混凝土预制构件数字化管理与跟踪方法与流程

本发明涉及建筑，尤其涉及混凝土预制构件数字化管理与跟踪方法。

背景技术：

1、在建筑行业中，混凝土预制构件的使用日益普遍，但它们的管理过程面临诸多挑战，传统的管理方法通常依赖于手动记录和简单的电子追踪系统，这些方法在数据的准确性、实时性和可靠性方面存在明显不足，尤其是在构件的生产、运输和安装阶段，缺乏有效的实时监控和数据分析工具，导致信息孤岛的出现，难以实现整个供应链的高效协同。

2、现有技术在处理大规模、复杂的数据流时存在局限性，特别是在预制构件的实时位置跟踪和状态监控方面，此外，传统方法在数据处理和分析方面缺乏智能化，无法提供深入的洞见或自动优化建议，这导致生产效率低下，物流安排不合理，以及安装过程中的错误和延误。

3、因此，迫切需要一种新的技术解决方案，以克服现有方法的不足，特别是需要提高数据处理的实时性和智能化水平。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了混凝土预制构件数字化管理与跟踪方法。

2、混凝土预制构件数字化管理与跟踪方法，包括以下步骤：

3、s1：在每个预制构件上均安装有多功能传感器的智能数字标签，用于实时监测并记录构件的环境条件和物理状态，该智能数字标签能够存储制造数据和传感器数据；

4、s2：在生产阶段，使用人工智能的图像识别技术自动识别并记录构件的制造数据，该制造数据被存储在对应智能数字标签中；

5、s3：在运输阶段，通过gps跟踪系统，实时监控构件位置，并通过标签中的传感器监测环境条件；

6、s4：在安装阶段，采用增强现实技术来辅助工作人员进行安装，通过扫描智能标签获得的数据与现场情况融合，以确保构件能按预定位置和角度安装；

7、s5：在步骤s1-s4的流程中，所有数据均通过无线网络传输到中央数据库中，并利用边缘计算技术对数据进行即时处理；

8、s6：在中央数据库中，利用机器学习算法对收集的数据进行深度分析，识别生产和物流中的瓶颈，并自动调整后续生产流程和物流安排；

9、s7：基于分析后的数据，为目管理人员提供交互式用户界面，用于查询构件信息。

10、进一步的，所述s1中智能数字标签均包括一个微处理器、一个内存单元和无线通信模块，该微处理器用于控制标签的操作和数据处理，内存单元用于存储制造数据和传感器数据，无线通信模块支持数据的无线传输。

11、进一步的，所述多功能传感器包括温度传感器、湿度传感器和三轴加速度计，温度传感器用于监测构件周围的温度条件，湿度传感器用于监测相对湿度，三轴加速度计用于检测构件的物理运动和震动，所述智能数字标签的微处理器将定期从各个传感器收集数据，记录构件的环境条件和物理状态，该数据连同制造阶段的数据均被存储在内存单元中，所述智能数字标签的无线通信模块被配置为定期与中央数据库进行通信，同步存储在内存单元中的数据。

12、进一步的，所述s2中使用人工智能的图像识别技术自动识别并记录构件的制造数据具体包括：

13、s21：在制造环节的关键节点安装高分辨率摄像头，用于自动捕捉预制构件的图像，该摄像头配置以确保在关键生产阶段捕捉清晰、全面的图像数据，所述关键节点为成型、切割和质量检验阶段；

14、s22：对摄像头捕捉的图像进行数字化预处理，包括去噪、对比度增强和边缘检测，具体应用边缘检测算法来提取图像特征，具体公式为：

15、其中f代表特征强度，ix和iy为图像在水平和垂直方向的梯度；

16、s23：使用基于深度学习的卷积神经网络cnn模型对预处理的图像进行分析和识别，该cnn模型通过多层网络结构进行特征识别，该特征识别公式为：

17、o＝f(w·i+b)，其中，o表示输出层，w和b是网络的权重和偏置，f为激活函数，i为输入图像；

18、s24：将步骤s23中的构件制造数据记录到相应智能数字标签的内存单元中，并通过无线网络同步至中央数据库，以便进行后续的数据分析和跟踪，所述制造数据包括制造时间、批次号、质量检验结果、几何尺寸和重量。

19、进一步的，所述s3具体包括：

20、s31：在运输车辆上安装gps跟踪系统，该系统配置有高精度的gps接收器，能够实时捕捉并记录运输车辆的地理位置信息，gps系统具体通过公式：

21、p＝(x，y，z，t)，计算位置，其中p代表位置，x,y,z为地理坐标，t为时间；

22、s32：每个预制构件的多功能传感器均能够实时监测并记录构件在运输过程中的环境数据；

23、s33：智能数字标签中的微处理器将定期从环境监测传感器收集数据，并通过无线通信模块将收集到的环境数据及gps跟踪系统提供的位置信息实时发送到中央数据库。

24、进一步的，所述s4具体包括：

25、s41：在安装现场配置增强现实ar设备包括ar头盔或智能眼镜，用于实时显示数字化信息，所述ar设备中集成了摄像头和显示屏，能够捕捉现场视图并叠加数字信息；

26、s42：通过ar设备中的摄像头扫描构件上的智能数字标签，获取标签存储的数据，包括位置坐标l＝(x，y，z)、环境条件和制造数据，l代表构件的预定安装位置，其中x,y,z为三维坐标；

27、s43：ar设备中的处理器将扫描得到的数据与现场实际情况结合，通过算法计算出构件的实际安装位置与预定位置之间的差异，具体位置校正算法为：

28、δl＝lactual-l，其中，lactual为构件的实际位置，δl为位置偏差；

29、s44：最后，ar设备将计算得到的位置偏差以视觉图形方式呈现给安装人员，具体通过叠加线框模型或方向指示，指导工作人员将构件调整至精确的位置和角度。

30、进一步的，所述s5中利用边缘计算技术对数据进行即时处理具体包括：

31、s51：首先，在构件的生产、运输和安装现场部署边缘计算设备，该设备配备有处理器和存储空间，用于实时处理和临时存储从智能数字标签和gps跟踪系统收集到的数据；

32、s52：边缘计算设备使用流数据处理算法进行处理，具体计算公式为：

33、其中，p(d)表示处理后的数据，di表示实时收集的数据点，wi表示权重系数，用于分析数据的重要性和紧急性；

34、s53：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式化和初步分析，以过滤掉无关或重复的信息，减少要传输到中央数据库的数据量，优化网络使用效率；

35、s54：边缘计算设备通过无线网络将处理和优化后的数据传输到中央数据库，在数据传输过程中，应用aes加密算法保证数据的安全性和完整性。

36、进一步的，所述s6具体包括：

37、s61：在中央数据库中选择并部署适当的机器学习模型，具体使用支持向量机(svm)模型，所述svm模型的基本形式为：f(x)＝wx+b，其中x是输入特征向量，w是权重向量,b是偏置项；

38、s62：使用历史数据集对svm模型进行训练，优化模型参数以达到最佳分类或预测效果，训练过程中，利用核函数将数据映射到高维空间，核函数的形式为：k(x，x′)＝exp(-γ‖x-x′‖2)，其中，γ是核函数的参数，x和x′是特征向量；

39、s63：使用训练好的svm模型对收集到的数据进行深度分析，模型通过分类或回归分析识别生产和物流过程中的瓶颈；

40、s64：基于机器学习模型的分析结果，生成具体的优化建议。

41、进一步的，所述s7中的互式用户界面包括图形和图表的形式展示数据，具体通过地图上的标记显示构件的当前位置和历史移动轨迹，状态更新信息以列表或时间线的形式展示，以便用户能够追踪构件的状态变化，该用户界面还具有交互功能，允许管理人员进行查询、过滤和排序操作，以及提供对构件管理流程的反馈。

42、本发明的有益效果：

43、本发明，通过集成智能数字标签、gps跟踪系统和增强现实技术，大幅提升了混凝土预制构件在生产、运输和安装各阶段的数据管理实时性和准确性，智能标签确保了关键信息的实时捕捉和存储，gps系统提供了精确的位置跟踪，而增强现实技术则在安装过程中提供了直观的数据融合和指导，这些技术的结合，显著降低了信息误差和延误风险。

44、本发明，通过利用边缘计算和中央数据库结合的方式，对收集到的数据进行高效处理和同步，更为重要的是，通过应用先进的机器学习算法，本发明能对数据进行深度分析，识别生产和物流中的瓶颈，自动提出优化建议，这不仅提升了决策的智能化水平，还使得管理人员能够基于更全面和深入的数据洞察做出更有效的决策。

45、本发明，通过自动化的数据收集和分析减少了人为的干预和错误，优化的生产流程和物流安排显著提升了时间和资源的利用效率，同时，增强现实技术的应用在安装阶段提供了前所未有的精准度，从而确保了项目管理的高质量和构件的安全性。