一种基于AI算量的智能化工程咨询系统的制作方法

本发明涉及工程管理与信息，具体涉及一种基于ai算量的智能化工程咨询系统。

背景技术：

1、在传统建筑工程领域，工程算量是一项基础而至关重要的工作，涉及对项目设计图纸的深入解读，精确计算出所需材料的数量、人工工时、机械使用量等，是工程造价估算、项目预算编制及成本控制的基石。然而，长期以来，这一过程高度依赖于专业人士的经验和手工操作，不仅耗时费力，还极易因人为因素导致错误，影响工程项目的整体效率与经济性。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于ai算量的智能化工程咨询系统。

2、本发明提供一种基于ai算量的智能化工程咨询系统，所述基于ai算量的智能化工程咨询系统包括识别解析模块、数据预处理模块、识别分类模块、成本分析模块和咨询反馈模块，其中，

3、识别解析模块，用于自动识别并解析cad或bim图纸的工程信息，得到工程原始数据，其中所述工程信息数据至少包括工程结构、辅助信息以及空间关系；

4、数据预处理模块，用于对所述工程原始数据进行数据预处理，得到预处理后的工程原始数据；

5、识别分类模块，用于识别并分类预处理后的工程原始数据中工程元素及对应的属性，整合得到工程特征数据，其中所述工程元素至少包括墙体、梁柱、管道，所述属性至少包括材质和尺寸；

6、成本分析模块，用于将所述工程特征数据输入成本分析模型，通过所述成本分析模型对所述工程特征数据进行成本评估及预测，并输出成本分析结果；

7、咨询反馈模块，用于获取用户通过文本或语音输入咨询问题，基于所述咨询问题采用所述成本分析模型进行成本估算，为用户提供多维度的智能化建议，并通过用户交互界面反馈咨询结果，其中所述咨询结果至少包括工程量计算结果、成本分析报告、咨询建议。

8、可选的，在本发明的第一种实现方式中，所述识别解析模块包括图像预处理子模块、模型识别子模块、全图遍历子模块、搜索查找子模块和提取信息子模块，其中，

9、图像预处理子模块，用于获取cad或bim图纸，对cad或bim图纸进行图像预处理，将预处理后的图纸输入深度学习模型中；

10、模型识别子模块，用于采用深度学习模型识别预处理后的图纸上的工程区域信息，提取图纸中每块工程区域的像素坐标及标注字符，其中所述深度学习模型采用darknet-53作为基础网络，网络结构由多个卷积层、残差层和全连接层组成，基于特征金字塔结构多尺度融合不同层的信息；

11、全图遍历子模块，用于将每块工程区域用纯色掩膜图形遮罩，全图遍历提取出有效的水平线和垂直线，识别线条附近的注释内容；

12、搜索查找子模块，用于根据水平线和垂直线搜索查找所有线路之间的关系，确定工程结构和空间关系；

13、提取信息子模块，用于采用ocr识别出图纸外边缘的框线和标题栏表格区域，提取出辅助信息，整合所述工程结构、空间关系和辅助信息，得到工程原始数据。

14、可选的，在本发明的第二种实现方式中，所述图像预处理子模块包括图像分割单元、图像二值化单元和图像去噪单元，其中，

15、图像分割单元，用于获取cad或bim图纸，得到图纸图像，以640×640像素的窗口为主体，从左向右、由上往下，逐步分割所述图纸图像，得到图像分割后的图纸图像；

16、图像二值化单元，用于对图像分割后的图纸图像进行图像二值化处理，将彩色图像转化为黑白两类像素矩阵的形式，得到灰度化的图纸图像；

17、图像去噪单元，用于通过3×3的中值滤波窗口，取9个点的像素值中值作为中心点变化之后的像素值，对灰度化的图纸图像进行中值滤波，以完成图像去噪处理，得到预处理后的图纸。

18、可选的，在本发明的第三种实现方式中，所述数据预处理模块包括数据表示子模块、数据映射子模块和降序排列子模块，其中，

19、数据表示子模块，用于将所述工程原始数据以矩阵的形式进行表示：

20、

21、式中，矩阵x表示所述工程原始数据中有m个样本，每个样本数据有n个属性；

22、数据映射子模块，用于将所述数据集中的原始样本数据利用高斯径向核函数映射到高维空间，在高维空间内，非线性的数据将转化为线性可分数据，得到线性数据的协方差；

23、降序排列子模块，用于使用k-pca的关键参数核函数，得到的核矩阵的特征值以及每个特征值的主成分贡献率，按降序排列主成分的数目，得到预处理后的工程原始数据。

24、可选的，在本发明的第四种实现方式中，所述识别分类模块包括随机选取子模块、逐一计算子模块、数据划分子模块和重新归类子模块，其中，

25、随机选取子模块，用于将预处理后的工程原始数据表示为数据集c＝{ci|i＝1，2，…n}，并从所述数据集c中随机选取k个对象作为初始聚类数mk＝{mj|j＝1，2，…k}，用mj(j＝1，2，…k)表示初始聚类中心，将两个对象之间的欧式距离表示为d(ci，mj)＝|ci-mj|；

26、逐一计算子模块，用于逐一计算工程原始数据汇总每一数据点到各个聚类中心的距离，把各个测点按照距离最近的原则归入相应类别；

27、数据划分子模块，用于将工程原始数据划分为k个类别，并分别取对应类别内所有数据点的均值作为该类别的新聚类中心；

28、重新归类子模块，用于按照新的聚类中心位置，重新计算各数据点距离新类别聚类中心的距离，并重新进行归类，重复迭代，得到聚类分类结果，整合得到工程特征数据，其中所述聚类分类结果包括工程原始数据中工程元素及对应的属性。

29、可选的，在本发明的第五种实现方式中，所述成本分析模块包括输入子模块、第一传递子模块、第二传递子模块和模型输出子模块，其中，

30、输入子模块，用于将所述工程特征数据输入成本分析模型，其中所述成本分析模型基于bp神经网络构建，bp神经网络分为三层网络结构，包含输入层、隐藏层、输出层

31、第一传递子模块，用于输入层节点个数为n，隐藏层节点个数为p，输出层节点个数为q，采用sigmoid作为传递函数，则输人层xi向隐藏层传递，得到第j个节点的输出为：

32、

33、式中，xi为输人层第i个节点向隐藏层输出的值，ωij为输人层和隐藏层神经网络相对应节点的连接权值，θj为隐藏层第j个节点的阈值；

34、第二传递子模块，用于将得到的yj向输出层传递，得到输出层第k个节点的输出为：

35、

36、式(2)中，为隐藏层和输出层神经网络相对应节点的连接权值，ζk为输出层第k个节点的值；

37、模型输出子模块，用于通过所述成本分析模型对所述工程特征数据进行前向传播，计算得到每个成本项的预测值，综合所有成本项得到总成本预测结果，输出成本分析结果。

38、可选的，在本发明的第六种实现方式中，实现基于ai算量的智能化工程咨询系统的方法包括以下步骤：

39、自动识别并解析cad或bim图纸的工程信息，得到工程原始数据，其中所述工程信息数据至少包括工程结构、辅助信息以及空间关系；

40、对所述工程原始数据进行数据预处理，得到预处理后的工程原始数据；

41、识别并分类预处理后的工程原始数据中工程元素及对应的属性，整合得到工程特征数据，其中所述工程元素至少包括墙体、梁柱、管道，所述属性至少包括材质和尺寸；

42、将所述工程特征数据输入成本分析模型，通过所述成本分析模型对所述工程特征数据进行成本评估及预测，并输出成本分析结果；

43、获取用户通过文本或语音输入咨询问题，基于所述咨询问题采用所述成本分析模型进行成本估算，为用户提供多维度的智能化建议，并通过用户交互界面反馈咨询结果，其中所述咨询结果至少包括工程量计算结果、成本分析报告、咨询建议。

44、可选的，在本发明的第七种实现方式中，所述自动识别并解析cad或bim图纸的工程信息，得到工程原始数据，包括：

45、获取cad或bim图纸，对cad或bim图纸进行图像预处理，将预处理后的图纸输入深度学习模型中；

46、采用深度学习模型识别预处理后的图纸上的工程区域信息，提取图纸中每块工程区域的像素坐标及标注字符，其中所述深度学习模型采用darknet-53作为基础网络，网络结构由多个卷积层、残差层和全连接层组成，基于特征金字塔结构多尺度融合不同层的信息；

47、将每块工程区域用纯色掩膜图形遮罩，全图遍历提取出有效的水平线和垂直线，识别线条附近的注释内容；

48、根据水平线和垂直线搜索查找所有线路之间的关系，确定工程结构和空间关系；

49、采用ocr识别出图纸外边缘的框线和标题栏表格区域，提取出辅助信息，整合所述工程结构、空间关系和辅助信息，得到工程原始数据。

50、可选的，在本发明的第八种实现方式中，所述识别并分类预处理后的工程原始数据中工程元素及对应的属性，整合得到工程特征数据，包括：

51、随机选取子模块，用于将预处理后的工程原始数据表示为数据集c＝{ci|i＝1,2，…n}，并从所述数据集c中随机选取k个对象作为初始聚类数mk＝{mj|j＝1,2，…k}，用mj(j＝1,2，…k)表示初始聚类中心，将两个对象之间的欧式距离表示为d(ci，mj)＝|ci-mj|；

52、逐一计算子模块，用于逐一计算工程原始数据汇总每一数据点到各个聚类中心的距离，把各个测点按照距离最近的原则归入相应类别；

53、数据划分子模块，用于将工程原始数据划分为k个类别，并分别取对应类别内所有数据点的均值作为该类别的新聚类中心；

54、重新归类子模块，用于按照新的聚类中心位置，重新计算各数据点距离新类别聚类中心的距离，并重新进行归类，重复迭代，得到聚类分类结果，整合得到工程特征数据，其中所述聚类分类结果包括工程原始数据中工程元素及对应的属性。

55、本发明提供的技术方案中，自动识别并解析cad或bim图纸的工程信息，得到工程原始数据；对所述工程原始数据进行数据预处理，得到预处理后的工程原始数据；识别并分类预处理后的工程原始数据中工程元素及对应的属性，整合得到工程特征数据；将所述工程特征数据输入成本分析模型，通过所述成本分析模型对所述工程特征数据进行成本评估及预测，并输出成本分析结果；获取用户通过文本或语音输入咨询问题，基于所述咨询问题采用所述成本分析模型进行成本估算，为用户提供多维度的智能化建议，并通过用户交互界面反馈咨询结果；本发明显著提升工程算量的准确性和效率，有效控制项目成本，提高资金使用效率。