本发明提出了一种基于人工智能的工程装饰智能管理系统及方法，属于人工智能及工程装饰。
背景技术：
1、在传统的工程装饰行业中，项目管理面临着诸多挑战，包括但不限于数据孤岛现象严重、施工风险难以预测、施工计划与资源分配灵活性不足、以及施工质量和安全监管难度大等问题。这些问题不仅影响了项目的进度和成本控制，还可能对项目的最终质量和安全性造成潜在威胁。
2、首先，数据孤岛现象是制约工程装饰项目管理效率提升的关键因素之一。在项目执行过程中，设计、采购、施工等多个环节产生的数据往往存储在不同的系统中，格式各异，难以有效整合和共享。这导致项目管理人员在决策时缺乏全面、准确的数据支持，难以做出及时、科学的决策。
3、其次，施工风险的预测和防控也是传统工程装饰项目管理中的一大难题。由于施工现场环境复杂多变，施工过程中的风险因素众多且难以量化，传统的风险管理方法往往依赖于经验判断，难以做到精准预测和有效防控。
4、此外，施工计划与资源分配的灵活性不足也是制约项目效率的重要因素。在传统的项目管理中，施工计划往往是一成不变的，难以根据项目的实际进展和突发情况进行动态调整。同时，施工资源的分配也往往依赖于人工经验，难以实现资源的优化配置和高效利用。
5、最后，施工质量和安全监管的难度大也是传统工程装饰项目管理中亟待解决的问题。由于施工现场环境复杂、人员众多，传统的监管方式往往难以做到全面、实时、有效的监控。这导致施工过程中的质量和安全问题难以及时发现和处理，给项目的顺利进行带来了潜在的风险。
技术实现思路
1、本发明提供了一种基于人工智能的工程装饰智能管理系统及方法，用以解决上述背景技术中提到的问题：
2、本发明提出的一种基于人工智能的工程装饰智能管理方法，所述方法包括：
3、s1、基于数据融合算法，将多个异构数据源的多源数据进行融合，转换为统一的数据格式，并将融合后的多源数据传入边缘设备进行预处理；
4、s2、基于预处理后的数据构建装饰现场的数字孪生模型，并通过机器学习算法对所述数字孪生模型进行训练，基于训练后的数字孪生模型对装饰风险进行预测；
5、s3、通过施工调度算法，根据项目进展、风险预测结果以及资源状况对施工计划进行动态调整，并基于智能分配算法，根据实时需求自动调整施工资源；
6、s4、通过机器视觉对施工质量进行自动检测，对潜在的质量问题进行识别，并结合物联网设备对施工现场的安全状况进行实时监测。
7、进一步的，所述s1，包括：
8、s11、确定数据采集需求，并基于数据采集需求制定数据采集计划，通过数据采集接口，将各种异构数据源进行对接；
9、s12、基于数据质量监测系统，通过实时数据校验和异常检测算法，对采集到的数据进行质量监测；
10、s13、并根据业务需求和数据特性，对数据进行初步分类和筛选，对无关或低价值数据进行剔除；
11、s14、构建数据融合框架，通过数据融合算法，在语义层面对异构数据进行深度融合；
12、s15、并根据数据的时间序列特性和空间分布特征，在数据融合过程中进行时序对齐和空间匹配，并通过数据质量评估机制，对融合后的数据质量进行评估；
13、s16、通过边缘设备部署的数据处理引擎，并通过边缘计算算法，对实时数据进行特征提取、数据压缩和初步分析。
14、进一步的，所述s12，包括：
15、通过数据捕获机制实时接收来自各采集点的数据，并将数据暂存于高性能缓存系统中；
16、对接收到的异构数据进行初步的格式转换和标准化处理，并检查数据是否完整，通过设定的数据范围以及业务规则，对数据内部逻辑的一致性进行验证；
17、根据数据的时间戳和业务要求，判断数据的时效性，利用数据间的关联性和上下文信息，进行校验；
18、通过统计方法检测数据中的异常值，并基于机器学习模型对复杂的多变量数据进行异常检测；
19、在无标签数据的情况下，利用无监督学习方法发现数据中的潜在异常群组或模式，结合业务规则和历史经验，构建异常识别规则库，通过规则引擎自动匹配并识别异常数据；
20、对检测到的异常数据进行标记，并利用因果分析，获得异常数据产生的根本原因。
21、进一步的，所述s15，包括：
22、对具有时间序列特性的数据进行预处理，以确保不同数据源在时间维度上的可比性，采用动态时间规整以及最长公共子序列算法，对时间序列数据进行对齐；
23、对于具有空间分布特征的数据，进行坐标系统的统一转换，将不同坐标系下的地理坐标转换为统一的wgs-84坐标系；
24、利用空间索引以及空间插值，对空间数据进行匹配和融合，构建数据质量评估指标体系，对融合后的数据质量进行评估；
25、通过集成现有的数据质量监测工具，自动执行数据质量评估任务，引入机器学习模型，对历史数据质量评估结果进行学习，预测未来数据的质量状况；对潜在的质量问题进行提前发现；
26、建立数据质量反馈机制，在使用数据过程中对数据质量问题进行反馈，形成闭环的数据质量管理流程；
27、针对反馈的数据质量问题，利用因果分析查找问题产生的根本原因，根据质量评估结果和反馈意见，不断优化数据融合策略；
28、建立持续的数据质量监控机制，定期或实时地对融合后的数据进行质量评估，并根据评估结果不断迭代优化数据融合框架和流程。
29、进一步的，所述s2，包括：
30、s21、基于bim和gis，构建装饰现场三维模型，集成物理仿真引擎，对装饰现场的物理环境和动态变化过程进行模拟；
31、s22、将多源数据映射到数字孪生模型中，对数据进行实时更新和动态展示；
32、s23、选择机器学习框架和算法库，通过训练数据集，采用交叉验证以及网格搜索对数字孪生模型进行超参数调优和性能评估；
33、s24、基于训练好的数字孪生模型，对装饰现场的风险状况进行实时预测，并设置风险预警阈值，根据预测结果自动生成预警信息；
34、s25、通过预警通知机制，通过多方式，通知相关人员，对预警信息进行跟踪和管理，对处理过程和结果进行记录。
35、进一步的，所述s24，包括：
36、从数字孪生模型中进行多维度特征提取，并基于提取的多维度特征构建全面的风险预测输入向量；
37、利用主成分分析对特征进行选择和降维，对于时间序列数据，采用滑动窗口进行特征处理，对数据中的时间依赖性和动态变化规律进行捕捉；
38、结合多种机器学习算法进行集成学习，通过实时数据处理模块，利用循环神经网络对实时数据流进行处理，基于处理结果对风险状态进行动态预测；
39、通过贝叶斯方法或蒙特卡洛模拟对预测结果进行不确定性量化，对预测结果的置信区间进行评估；
40、根据业务需求和安全标准，将预测结果划分为不同的风险等级，并设定相应的预警阈值，针对不同风险等级，制定差异化的预警规则；
41、建立风险预警的动态调整机制，根据历史预警效果、业务变化以及环境变化因素，适时调整预警策略和阈值；根据预测结果和预警规则，自动生成预警信息。
42、进一步的，所述s3，包括：
43、s31、对项目进展数据进行实时收集，结合风险预测结果，对施工计划进行动态调整和优化；
44、s32、并基于外部因素，制定应急计划和备选方案，构建资源需求预测模型，结合历史数据和当前项目状态，对资源需求进行预测；
45、s33、通过智能分配算法，进行资源的最优分配，并通过资源调度系统，对资源请求、审批和分配流程进行自动化处理；
46、s34、建立资源动态调整机制，根据项目进展和实时需求，动态调整资源分配计划，并通过资源监控和报告工具，实时跟踪资源使用情况，生成资源使用报告。
47、进一步的，所述s33，包括：
48、构建基于多目标优化的资源分配算法框架，并确定优化目标，通过项目优先级评估模型，基于多因素，对资源分配进行优先级排序；
49、构建成本效益分析模块，对不同资源分配方案对项目总成本、收益及roi(投资回报率)的影响进行评估；
50、对个流程进行分析，基于分析结果构建自动化系统的整体架构和流程逻辑，将智能分配算法集成到资源调度系统中，开发与其他系统的接口，所述其他系统包括erp以及crm，进行数据共享和流程对接；
51、通过ai辅助审批，根据历史数据和当前情境，自动判断资源请求的合理性，利用物联网及大数据，实时监控项目进展和资源使用情况，对实时数据进行收集；
52、基于实时数据和智能分析，制定资源动态调整策略，利用模拟仿真技术，对不同的调整方案进行模拟；
53、根据预设的报告模板和用户需求，自动生成资源使用报告，将监控和报告结果反馈给智能分配算法和资源调度系统，不断优化算法模型和调度策略，形成持续改进的闭环。
54、进一步的，所述s4，包括：
55、s41、通过装饰现场部署的机器视觉系统进行图像数据进行实时采集，并通过基于深度学习的图像识别算法，对施工中的质量问题进行自动识别；
56、s42、对识别出的质量问题进行标注和分类，生成检测报告，自动推送至相关人员，并结合bim模型，将质量问题定位到具体的施工部位和构件；
57、s43、通过质量追溯系统，对施工过程中的关键信息和数据进行记录，支持质量问题的追溯和分析；
58、s44、通过物联网设备，对装饰现场的安全风险点进行覆盖，并通过物联网设备实时采集现场数据；
59、s45、通过安全监测平台，实时接收和处理现场数据，基于处理结果进行安全风险评估和预警。
60、本发明提出的用于实现基于人工智能的工程装饰智能管理方法的系统，所述系统包括：
61、数据融合模块：基于数据融合算法，将多个异构数据源的多源数据进行融合，转换为统一的数据格式，并将融合后的多源数据传入边缘设备进行预处理；
62、风险预测模块：基于预处理后的数据构建装饰现场的数字孪生模型，并通过机器学习算法对所述数字孪生模型进行训练，基于训练后的数字孪生模型对装饰风险进行预测；
63、自动调整模块：通过施工调度算法，根据项目进展、风险预测结果以及资源状况对施工计划进行动态调整，并基于智能分配算法，根据实时需求自动调整施工资源；
64、问题识别模块：通过机器视觉对施工质量进行自动检测，对潜在的质量问题进行识别，并结合物联网设备对施工现场的安全状况进行实时监测。
65、本发明有益效果：通过融合多个异构数据源，可以获取更全面的现场信息，提高数据的可用性和价值；数据预处理确保了数据的质量和一致性，减少了错误和异常带来的影响，提高了后续分析的准确度；数字孪生模型能够实时反映装饰现场的状态，有助于快速识别潜在风险和问题；利用机器学习进行风险预测，可以提前采取措施避免或减轻风险，降低事故发生的概率；动态调整施工计划和资源分配，使项目管理更加灵活高效，减少浪费，提升资源利用率；智能分配算法和资源调度系统能够实现自动化和优化，减少人为干预的错误，提高项目进度的可控性。机器视觉和物联网技术的应用，使得施工质量检测和现场安全监控更加及时准确，降低了质量缺陷和安全事故的发生；实时监测和预警机制能够快速响应潜在的问题，保障人员安全和工程质量；通过数据反馈和持续的质量监控，形成一个持续改进的闭环，不断提升数据处理和管理的效率和效果；优化策略的迭代升级，保证了整个管理系统能够适应不断变化的环境和需求。
1.一种基于人工智能的工程装饰智能管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述基于人工智能的工程装饰智能管理方法，其特征在于，所述s1，包括：
3.根据权利要求2所述基于人工智能的工程装饰智能管理方法，其特征在于，所述s12，包括：
4.根据权利要求2所述基于人工智能的工程装饰智能管理方法，其特征在于，所述s15，包括：
5.根据权利要求1所述基于人工智能的工程装饰智能管理方法，其特征在于，所述s2，包括：
6.根据权利要求5所述基于人工智能的工程装饰智能管理方法，其特征在于，所述s24，包括：
7.根据权利要求1所述基于人工智能的工程装饰智能管理方法，其特征在于，所述s3，包括：
8.根据权利要求1所述基于人工智能的工程装饰智能管理方法，其特征在于，所述s33，包括：
9.根据权利要求8所述基于人工智能的工程装饰智能管理方法，其特征在于，所述s4，包括：
10.一种用于实现如权利要求1所述的基于人工智能的工程装饰智能管理方法的系统，其特征在于，所述系统包括：
