1. 本选题研究的目的及意义
随着建筑业的蓬勃发展和信息技术的迅猛进步，建造现场管理向智能化、精细化转型升级成为必然趋势。
传统的建造现场巡查方式主要依靠人工，存在着效率低下、主观性强、数据记录不完整等问题，难以满足现代工程建设对安全、质量、进度的严格要求。
因此，开展基于数据驱动的建造现场智能巡查研究，对于提升建造现场管理水平、保障工程质量安全、提高生产效率具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着物联网、人工智能等新技术的快速发展，国内外学者在建造现场智能巡查方面开展了大量研究，取得了一些成果。
1. 国内研究现状
国内学者在建造现场智能巡查方面的研究主要集中在以下几个方面：
1.基于计算机视觉的现场目标识别:一些学者将计算机视觉技术应用于建造现场，例如利用图像识别技术进行安全帽佩戴检测[1]、施工人员行为识别[2]等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以数据驱动为核心，围绕建造现场智能巡查的关键技术和应用展开研究，主要内容包括:
1.建造现场巡查现状及问题分析:分析传统巡查方式的弊端，阐述智能巡查的必要性和数据驱动的重要性，并指出现有智能巡查方案的不足。
2.数据驱动的建造现场智能巡查框架设计:构建基于数据驱动的建造现场智能巡查框架，包括数据采集与处理模块、巡查任务智能调度模块、巡查结果分析与反馈模块等，并阐述各模块的功能和相互关系。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献研究法:通过查阅国内外相关文献，了解建造现场智能巡查领域的最新研究进展、关键技术和发展趋势，为研究提供理论基础。
2.案例分析法:对国内外典型建造现场智能巡查案例进行分析，总结成功经验和存在问题，为研究提供借鉴和参考。
3.数学建模法:针对建造现场巡查路径规划问题，构建数学模型，并利用智能优化算法进行求解，优化巡查路径，提高巡查效率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建了数据驱动的建造现场智能巡查框架，将数据分析和智能算法融入到巡查工作的各个环节，实现巡查工作的全流程智能化。
2.提出了基于深度学习的现场目标识别方法，能够自动识别现场人员、机械、物料、安全隐患等目标，提高巡查效率和准确性。
3.构建了基于多源数据的风险预警模型，融合传感器数据、图像数据、文本数据等多源数据，对现场安全、质量、进度等风险进行预测和评估，为管理决策提供科学依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]谢雄耀,王雨,王宁,等.基于BIM与深度学习的建筑施工现场钢筋智能识别方法[J].工程力学,2021,38(S2):135-143.
[2]刘树亚,张文静,张宏,等.基于改进YOLOv3的施工现场安全帽佩戴检测[J].计算机工程与应用,2021,57(11):221-228.
[3]王振宇,李佳,张奥.基于深度学习的施工现场安全帽识别算法[J].计算机工程与应用,2021,57(17):185-191.
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