基于深度學(xué)習(xí)三維重建技術(shù)的建筑施工進(jìn)度管理自動(dòng)化系統(tǒng)構(gòu)建

蘇陽(yáng),毛超,郭鵬飛

（重慶大學(xué) 管理科學(xué)與房地產(chǎn)學(xué)院，重慶 400045）

建筑工程施工進(jìn)度管理貫穿施工的全生命周期，是保證施工項(xiàng)目中人工、材料和機(jī)械設(shè)備有序運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)[1]。然而，建筑項(xiàng)目的日益復(fù)雜化、巨大化，以及當(dāng)前建筑施工進(jìn)度管理的實(shí)際操作仍主要依賴(lài)傳統(tǒng)的人工管理方式等原因，導(dǎo)致施工進(jìn)度管理效率低，造成工期延誤，產(chǎn)生成本超支及法律糾紛問(wèn)題[2]。這一問(wèn)題在發(fā)展中國(guó)家尤為嚴(yán)重，如2017 年沙特市政和農(nóng)村事務(wù)部（MOMRA）公布的數(shù)據(jù)，約75%的公共建設(shè)項(xiàng)目超過(guò)了計(jì)劃時(shí)間[3]，而在尼日利亞、埃及、馬來(lái)西亞等國(guó)家，有約70%的建設(shè)項(xiàng)目工期延誤[4-6]。在中國(guó)，盡管建設(shè)工程進(jìn)度很快，但卻并不是完全建立在對(duì)建筑施工進(jìn)度的高效管理基礎(chǔ)上，而是主要通過(guò)增加勞動(dòng)強(qiáng)度來(lái)實(shí)現(xiàn)[7-8]。因此，在智能建造時(shí)代背景下，如何高效實(shí)現(xiàn)建筑施工進(jìn)度自動(dòng)化監(jiān)控，提高施工進(jìn)度，管理效率是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

1 研究背景

針對(duì)建筑施工進(jìn)度自動(dòng)化管理，已有學(xué)者結(jié)合各類(lèi)技術(shù)進(jìn)行了大量研究，然而已有研究難以滿(mǎn)足復(fù)雜的建筑施工管理實(shí)踐需求。已有研究主要集中在3 個(gè)方面：基于BIM（Building Information Modeling）技術(shù)的管理方式[9-10]、基于RFID 技術(shù)與BIM 相結(jié)合的管理方式[11-12]以及結(jié)合三維重建技術(shù)的Scan to BIM 管理方式[13-15]。如在進(jìn)度管理方面，基于無(wú)人機(jī)搭載LiDAR 技術(shù)并結(jié)合BIM 技術(shù)，劉莎莎[16]進(jìn)行了建筑施工進(jìn)度的研究，實(shí)現(xiàn)了建筑施工現(xiàn)場(chǎng)室外進(jìn)度自動(dòng)監(jiān)控。Pu?ko 等[17]提出了一種通過(guò)移動(dòng)激光雷達(dá)重建技術(shù)和BIM-4D 技術(shù)獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別已執(zhí)行的施工現(xiàn)場(chǎng)工作與計(jì)劃工作之間的偏差。現(xiàn)有建筑施工進(jìn)度自動(dòng)化管理方式存在兩個(gè)方面的缺陷：其一，過(guò)高的設(shè)備依賴(lài)性造成管理成本高昂，如LiDAR 造價(jià)普遍上萬(wàn)美金，傾斜攝影法所需的無(wú)人機(jī)造價(jià)高昂且在使用期間還需支付較高的維護(hù)成本，導(dǎo)致難以在實(shí)際管理過(guò)程中應(yīng)用[18-20]。其二，自動(dòng)化可操作性較差導(dǎo)致自動(dòng)化水平較低，如LiDAR 的使用對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境有較高要求[21]，而傾斜攝影法需要經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的無(wú)人機(jī)專(zhuān)業(yè)人員操作、需要在特定航道工作且在實(shí)際操作中要考慮避障等復(fù)雜問(wèn)題[22-23]，需要較高程度的人工參與。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在建筑工程領(lǐng)域逐漸體現(xiàn)出強(qiáng)大的生產(chǎn)力[24-25]，而結(jié)合人工智能技術(shù)的低成本、自動(dòng)化、智能化的能夠適用于建筑施工現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的建筑施工進(jìn)度管理方式尚待研究。

因此，筆者提出基于深度學(xué)習(xí)三維重建技術(shù)的建筑施工進(jìn)度協(xié)同管理系統(tǒng)，并對(duì)該系統(tǒng)的有效性及實(shí)用性進(jìn)行了案例研究。

2 基于深度學(xué)習(xí)三維重建技術(shù)的建筑施工進(jìn)度協(xié)同管理系統(tǒng)搭建

為實(shí)現(xiàn)具備實(shí)時(shí)性、便捷性及經(jīng)濟(jì)性的建筑施工進(jìn)度自動(dòng)化管理，基于智能建造領(lǐng)域已有的建筑施工進(jìn)度自動(dòng)化管理框架提出了基于深度學(xué)習(xí)三維重建技術(shù)的建筑施工進(jìn)度協(xié)同管理系統(tǒng)框架，如圖1 所示，并對(duì)系統(tǒng)核心部分三維重建深度學(xué)習(xí)模型搭建以及系統(tǒng)運(yùn)行流程進(jìn)行了描述。

圖1 基于深度學(xué)習(xí)三維重建技術(shù)的建筑施工進(jìn)度協(xié)同管理系統(tǒng)框架（DLR-P）Fig.1 Framework of the collaborative management system for construction progress based on deep learning 3D reconstruction technology（DLR-P）

2.1 系統(tǒng)框架

基于深度學(xué)習(xí)三維重建技術(shù)的建筑施工進(jìn)度協(xié)同管理系統(tǒng)框架由以下4 個(gè)部分組成管理閉環(huán)。

1）施工現(xiàn)場(chǎng)信息。建筑施工現(xiàn)場(chǎng)信息作為框架的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，為管理閉環(huán)提供管理數(shù)據(jù)依據(jù)，系統(tǒng)采用高速攝像機(jī)傳感器對(duì)建筑施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度三維信息進(jìn)行采集，隨后再通過(guò)三維重建深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度的數(shù)字化模型構(gòu)建。

2）施工進(jìn)度三維重建模型。以施工現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)采集到的多視圖圖片、相機(jī)內(nèi)參、相機(jī)外參及數(shù)據(jù)匹配信息為基礎(chǔ)，通過(guò)特征提取、構(gòu)造代價(jià)匹配、深度估計(jì)優(yōu)化及點(diǎn)云模型融合等技術(shù)流程獲得建筑施工現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際三維點(diǎn)云模型。

3）理想BIM 施工進(jìn)度模型。即建筑項(xiàng)目施工進(jìn)行前由設(shè)計(jì)單位、施工單位及業(yè)主共同制定的預(yù)期BIM 施工進(jìn)度模型（既4D BIM 模型），其中既包括施工過(guò)程中的三維信息，也包含施工過(guò)程中施工進(jìn)度隨時(shí)間進(jìn)程展開(kāi)的進(jìn)度信息。這一部分信息在施工開(kāi)始前已經(jīng)制定完備，在施工進(jìn)程中，通過(guò)該模型與2）中所獲得的點(diǎn)云模型進(jìn)行交叉對(duì)比，獲得施工進(jìn)度差異信息，進(jìn)而生成相應(yīng)的施工現(xiàn)場(chǎng)資源調(diào)整意見(jiàn)。

4）施工現(xiàn)場(chǎng)資源信息。建筑施工進(jìn)程中，現(xiàn)場(chǎng)管理人員基于3）過(guò)程中生成的施工現(xiàn)場(chǎng)資源調(diào)整意見(jiàn)，組織現(xiàn)場(chǎng)人工、材料、機(jī)械等資源進(jìn)行響應(yīng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度的調(diào)節(jié)目的，并在調(diào)節(jié)后動(dòng)態(tài)調(diào)整理想BIM 施工進(jìn)度模型，以滿(mǎn)足總體進(jìn)度需求。

2.2 三維重建深度學(xué)習(xí)模型

三維重建深度學(xué)習(xí)模型是系統(tǒng)的核心部分。DLR-P 系統(tǒng)所使用的深度學(xué)習(xí)模型為Yaoyao 等[26]提出的MVSNet。該方法為近年來(lái)提出的經(jīng)典三維重建方法，在取得良好重建效果的同時(shí)，也被作為基礎(chǔ)模型，延伸發(fā)展出了一系列深度學(xué)習(xí)模型[27-30]。

模型原理：MVSNet 是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，以一個(gè)參考影像和多張?jiān)加跋駷檩斎耄瑥亩玫絽⒖加跋裆疃葓D的一種端到端的深度學(xué)習(xí)框架。網(wǎng)絡(luò)首先提取圖像的深度特征，然后通過(guò)可微分投影變換構(gòu)造3D 的代價(jià)體，再通過(guò)正則化輸出一個(gè)3D的概率體，再沿深度方向求取深度期望，獲得參考影像的深度圖。最終將不同空間位置的深度信息相融合，從而構(gòu)造出物體的表面三維模型信息。

模型結(jié)構(gòu)：如圖2 所示，按照其功能，MVSNet主要包括特征提取、構(gòu)造匹配代價(jià)、深度估計(jì)與優(yōu)化3 個(gè)部分。其中，1）特征提取：指通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的影像特征。經(jīng)過(guò)視角選擇之后，將已經(jīng)配對(duì)的若干張圖像即參考圖像和候選集輸入網(wǎng)絡(luò)模型，利用一個(gè)8 層的二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取立體像對(duì)的深度特征，輸出32 通道的特征圖。為防止輸入的圖像被降采樣后語(yǔ)義信息的丟失，臨近像素之間的語(yǔ)義信息已經(jīng)被編碼到此32 通道的特征中，并且各個(gè)圖像提取過(guò)程的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值共享。2）構(gòu)造匹配代價(jià)：該模型利用平面掃描算法[30]構(gòu)造參考圖像的匹配代價(jià)。在特征提取過(guò)程后，每張圖像可獲得一個(gè)對(duì)應(yīng)的特征圖，根據(jù)先驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)深度范圍，對(duì)于參考圖像以其主光軸方向進(jìn)行掃描，將參考圖像按照某一深度間隔從最小深度至最大深度進(jìn)行映射，可得到一個(gè)處于不同深度間隔的相機(jī)錐體，如圖2 所示。將候選集中的特征圖映射到該相機(jī)錐體中，通過(guò)投影變換,若干張圖像可形成對(duì)應(yīng)個(gè)數(shù)的特征體，這個(gè)特征體就是匹配代價(jià)的表示。最后，通過(guò)構(gòu)造一個(gè)由長(zhǎng)、寬與參考影圖像長(zhǎng)、寬一樣的代價(jià)圖在深度方向連接而成的三維結(jié)構(gòu)作為代價(jià)體，實(shí)現(xiàn)MVSNet 的代價(jià)累積。3）深度估計(jì)與優(yōu)化：MVSNet 的深度估計(jì)是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接學(xué)習(xí)得到的。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法為輸入代價(jià)體和對(duì)應(yīng)的深度圖真值，利用SoftMax 函數(shù)回歸每一個(gè)像素在深度θ處的概率值，以此完成從代價(jià)到深度值的學(xué)習(xí)過(guò)程。最終模型生成的深度圖與RGB 圖像即可融合為點(diǎn)云模型。

圖2 MVSNet 模型結(jié)構(gòu)示意圖[24]Fig.2 Model structure of the MVSNet[24]

模型訓(xùn)練：為使該模型適用于建筑施工現(xiàn)場(chǎng)場(chǎng)景，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)方式對(duì)原始模型進(jìn)行針對(duì)建筑施工各類(lèi)場(chǎng)景重建的訓(xùn)練。模型訓(xùn)練過(guò)程中除采用包含圖像數(shù)據(jù)、相機(jī)參數(shù)、匹配數(shù)據(jù)共計(jì)10 000 余項(xiàng)數(shù)據(jù)在內(nèi)的主流三維重建數(shù)據(jù)集DTU[31]數(shù)據(jù)集外，還針對(duì)選取部分建筑施工現(xiàn)場(chǎng)場(chǎng)景進(jìn)行訓(xùn)練，最終獲得適用于建筑施工現(xiàn)場(chǎng)場(chǎng)景的三維重建模型。

2.3 DLR-P 系統(tǒng)運(yùn)行流程

基于深度學(xué)習(xí)三維重建技術(shù)的建筑施工進(jìn)度協(xié)同管理系統(tǒng)的主要運(yùn)行步驟如下：

1）理想BIM 模型搭建。在運(yùn)行DLR-P 系統(tǒng)前，應(yīng)就工程項(xiàng)目任務(wù)目標(biāo)、工程特點(diǎn)及項(xiàng)目環(huán)境等條件搭建施工項(xiàng)目的BIM 模型。模型應(yīng)包含項(xiàng)目的三維信息、預(yù)期進(jìn)度信息、預(yù)期成本信息、人工需求信息、材料出入場(chǎng)信息、機(jī)械設(shè)備需求信息等。

2）協(xié)同系統(tǒng)搭建。系統(tǒng)搭建主要包括信息采集模塊和后臺(tái)處理模塊兩部分。信息采集模塊指需根據(jù)不同項(xiàng)目要求，將相機(jī)傳感器安置在施工現(xiàn)場(chǎng)所需位置，若干傳感器組成陣列，對(duì)各類(lèi)施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度管控目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)外觀數(shù)據(jù)采集。后臺(tái)處理模塊包括由高性能計(jì)算機(jī)組構(gòu)成的數(shù)據(jù)處理部分和由高清顯示器組成的進(jìn)度管理圖形化部分。上述兩個(gè)模塊間由無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)絡(luò)連接，實(shí)現(xiàn)通信。

3）系統(tǒng)運(yùn)行。確保系統(tǒng)各部分搭建完成后，將系統(tǒng)各部分鏈接在同一局域網(wǎng)環(huán)境下，設(shè)置圖像傳感器抓取角度和抓取周期。隨著施工進(jìn)度發(fā)展，確保系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行及傳感器組能夠抓取到不同適宜角度的目標(biāo)圖像。

施工現(xiàn)場(chǎng)采集到的圖像數(shù)據(jù)由無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)傳入后臺(tái)，首先利用Colmap 軟件進(jìn)行稀疏重建計(jì)算相機(jī)位姿匹配信息等數(shù)據(jù)，隨后通過(guò)MVSNet 三維重建深度學(xué)習(xí)模型，生成對(duì)應(yīng)場(chǎng)景的點(diǎn)云模型。系統(tǒng)后臺(tái)將點(diǎn)云模型導(dǎo)入Revit 軟件，與BIM 理想模型進(jìn)行尺寸對(duì)比，根據(jù)施工進(jìn)度點(diǎn)云模型與理想BIM 模型進(jìn)度計(jì)劃對(duì)比計(jì)算，最終系統(tǒng)在圖形化顯示器中輸出當(dāng)前進(jìn)度進(jìn)展情況及相應(yīng)的施工現(xiàn)場(chǎng)調(diào)控意見(jiàn)。

4）施工進(jìn)度調(diào)整。根據(jù)DLR-P 系統(tǒng)輸出的調(diào)控意見(jiàn)，現(xiàn)場(chǎng)管理人員對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)各相關(guān)工序的人員安排、材料進(jìn)出及機(jī)械設(shè)備使用等進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)配，優(yōu)化施工進(jìn)度管理。

5）模型調(diào)整。將現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行的人員安排、材料進(jìn)出及機(jī)械設(shè)備使用等主動(dòng)調(diào)節(jié)信息輸入到理想BIM 模型中，根據(jù)工期、成本等項(xiàng)目要求，對(duì)后續(xù)項(xiàng)目施工工作進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，形成系統(tǒng)內(nèi)信息的及時(shí)反饋閉環(huán)。

3 案例分析

3.1 案例背景

為驗(yàn)證提出的DLR-P 系統(tǒng)的可行性，在重慶市巴南區(qū)某建筑施工項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)地驗(yàn)證。該項(xiàng)目為民用住宅類(lèi)項(xiàng)目，建設(shè)面積50 000 m2，建設(shè)周期2.5 a，總投資21 億元人民幣。

3.2 案例研究設(shè)計(jì)

為便于研究與試驗(yàn)實(shí)施，選取外墻腳手架施工、外墻防護(hù)網(wǎng)施工、外墻涂料施工3 項(xiàng)常見(jiàn)施工工序進(jìn)行研究。具體案例試驗(yàn)流程如圖3 所示。

圖3 案例實(shí)驗(yàn)流程Fig.3 Case study process

系統(tǒng)布置：首先按照工程與其建設(shè)目標(biāo)搭建理想BIM 模型，隨后將圖像傳感器布置在目標(biāo)位置并搭建DLR-P 系統(tǒng)處理后臺(tái)及系統(tǒng)總控制臺(tái)。

模型對(duì)比：將理想BIM 模型轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云形式，并利用點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)與系統(tǒng)生成的施工現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際點(diǎn)云模型進(jìn)行工序交叉比對(duì)。通過(guò)面積、體積等指標(biāo)確定項(xiàng)目施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度是否與預(yù)期進(jìn)度相同，隨后輸出工序比對(duì)結(jié)果到總控制臺(tái)進(jìn)行處理。

施工計(jì)劃調(diào)整：根據(jù)工序?qū)Ρ冉Y(jié)果，以項(xiàng)目流水施工為原則對(duì)施工人員、施工材料以及施工機(jī)械進(jìn)行重新配置，形成新的施工計(jì)劃，并將計(jì)劃信息傳回系統(tǒng)總控制臺(tái)。

現(xiàn)場(chǎng)資源響應(yīng)：根據(jù)系統(tǒng)總控制臺(tái)的調(diào)度意見(jiàn)，現(xiàn)場(chǎng)施工人員、材料和施工機(jī)械進(jìn)行響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)建筑施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度與理想進(jìn)度的協(xié)同管理，并將調(diào)整后的理想BIM 模型信息反饋至系統(tǒng)總控制臺(tái)，形成管理閉環(huán)。

3.3 運(yùn)行結(jié)果

基于系統(tǒng)高速攝像頭對(duì)建筑工程施工現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)場(chǎng)景各角度圖像數(shù)據(jù)的采集（如圖4 所示），DLRP 系統(tǒng)對(duì)項(xiàng)目施工現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)場(chǎng)景進(jìn)行自動(dòng)分析，并分別全自動(dòng)獲得3 項(xiàng)施工工序的以點(diǎn)云模型為展現(xiàn)形式的實(shí)際進(jìn)度情況，如圖5 所示。通過(guò)點(diǎn)云模型與BIM 理想模型點(diǎn)云進(jìn)行數(shù)據(jù)交叉對(duì)比，自動(dòng)算得實(shí)際施工進(jìn)度與預(yù)期理想進(jìn)度的直接差異。

圖5 DLR-P 系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果Fig.5 Operation results of DLR-P system

進(jìn)度對(duì)比。通過(guò)將轉(zhuǎn)化為點(diǎn)云格式的理想BIM 模型（含三維信息、施工進(jìn)度及成本計(jì)劃信息）與基于深度學(xué)習(xí)的三維重建技術(shù)自動(dòng)識(shí)別的工程現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際三維點(diǎn)云模型進(jìn)行對(duì)比，得出施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度相對(duì)各項(xiàng)計(jì)劃的差異，如表1 所示。在此基礎(chǔ)上，DLR-P 系統(tǒng)對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)計(jì)劃自動(dòng)進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)總工期進(jìn)度需求，并根據(jù)工程量與工期自動(dòng)提供現(xiàn)場(chǎng)人工、材料及機(jī)械資源響應(yīng)意見(jiàn)。

表1 進(jìn)度計(jì)劃差異及響應(yīng)Table 1 Schedule difference and response

運(yùn)行速度。為實(shí)現(xiàn)建筑工程DLR-P 系統(tǒng)的實(shí)時(shí)自動(dòng)化管理，對(duì)各類(lèi)場(chǎng)景的三維重建過(guò)程所消耗的時(shí)間進(jìn)行記錄，如表2 所示。運(yùn)行速度是指從高速相機(jī)獲取圖像的時(shí)刻開(kāi)始，直至系統(tǒng)輸出最終點(diǎn)云模型時(shí)刻為止所需的時(shí)間。然而，由于三維重建過(guò)程主要涉及稀疏重建和稠密重建兩部分，其各自消耗的時(shí)間與重建相關(guān)圖像數(shù)量、圖像分辨率、系統(tǒng)后臺(tái)算力及圖像的復(fù)雜程度等眾多因素相關(guān)，因此，案例研究中所記錄的系統(tǒng)運(yùn)行速度僅代表相關(guān)場(chǎng)景三維重建所需的平均速度。

參試品種（系）播量均為525萬(wàn)粒/hm2，但是通過(guò)田間考種結(jié)果表明：最終產(chǎn)量較高的品種（系）保苗數(shù)均較高，甘啤6號(hào)保苗474萬(wàn)株/hm2，居所有參試品種（系）第二位；墾啤6號(hào)保苗552萬(wàn)株/hm2，居所有參試品種（系）第一位；產(chǎn)量最低的甘啤4號(hào)保苗321萬(wàn)株/hm2，居所有參試品種（系）第七位。試驗(yàn)結(jié)果表明：不同品種對(duì)春旱的抗性不同造成單位面積保苗數(shù)差異顯著，最終導(dǎo)致產(chǎn)量結(jié)果與單位面積保苗數(shù)成正相關(guān)關(guān)系。

表2 DLR-P 系統(tǒng)三維重建運(yùn)行速度Table 2 3D reconstruction running speed of DLR-P system

運(yùn)行成本。如表3 所示，DLR-P 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了無(wú)需人工的全自動(dòng)施工進(jìn)度管控，主要運(yùn)行成本由系統(tǒng)后臺(tái)和系統(tǒng)傳感器兩部分硬件成本組成，其硬件設(shè)備成本僅33 000 元。而以無(wú)人機(jī)方法為基礎(chǔ)的管理方式實(shí)現(xiàn)硬件成本約為370 000 元，基于手持LiDAR 設(shè)備的實(shí)現(xiàn)方式則成本更高，約為820 000元。案例研究過(guò)程中，僅對(duì)項(xiàng)目的部分施工內(nèi)容進(jìn)行了研究，因此，若對(duì)項(xiàng)目整體進(jìn)行管控，則DLR-P系統(tǒng)的布設(shè)成本較以上數(shù)據(jù)更高，原因主要是由于攝像頭傳感器數(shù)量的增加。然而，相對(duì)其他兩種進(jìn)度管理實(shí)現(xiàn)方式，本文所提出的DLR-P 系統(tǒng)仍具有顯著成本優(yōu)勢(shì)。

表3 基于三維重建技術(shù)的施工進(jìn)度管理方式成本對(duì)比Table 3 Cost comparison of construction schedule management methods based on 3D reconstruction technology

3.4 討論

在對(duì)DLR-P 系統(tǒng)的案例研究過(guò)程中，基于深度學(xué)習(xí)三維重建技術(shù)的建筑施工進(jìn)度協(xié)同管理方式展現(xiàn)出三點(diǎn)顯著優(yōu)勢(shì)。

1）自動(dòng)高效。相較于傳統(tǒng)建筑施工現(xiàn)場(chǎng)依賴(lài)人工巡場(chǎng)的施工進(jìn)度管理方式，本文提出的管理方式極大地提升了管理效率，實(shí)現(xiàn)了全過(guò)程無(wú)人化運(yùn)行，從而在降低現(xiàn)場(chǎng)管理人員勞動(dòng)強(qiáng)度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了更加客觀的現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度監(jiān)控，摒除了人工管理過(guò)程中的各類(lèi)影響因素。

2）成本經(jīng)濟(jì)。相較于目前已有的“無(wú)人機(jī)+BIM”和“LiDAR+BIM”的自動(dòng)化管理方式，本文提出的管理方式極大地壓縮了系統(tǒng)布置所需的成本，具有更高的推廣價(jià)值和實(shí)用價(jià)值。此外，在低廉的系統(tǒng)自身成本控制的同時(shí)，該方法還能夠從節(jié)約人工成本、降低施工進(jìn)度因素導(dǎo)致的返工浪費(fèi)及優(yōu)化人員、材料、機(jī)械進(jìn)場(chǎng)配置等角度提升建筑施工項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益。

3）應(yīng)用便捷。建筑施工項(xiàng)目的進(jìn)度管理是一項(xiàng)貫穿于項(xiàng)目施工全階段的工作，具有長(zhǎng)期性和動(dòng)態(tài)性?xún)蓚€(gè)重要特征，因此，實(shí)現(xiàn)進(jìn)度管理的自動(dòng)化、智能化方式必須能夠適用于在各類(lèi)變化的施工場(chǎng)景中展開(kāi)工作。相較于基于無(wú)人機(jī)或LiDAR 設(shè)備的方式，以高速攝像頭為數(shù)據(jù)采集方式的自動(dòng)化進(jìn)度管控系統(tǒng)更加便于使用。在項(xiàng)目進(jìn)度管控過(guò)程中，無(wú)需訓(xùn)練無(wú)人機(jī)操作人員以及為避免碰撞而設(shè)置復(fù)雜的循行路線(xiàn)，也無(wú)需考慮現(xiàn)場(chǎng)特殊位置無(wú)法架設(shè)掃描儀器的限制，極大解放系統(tǒng)信息采集能力的同時(shí)，最大程度降低了進(jìn)度管理工作對(duì)于各項(xiàng)施工工序的影響。

1）精度不足。提出的施工進(jìn)度管理方式其技術(shù)基礎(chǔ)是通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)自然光線(xiàn)條件下同一物體在不同視角中的視覺(jué)深度推測(cè)構(gòu)建三維模型實(shí)現(xiàn)的。因此，相對(duì)于LiDAR 等激光掃描設(shè)備，受光照條件等影響，該方法的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)具有較大的不確定性。在案例研究過(guò)程中，以該方法獲得的點(diǎn)云模型能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于較大尺寸場(chǎng)景的重建工作，但對(duì)于細(xì)節(jié)眾多而復(fù)雜且特征區(qū)別對(duì)比不強(qiáng)的場(chǎng)景（如鋼筋綁扎場(chǎng)景）重建效果較差，因而限制了其在更加復(fù)雜場(chǎng)景中的應(yīng)用潛力。如圖6 所示，相對(duì)較大尺寸的外立面防護(hù)網(wǎng)及尺寸適中的門(mén)洞模板重建工作，鋼筋綁扎工作的重建效果明顯不足。

圖6 基于DLR-P 的不同尺度對(duì)象三維重建效果Fig.6 3D reconstruction results of different scale objects based on DLR-P

2）重建速度較慢。建筑施工現(xiàn)場(chǎng)時(shí)刻處于動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中，為合理高效地對(duì)項(xiàng)目施工進(jìn)度進(jìn)行控制與優(yōu)化，管理方式應(yīng)具備快速重建的能力。然而，限制于算力條件等因素，在案例研究過(guò)程中，該方法平均重建用時(shí)61 s，未能符合實(shí)時(shí)重建效果的需求。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，系統(tǒng)所實(shí)現(xiàn)的重建已能夠滿(mǎn)足基礎(chǔ)施工進(jìn)度管理需求，但面對(duì)規(guī)模更大、更加精細(xì)化、更加復(fù)雜化的施工進(jìn)度管理任務(wù)時(shí)，重建速度仍需進(jìn)一步提升。針對(duì)這一限制點(diǎn)，解決的路徑主要有兩個(gè)方向：其一，從硬件角度考慮，發(fā)展具有更加強(qiáng)大算力的方式；其二，優(yōu)化重建模型，降低權(quán)重參數(shù)數(shù)量，以獲得更好的輕量化模型。

4 結(jié)論

基于深度學(xué)習(xí)框架建立了基于深度學(xué)習(xí)三維重建技術(shù)的建筑施工進(jìn)度協(xié)同管理系統(tǒng)，且通過(guò)工程案例分析，驗(yàn)證了DLR-P 系統(tǒng)的可行性，通過(guò)對(duì)比不同環(huán)境條件，得到以下主要結(jié)論：

1）基于深度學(xué)習(xí)的三維重建技術(shù)能夠適用于建筑施工現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)進(jìn)度管理工作，結(jié)合BIM 技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于建筑施工項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度的自動(dòng)化、智能化管理。相較基于LiDAR 激光掃描技術(shù)或無(wú)人機(jī)傾斜攝影等技術(shù)實(shí)現(xiàn)的建筑施工進(jìn)度自動(dòng)化管理，該方法更加適合工程實(shí)際應(yīng)用，具有更強(qiáng)的現(xiàn)場(chǎng)施工條件適用性，且能夠與目前施工現(xiàn)場(chǎng)實(shí)踐中已有的智能化傳感器有效融合，具有較好的工程實(shí)踐前景。

2）在建筑施工進(jìn)度管理工作中，基于深度學(xué)習(xí)的三維重建技術(shù)體現(xiàn)出良好的經(jīng)濟(jì)性。相對(duì)目前主流研究中的無(wú)人機(jī)方法或激光雷達(dá)方法等，由于僅需高速攝像頭作為傳感器采集數(shù)據(jù)，在設(shè)備成本、操作人工成本及現(xiàn)場(chǎng)配合成本等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。建筑施工進(jìn)度的自動(dòng)化、智能化管理貫穿施工全周期，該方法的經(jīng)濟(jì)性特征能夠較好地滿(mǎn)足施工管理單位成本敏感的特征。

3）雖然基于深度學(xué)習(xí)的三維重建技術(shù)在建筑施工進(jìn)度管理工作中表現(xiàn)出良好的使用前景，但重建精度問(wèn)題對(duì)其使用潛力造成了較大影響。尤其在對(duì)于精細(xì)尺寸場(chǎng)景的重建過(guò)程中，該方法表現(xiàn)出明顯偏高的重建損失，且耗時(shí)較長(zhǎng)。若無(wú)相應(yīng)場(chǎng)景的技術(shù)改進(jìn)，在建筑施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度管理工作中則無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)于細(xì)致小尺寸場(chǎng)景的有效管理，同時(shí)也無(wú)法在該場(chǎng)景下擴(kuò)展到其他管理實(shí)踐領(lǐng)域中。