定进行参数微调和结构优化，得到将优化后的安全等级应用到管控动作中，通过安全管控规则引擎重新生成管控动作，持续监测系统运行过程中的实时数据，采用异常检测算法识别潜在6.一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别系统，应用权利要求1_5任意关联矩阵构建模块：基于BIM模型、三维卫星GIS地形和飞行激光关键监测数据集合获取模块：基于安全事件与监测数据的关联矩阵，得安全等级调整模块：基于关键监测数据集合，实时分析各平台反馈模块：将各区域的安全等级和管控动作的执安全等级更新模块：对安全等级和管控措施进行回测验证，5[0003]另一方面，人工智能随着全球科技发展已经成为提升生67[0031]根据本发明的一个方面，基于无人机飞行航拍获取工地各区域的实时的监测数[0044]将处理后的历史安全等级下的管控措施的相关数据和实际效果数据进行对比分[0045]根据差异性数据和相关性数据，判断当前安全等级和管控动作的有效性和准确[0046]采用增量学习算法对安全等级进行参数微调和结构优化，得到优化后的安全等8[0058]图1是根据一示例性实施例示出的一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智[0059]图2是根据一示例性实施例示出的一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智9[0062]根据本发明的一个实施例，图1是根据一示例性实施例示出的一种基于生成式大[0093]根据本发明的一个实施方式，获取各区域的安全等级和管控动作的执行情况数[0100]将处理后的历史安全等级下的管控措施的相关数据和实际效果数据进行对比分[0101]根据差异性数据和相关性数据，判断当前安全等级和管控动作的有效性和准确[0102]采用增量学习算法对安全等级进行参数微调和结构优化，得到优化后的安全等训练好的神经网络模型进行安全等级设定，该模型可将多维特征参数映射为1_5级的安全化项目管理业务平台采用基于卷积神经网络的YOLO算法，对数据库中的数据进行分析处率调整为每小时1次。优化后的管控措施下发至各区域管控系统，通过调整摄像头转动角施工危险区域智能识别系统，图2是根据一示例性实施例示出的一种基于生成