摘要
本申请公开了一种基于人工智能的土木工程造价管理方法,涉及土木工程造价:构建施工项目的BIM设计模型;采用激光雷达采集施工现场的点云数据,生成实际施工点云模型;将实际施工点云模型与BIM设计模型进行空间配准,得到配准后的融合模型;根据融合模型,通过深度学习算法识别已完成构件,并通过体积计算,得到实际已完成工程量;比对实际已完成工程量与BIM设计模型中对应时间节点的计划完成工程量,计算进度偏差率;根据进度偏差率,结合工程量清单中的单价信息,调整工程造价。针对土木工程造价动态监控精度低,本申请通过激光点云与BIM模型融合,利用深度学习算法识别构件完成状态并计算实际工程量等,提高了工程造价的动态监控精度。
技术关键词
管理方法
工程量清单
深度学习算法
卷积神经网络模型
覆盖率
点云模型
偏差
造价
计划
激光雷达
坐标
识别构件
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点云特征
实例分割
动态监控
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