CN119106357B 工地用一体化多维监控方法及系统 （杭州崇广科技有限公司）

本发明涉及建筑施工监控及智能管理技术断优化监控策略，增强系统的响应速度和准确2将处理后的综合数据集输入多级时空图卷积网络，进行多层次基于综合环境预测数据，利用交互式动态博弈模型对工地监控节在监控任务执行过程中，采集并处理实时监控反馈数据，通过4.根据权利要求1所述的工地用一体化多维监控方法，其特征在于，所述自适应贝叶斯马尔可夫模型通过以下步骤对多级时空关联数据进行状态基于历史观测数据和当前观测数据，利用贝叶斯推断方法递归更新基于马尔可夫链的状态转移模型，对未来时刻的工地环境状态5.根据权利要求4所述的工地用一体化多维监控方法，其特征在于，所述自适应贝叶r(s,s)-型t+1通过该公式对多级时空关联数据中的状态转移关系进行量化，生成综合环境预测数3弈模型在资源分配博弈中通过以下公式确定在第二层反馈机制中，将初步反馈优化数据与历史监控数据进行在第三层反馈机制中，结合异常情况处理记录和长期趋势分9.一种用于实施权利要求1至8任一所述工地用一体化多维多级时空图卷积网络模块，用于接收处理后的综合数自适应贝叶斯马尔可夫模型模块，用于对所述多级时空关联数据进行不确定性分析交互式动态博弈模型模块，用于基于综合环境预测数据多层次智能反馈网络模块，用于在监控任务执行45[0020]其中，表示在时间t状态转移到时间t+1状态st+1的概率；状态st下观测的条件概率；6[0027]其中，xi表示第i个节点的资源分配向量；yi表示第i个节点的策略选择向量；u(x,y)表示第i个节点的效用函数；R表示可用资源的总量；馈数据，并通过多层次智能反馈网络对实时监控反馈数据和历史数据进行多层次迭代优78保在时空关联建模中能够有效利用这些空间数据来生成准确的9[0068]多级时空图卷积网络的应用显著提高了系统对复杂工地环境的理解深度和预测[0069]在具体实施中，假设工地上某设备的运行数据被输入到多级时空图卷积网络第一层网络可能捕捉到该设备在短时间内的高频振动数据，提示设备可能存在异常操作；[0073]贝叶斯推断在本模型中的应用旨在通过递归更新状态转[0074]马尔可夫链的状态转移模型在本发明中用于对未来时刻的工地环境状态进行预[0078]其中，P(sx,s)表示在时间t状态转移到时间t+1状态st+1的概率；状态st下观测的条件概率；数据来重新评估当前设备的运行状态st，并通过公式计算出该设备未来状态st+1可能会发态st，结合观测数据和历史温度记录，预测未来一段时间内st+1混凝土可能会出现裂缝的[0096]通过这两个步骤的协同作用，交互式动态博弈模型最终生成全局协同策略数的节点分配更多资源，同时通过策略优化博弈模型确保这些节点能够合理调整监控策略，用函数，这个函数衡量节点在不同资源分配和策略选择情况下所能达到的监控效果或效[0103]在实际应用中，工地监控的复杂性在于各个监控节点的需求和重要性各不相系统的上限R。[0105]这一过程生成的全局协同策略数据，不仅包含了每个监[0118]通过多层次智能反馈网络的迭代优化，系统能够有效地适应工地环境的快速变期积累的数据和异常情况记录，识别出工地运行过程中可能出现的周期性或突发性事件，[0124]通过这三个层次的协同工作，多层次智能反馈网络能够生成综合的反馈优化数模块及LIDAR模块在工地关键位置进行多维度的数据采集。这些模块分别负责采集环境数馈数据，并通过多层次智能反馈网络对实时监控反馈数据和