CN119443634A 一种基于人工智能的建筑物使用过程维护管理系统及方法 （湖北睿德建设有限公司）

一种基于人工智能的建筑物使用过程维护开了一种基于人工智能的建筑物使用过程维护外墙实时检查位置的外墙状态图像并结合智能搜索算法与科学预设的不同建筑外墙损坏类型图像信息进行建筑外墙的损坏问题类型智能识别信息和标准存储的不同建筑外墙损坏类型修复工序信息进行建筑外墙的损坏修复方案智能现对建筑外墙损坏修复方案和损坏位置智能化2S2、依据所述建筑外墙三维模型数据进行建筑外墙维护检查的空间位置坐标构建处S4、采集建筑外墙实时检查图像数据并与不同S5、当为存在时，依据所述建筑外墙损坏类型S6、基于所述建筑外墙损坏类型识别数据和所述建S7、构建出建筑外墙维护异常问题数据并执行建筑外墙维护异常问题反馈展示作业；S11、通过无人机搭载三维激光扫描仪在线采集目标建筑整体外墙的三维实体模型并S21、将所述K对应的目标建筑各个方向外墙表S31、采用无人机搭载云镜头依据所述A中所述au按照建筑外墙维护检查空间位置编号述au对应的目标建筑外墙具体的维护检查位置进行建筑外墙实时状态图像采集并生成建3S43、采用K_D树最邻近搜索算法将所述Bu中所述bu,v与所述C中所述co进行图像特征匹种建筑外墙损坏类型对应的不同建筑外墙损坏类型配，搜索出所述C'对应的所述do并构建为建筑外墙损坏修复方案分析数据d",执行生成建筑外墙损坏修复方案分析数据d":的具体操作步骤如下：每个变量值q1至qĸ表示位于所述D搜索空间中的下工序类型搜索沙猫在所述D索空间中搜索出与所述C'相匹配的所述do，工序类型搜索沙猫搜索过程依赖于低频噪声的释放进行搜索出与所述C'相匹配的所述do，即在所述D搜索空赌法给每一只工序类型搜索沙猫随机选择一个角度ψ,按照随机位置计算公式进行与所述S525、将S524步骤输出的所述do对应的建筑外墙损坏类型修复工序数据构建为建筑外S61、采用深度优先搜索算法按照所述C,为存在时对应的建筑外墙维护检查空间位置编号在所述A搜索空间中搜索出建筑外墙存在损坏问题对应的所述au并构建为建筑外墙损4S72、将所述建筑外墙维护异常问题数据M通过物联网理平台并采用显示屏进行展示输出，当执行建筑外墙维护异常问题反馈展示作业完成时，9.一种基于人工智能的建筑物使用过程维护管理系统，用于实现权利要求1_8中任一5[0003]公开号为CN109716381A的中国发明专利申请公开了基于视频的建筑施工及维护技术方案不能为业主提供建筑使用过程的安全可靠的维6[0016]S11、通过无人机搭载三维激光扫描仪在线采集目标建筑整体外墙的三维实体模外墙结构所在平面作为建筑外墙参考面，将建筑外墙参考面按照边长为R的正方形进行网有的正方形网格中心点在空间直角坐标系中空间坐标并生成建筑外墙维护检查空间位置u表示u个建筑外墙维护检查空中所述建筑外墙维护检查空间位置坐标数据au按照建筑外墙维护检查空间位置编号有序对所述建筑外墙维护检查空间位置坐标数据au对应的目标建筑外墙具体的维护检查位置进行建筑外墙实时状态图像采集并生成建筑外墙实时检查图像数据集合Bu＝(bu,1,…,墙实时检查图像数据集合；bu,v表示在第u个建筑外墙维护检查空间位置采集的第v个建筑7o表示o种不同建筑外墙损坏类型图像数据，ĸ表示建筑外墙损坏类型数量的建筑外墙实时检查图像数据bu,v与所述不同建筑外墙损坏类型图像数据集合C中所述不同表示o种建筑外墙损坏类型对应的不同建筑外墙损坏类型修复工序数据；所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据表示针对不同建筑外墙损坏类型问题的标准外墙修复步骤工序据C'对应的所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据do并构建为建筑外墙损坏修复方案分析数据d:,执行生成建筑外墙损坏修复方案分析数据d:的具体操作步骤如下：序数据集合D搜索空间中所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据do构成ĸ维优化问题中，变量值q1至qĸ表示位于所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中的下界时，工序类型搜索沙猫在所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D索空间中搜索出与所述建筑外墙损坏类型识别数据C′相匹配的所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据8猫的灵敏度范围ω从0到2kHz,ξ表示灵感来自工序类型搜索沙猫的听觉特征，假设其值为其中表示灵敏度向量；每只工序类型搜索沙猫根据最佳候选位置Jbest和当前位置J及其灵敏度范围ω更新自己的位置，即在所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中更新与所述建筑外墙损坏类型识别数据C'在所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中的当前位置，Jbest(t)表示t次迭代工序类型搜索沙猫在所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中搜索出与所述建筑外墙损坏类型识别数据C′最匹配的所述不同建筑外墙损坏类型修复工序位置，即在所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中随机搜索出与所述建筑外墙损坏类型识别数据C'相匹配的所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据do的随[0033]进行与所述建筑外墙损坏类型识别数据C相匹配的所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据do的随机位置搜索，其中表示灵敏类型修复工序数据集合D搜索空间中的随机位置，随机位置使得工序类型搜索沙猫靠近并攻击猎物，即在所述不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中搜索出与所述建筑外墙损坏类型识别数据C'相匹配的所述不同建筑外墙损坏类型修复工述建筑外墙损坏类型识别数据和所述建筑外墙维护检查空间位置坐标数据进行建筑外墙应的建筑外墙维护检查空间位置编号在所述建筑外墙维护检查空间位置坐标数据集合A搜索空间中搜索出建筑外墙存在损坏问题对应的所述建筑外墙维护检查空间位置坐标数据au并构建为建筑外墙损坏问题位置坐标数据f，所述建筑外墙损坏问题位置坐标数据包括9d:和所述建筑外墙损坏问题位置坐标数据f进行数据组合构建为建筑外墙维护异常问题数行建筑外墙维护检查的空间位置坐标构建处理，生成建筑外墙维护检查空间位置坐标数识别数据结合基于人工智能算法与不同建筑外墙损坏类型修复工序数据进行建筑外墙的标建筑维护对象的外墙三维模型特征精准高效采集；所述建筑外墙维护检查位置构建单合智能搜索算法与科学预设的不同建筑外墙损坏类型图像信息进行建筑外墙的损坏问题类型识别信息和标准存储的不同建筑外墙损坏类型修复工序信息进行建筑外墙的损坏修[0053]图1为本发明提供的一种基于人工智能的建筑物使用过程维护管理系统的模块示[0060]S2、依据建筑外墙三维模型数据进行建筑外墙维护检查的空间位置坐标构建处[0067]S11、通过无人机搭载三维激光扫描仪在线采集目标建筑整体外墙的三维实体模结构所在平面作为建筑外墙参考面，将建筑外墙参考面按照边长为R的正方形进行网格划正方形网格中心点在空间直角坐标系中空间坐标并生成建筑外墙维护检查空间位置坐标u表示u个建筑外墙维护检查空间位[0070]基于建筑外墙维护检查空间位置坐标数据执行建筑外墙维护作业的操作步骤如筑外墙维护检查空间位置坐标数据au按照建筑外墙维护检查空间位置编号有序执行对目对建筑外墙维护检查空间位置坐标数据au对应的目标建筑外墙具体的维护检查位置进行bu,ι)u表示第u个建筑外墙维护检查空间位置对应的建筑外墙实时检查图像数据集合；bu,v表示在第u个建筑外墙维护检查空间位置采集的第v个建筑外墙实o表示o种不同建筑外墙损坏类型图像数据，ĸ表示建筑外墙损坏类型数量的实时检查图像数据bu,v与不同建筑外墙损坏类型图像数据集合C中不同建筑外墙损坏类型图像数据co进行图像特征匹配，依据图像特征匹配结果生成建筑外墙损坏类型识别数据表示o种建筑外墙损坏类型对应的不同建筑外墙损坏类型修复工序数据；不同建筑外墙损与不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D中不同建筑外墙损坏类型修复工序数据do按墙损坏类型修复工序数据do并构建为建筑外墙损坏修复方案分析数据d:,执行生成建筑外墙损坏修复方案分析数据d":的具体操作步骤如下：至qĸ表示位于不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中时，工序类型搜索沙猫在不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D索空间中搜索出与建索沙猫搜索过程依赖于低频噪声的释放进行搜索出与建筑外墙损坏类型识别数据C′相匹配的不同建筑外墙损坏类型修复工序数据do，假设工序类型搜索沙猫的灵敏度范围ω从0其中表示灵敏度向量；每只工序类型搜索沙猫根据最佳候选位置Jbest和当前位置J及其灵敏度范围ω更新自己的位置，即在不同建筑外墙损坏类型修Jbest(t))，其中J(t+1)表示t+1次迭代工序类型搜索沙猫个体在不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中的当前位置，Jbest(t)表示t次迭代工序类型搜索沙猫在不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中搜索出与建筑外墙损坏类型识别数据C'最匹配的不同建筑外墙损坏类型修复工序数据do的最序数据集合D搜索空间中进行寻找，利用最佳候选位置Jbest与当前位置J生成一个随机位置，即在不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中随机搜索出与建筑外墙损外墙损坏类型识别数据C'相匹配的不同建筑外墙损坏类型修复工序数据do的随机位置搜rand表示工序类型搜索沙猫在不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中的随机位置，随机位置使得工序类型搜索沙猫靠近并攻击猎物，即在不同建筑外墙损坏类型修复工序数据集合D搜索空间中搜墙损坏类型识别数据和建筑外墙维护检查空间位置坐标数据进行建筑外墙损坏位置定位建筑外墙维护检查空间位置编号在建筑外墙维护检查空间位置坐标数据集合A搜索空间中搜索出建筑外墙存在损坏问题对应的建筑外墙维护检查空间位置坐标数据au并构建为建筑外墙损坏问题位置坐标数据f，建筑外墙损坏问题位置坐标数据包括建筑外墙损坏问题用无人机搭载云镜头准确采集建筑外墙实时检查位置的外墙状态图像并结合智能搜索算法与科学预设的不同建筑外墙损坏类型图像信息进行建筑外墙的损坏问题类型智能识别，外墙损坏问题位置坐标数据f