摘要：数字建造场景下传统人工巡检方式存在响应滞后及效率低下等问题,难以满足工程现场智能化运维需求。本文围绕提升巡检效率与故障识别准确性,设计了一套面向多源感知数据的智能巡检系统,构建数据采集融合机制与状态预测模型,实现对建筑构件状态的实时评估与异常预警。系统在真实工况下完成测试验证,结果表明模型具备较强的预测能力与稳定性,具备推广至复杂数字建造场景的工程应用价值。

　　关键词：数字建造；多源感知；智能巡检；状态预测

　　0引言

　　数字建造技术在工程施工与维护过程中发挥着关键作用,智能化水平成为评价其实施效果的重要指标。面对建筑结构复杂且运维数据多样等现实问题,传统基于人工经验的巡检模式在响应速度和数据覆盖范围方面存在不足,制约着建筑全生命周期的安全性与效率。多源感知设备的普及为构建自动化巡检系统提供了数据基础,依靠整合图像、文本及传感等异构数据资源,可支撑更高精度的状态感知与风险识别。构建一套具备数据融合能力与智能预测功能的巡检系统,能提升建筑现场异常检测的准确性与时效性,是推动数字建造体系智能升级的重要方向。

　　1多源感知数据采集与融合机制

　　1.1典型工况下的感知数据类型与特点

　　在数字建造过程中,工程现场面临结构负荷波动与多工序交叉等典型工况,感知数据呈现出非线性、异构化与不稳定的特征组合。高频类数据主要包括加速度、位移与温度等传感信号,以1秒10次的采样速率获取关键物理指标,适用于识别构件的局部异常或趋势漂移。图像数据由巡检终端定期采集,典型采集间隔为20分钟一次,用于监测裂纹扩展、锈蚀变色与边缘轮廓变化,其特征尺度较大但时效性较低。文本类数据源自人工上传的巡检日志与维护记录,文本长度普遍在80字以上并且包含主观描述与结构化片段,反映了经验判断与事件响应的时序轨迹。在高层核心筒混凝土浇筑阶段,位移传感器记录的变形量在2小时内变化超过4毫米,而图像巡检则显示边缘暗区扩散面积增长超过30平方像素。以上数据反映出多源感知具备互补性,需统一组织并建立融合架构支撑统一输入[1]。

　　1.2跨模态数据的统一时间对齐方法

　　数据采集间隔与触发机制存在显著差异,不同模态数据在时间轴上分布不一致,易造成状态表达断层与特征同步偏移。传感器以固定频率采集,单日产生数据条目可超过86000项,图像设备按设定周期拍摄形成96帧图像序列,而文本数据多为事件驱动形式上传,记录时间难以预测。采用滑动窗口机制构建固定长度时间片段,以1小时为窗口长度,设置重叠比为0.5,确保模态重合度。对低频数据采用前向保持插值填补时间断点,维持序列结构稳定性。文本数据中事件关键语句位置与传感波峰区域对齐,设定触发时间为窗口中心,保留时间片段内的上下文结构,完成语义时间绑定。在实际工况中,该方法使图像帧与振动高峰的重合率达到75%以上,显著提升了多模态数据间的协同能力[2]。

　　2智能巡检模型的设计与实现

　　2.1基于多源特征的巡检任务建模

　　多源感知数据为构建精准巡检模型提供了丰富的信息基础,但数据间的表达维度、采样密度与语义结构存在显著差异,需建立统一的任务建模框架以实现数据驱动的目标分解与策略组织。针对建筑构件状态巡检的核心目标,模型设计以结构状态演化为主线,结合图像视觉变化、物理参数波动与文本事件语义三类特征输入,构建状态表达张量,驱动分类、识别与趋势预测等子任务协同展开。任务建模以状态时序向量为基础,定义状态演化函数如式（1）所示：

　　式中,Yt表示时间步t下的目标状态标签；St、Tt分别表示传感数据向量、图像压缩特征与文本语义嵌入；f(·)为多模态融合表达函数。该建模方式在时序连续性与模态耦合强度之间寻求均衡,有效抑制了低频模态对结果的干扰。以混凝土构件巡检为例,当温度数据中出现3小时持续升高的趋势,与图像边角区域色彩偏移强度变化超过设定阈值共现时,模型输出的状态风险等级变化明显,验证了建模结构对跨模态耦合事件的响应能力[3]。

　　2.2状态预测模型的结构设计与输入构建

　　多源巡检数据在时间、模态与结构上存在不规则性与异步性,需构建具备时序记忆能力与模态融合能力的预测模型结构。模型核心以多通道LSTM结构为主体,分别处理不同模态的数据输入,构建具有门控机制的状态传播路径。传感通道输入保持原始时序结构,图像通道经卷积压缩后输入辅助网络层,文本通道嵌入后引入注意力机制提取关键语义位点。状态预测输出函数如式（2）所示：

　　2.3巡检结果驱动的反馈优化机制

　　模型预测输出在系统中不仅承担状态判断功能,同时作为反馈触发源连接至任务调度与采集策略更新模块。在预测结果输出阶段,对构件状态等级进行动态判定,当状态波动率超过设定阈值时,系统自动调整图像采集频率与传感器采样周期,提高数据密度以支撑关键区域的细化分析。在某一钢结构节点振动变化率在6小时内连续突破设定斜率阈值后,系统自动提升该节点图像采集频次,由每日4次提升至每小时1次,同时将巡检日志模板调整为结构性填写模式,引导现场人员进行目标化记录,提升文本数据的结构稳定度。反馈机制中设有模型残差跟踪模块,对预测输出与实际状态偏差进行滑动窗口累计分析,当偏差幅度持续上升时,激活参数重训练机制,对模型结构进行微调,恢复预测稳定性[5]。

　　3系统验证与应用效果评估

　　3.1实验平台搭建与测试方案设计

　　为验证所设计的多源感知数据驱动的智能巡检系统在实际数字建造场景中的适用性与性能表现,构建了一套基于真实工况的实验平台,选取某在建大型综合体项目的结构施工区作为实验区域,涵盖钢结构主桁架、混凝土框架柱与预应力楼板三类关键构件。平台集成振动、温度、应变与位移等8类传感器,部署图像采集装置16套,配置移动巡检终端6台,并接入历史巡检日志数据总量超过1800条。实验目的为验证系统在复杂施工节奏与高扰动环境下的巡检准确性、响应效率与模型稳定性表现。测试周期设定为连续14天,按4小时为周期执行全流程巡检任务,采集系统输出数据与实际状态记录,形成比对样本,用以评估系统性能。核心技术路径包括LSTM时序模型预测子模块、图像卷积特征压缩模块与语义嵌入匹配机制,系统部署于边缘服务器与现场节点终端协同构成的局域分布架构。

　　3.2巡检准确性与响应效率对比分析

　　为量化智能巡检系统与传统人工巡检方式在准确性与响应效率方面的差异,分别在相同时段对实验区域内结构构件开展状态检测任务。准确性以系统识别出的异常状态与人工标注结果的比对一致情况为参考,响应效率以一次任务从数据采集到完成状态判定的时间周期进行统计,实验过程中记录结果如表1所示。

　　从表格数据可见,智能巡检系统在全部构件类型下均表现出更高的一致检测结果,桁架连接节点的识别准确样本达到48条,相比人工提升6条。混凝土框架柱系统识别结果为44条,高于人工结果5条。预应力楼板检测结果中系统识别为47条,人工仅为40条。在响应时长方面,系统平均处理周期集中在10~12分钟区间,人工则超过35分钟,最快执行也不低于33分钟。

　　3.3模型稳定性与稳定性验证

　　模型稳定性验证围绕系统在异常数据输入与采样不完整场景下的输出稳定性展开,测试内容包括脉冲噪声干扰、图像伪影注入与文本数据缺失三类典型输入扰动情形。在桁架节点监测中,对连续3小时的加速度序列加入间隔10秒的高幅扰动信号,系统预测模型输出波动范围控制在原状态标签上下浮动2等级以内。在图像输入中引入光斑遮挡与模糊边缘区域,预测模型输出稳定性保持一致。文本缺失测试中,模型可自动依赖图像与传感数据补全输入路径,状态判断结果无跳变。模型稳定性以连续任务状态判定标准差为指标,在连续7次任务中,相同构件的预测状态标准差低于0.3,表明模型在长期任务调度与多源干扰输入下维持良好一致性。

　　4结语

　　本文围绕数字建造场景下的巡检需求,构建了基于多源感知数据的智能巡检系统,设计了数据融合机制与状态预测模型并完成系统功能实现与实验验证。结果表明所提方法在准确性与稳定性方面具备良好性能,适应复杂工况下的结构状态监测任务。该系统为建筑施工阶段的智能化管理提供了技术基础,具备在大型工程项目中推广应用的现实价值与拓展潜力。

参考文献

　　[1]张荔维,牛永贤.基于集成学习与多源感知的道路施工进度智能预测方法研究[J].价值工程,2025,44(35):57-59.

　　[2]马丹.面向新能源车路协同的交通新基建感知系统应用[J].中国战略新兴产业,2025(33):74-76.

　　[3]范国辉,刘梓,符强,等.高职国际化数字建造人才培养的定位、挑战与路径研究[J].现代职业教育,2025(31):53-56.

　　[4]许璟琳.AI驱动的数字建造和智慧运维产品研发实践[J].施工企业管理,2025(11):88-90.

　　[5]张立.数字建造背景下BIM模块化课程设计研究[J].科技与创新,2025(20):197-200+207.