摘要
本申请涉及工程管理领域,具体公开了一种基于大数据分析的公路工程管理方法及系统,其首先实时获取部署于混凝土内部的温度传感器数据和浇注区域的图像帧,并将其与当前浇注相关的BIM构件信息进行智能关联,从而生成一个能够实时反映浇筑状态的动态数字孪生体。在此基础上,引入预训练的智能分析模型,对采集到的温度时序数据进行异常模式检测,并对图像帧进行表面缺陷识别。特别地,针对温度时序数据,通过先进的特征编码和细粒度增强技术,有效提取并强化关键时序模式特征。同时,通过图像分析模型对表面缺陷的自动化识别,弥补了人工巡检的主观性和滞后性。最终,将这些智能分析结果直观地呈现在数字孪生体上。
技术关键词
公路工程管理方法
编码向量
时序特征
数字孪生体
温度传感器
实时图像
表面缺陷检测
编码特征
公路工程管理系统
智能分析模型
图像分析模型
BIM构件
动态
实时数据采集
LSTM模型