深度學習模型在交通工程建設項目文件質量管控中的應用實踐

摘 要：項目文件的質量是確保項目建設順利推進和項目成果有效展示的關鍵因素。傳統的文件質量檢查方法依賴人工逐一審查，效率低且容易出錯。為了解決這一問題，本文探索了將深度學習模型應用于交通工程建設項目文件質量管控的可行性。通過深入分析、深度學習模型的技術特點和基本原理，結合具體應用場景，本文構建了一個基于PaddlePaddle深度學習平臺的文件質量管控系統，并進行了實證研究。研究結果表明，該系統能夠有效提高文件質量管控的效率和準確性，對于提升交通工程建設項目的整體質量具有積極意義。

關鍵詞：深度學習；OCR；建設項目文件；文件質量管控；應用實踐

1 引言

1.1 項目文件質量管控的重要性

項目文件是對工程建設全過程的詳細記錄，真實反映了工程項目實體和管理過程。項目文件完整準確是工程質量評定的基礎，也是后期工程規劃、擴建、改建、維修和管理的重要依據。此外，它還是追究責任事故的有效證據。

交通工程建設項目文件具有幾個顯著特點。首先，由于涉及大量的文件，顯著增加了文件收集、檢查和整理的復雜性。其次，項目涉及多個行業，如公路、水利水運、房建和機電工程建設等。各參建單位在人員配置和業務水平上的差異增加了文件質量管理工作的難度。再次，在項目建設過程中，參建單位常忽視對項目文件質量的過程控制，過度依賴后期整改。然而，由于時間推移和人員變動等不可控因素，后期整改難以有效執行，其質量令人擔憂。為了確保文件的質量，必須對文件進行全面的質量管控。質量控制對項目的成功至關重要，可識別并糾正潛在的問題，提升項目質量和效率。通過嚴格的質量控制，確保項目文件符合標準，為后續文件歸檔奠定堅實基礎。

1.2 PaddlePaddle平臺的技術特點

PaddlePaddle是一個開源的深度學習平臺，具備多重優勢。在項目文件質量管控領域，PaddlePaddle平臺展現出獨特的競爭優勢，其模型高效且精確。首先，PaddlePaddle的目標檢測模型具有出色的識別能力，通過深度神經網絡結構準確識別圖像中的物體并精確定位。此外，PaddlePaddle還提供OCR和文件結構分析模型，方便應用于電子文件資料的識別與理解。其次，PaddlePaddle優化了模型結構和算法，使得目標檢測模型既精確又快速。此外，PaddlePaddle平臺還具備出色的可擴展性，提供豐富的API和工具，用戶可根據數據集和任務特點調整模型參數和結構，提升目標檢測性能。

1.3 研究的目的與意義

對于項目文件的質量控制，反復且細致地檢查是必不可少的。交通工程建設項目涉及大量、多樣的文件，傳統人工檢查耗時耗力，難以全面深入。在實際操作中只能抽查部分文件，存在質量風險。此外，人工檢查存在主觀性，不同檢查人員可能產生不一致的質量評估。因此，需從現有文件中識別常見問題，借助PaddlePaddle中的模型，以提高檢查效率和準確性。

在本次研究中，PaddlePaddle中的模型利用歷史數據和算法對交通工程項目文件進行智能分析和評估。它可以從文件結構、內容、格式等多維度進行質量檢查，及時發現潛在問題，提供改進建議，確保符合交通工程標準、行業規范和法律法規。此外，PaddlePaddle中模型可與電子文件管理系統集成，項目文件上傳后，模型自動觸發質量檢查程序，無需人工干預，提高管理自動化水平和效率，減少人為錯誤和遺漏。

綜上所述，利用PaddlePaddle中的模型對工程項目文件進行全面質量管控，可提升交通工程項目管理的質量和效率，幫助參建單位降低風險，節約成本，實現可持續高效項目運作。

2 建立交通工程建設項目文件標準化體系

以常泰長江大橋工程項目作為具體實例，根據《江蘇省高速公路建設項目檔案管理規范》和《公路工程質量檢驗評定標準》的相關要求，通過統一文件分類、明確歸檔范圍，并建立歸檔范圍與工作分解結構（WBS）之間的緊密聯系，構建一套科學、規范的交通工程建設項目文件標準化體系，以確保項目文件管理的規范性和有效性（見圖1）。

2.1 統一文件分類

將項目文件統一分為11大類。這11大類涵蓋了項目從立項、設計、施工到竣工驗收等各個階段的文件資料[2]，確保了項目檔案的完整性和系統性。

2.2 規范歸檔范圍

在交通工程建設項目中，需將反映項目建設全過程的具有查考、利用價值的各種形式、載體的文件應收盡收[2]。通過明確界定項目文件的歸檔范圍，可以有效地核實各類歸檔文件的完整性和無遺漏。如施工文件類可分解為合同段、單位工程、分部工程、分項工程和工序文件。合同段文件包括合同段開工申請、建材報驗文件等；單位工程文件包括試驗檢測報告以及評定表等；分部、分項工程文件包括分部分項工程開工申請、首件工程認可、工程報驗單等；工序文件則是對施工過程中各個工序的中間檢驗申請單及附件。

2.3 WBS（工作分解結構）的劃分與關聯

根據《公路工程質量檢驗評定標準》規定，結合工程量清單和施工圖紙，對建設項目實施WBS劃分，從單位工程開始，逐級細化至分部、分項、子分項及施工工序。通過構建文件與WBS節點的對應關系，我們能夠為報驗、支付、設計變更和質量評定等環節提供一個統一且精確的文件資源目錄體系。如鋼沉井第一節段102-3塊段制作工序的中間檢驗申請單及附件已經與相應的工程結構部位和文件類型形成了匹配與關聯。

3 構建基于深度學習模型的文件質量管控系統

3.1 文件質量檢查框架設計

文件質量檢查的總體框架自下而上可分為三個層次（見圖2）。

最下層為工程文件的標準化體系。首先，依托該體系，明確各類文件資料的具體管理要求，定義檢查范圍明確具體的檢查內容。其次，形成檢查規則層，即將梳理出來的檢查內容歸類，并明確具體的技術實現方法，借助信息化系統，開發實現各種“檢查器”并配置。最上層為檢查執行層，檢查執行層主要由管控系統自動運行完成。具體可分為四個步驟：（1）系統首先需要判定各文件的種類；（2）將文件與檢查規則關聯對應，以篩選出適用的檢查器（各檢查器有各自的檢查邏輯與實現技術），再將其串接成“檢查鏈”，以優化檢查性能，提高效率；（3）每個檢查器獨自運行，采用不同技術，對文件進行各種分析以判別是否存在問題；（4）將檢查結果歸集并保存起來，以便于查閱并開展后續工作。

3.2 文件質量管控系統架構

基于深度學習模型的文件質量管控系統主要包括文件收集、文件檢查、結果反饋等模塊。系統架構如下圖所示（見圖3）。

首先，使用文件采集模塊收集建設項目相關文件數據；其次，通過預處理模塊清洗和標注數據，確保準確性和一致性；再次，結合PaddlePaddle平臺的各種深度學習模型，封裝成檢測算法，并根據項目文件要求制定檢測規則；最后，系統自動檢查項目文件，及時反饋結果，以便相關人員完善和調整。

3.2 系統運行與優化

在進行文件質量檢查前，需確保PaddlePaddle平臺的深度學習模型得到充分訓練與優化。訓練流程包括數據集準備、網絡架構構建和超參數配置。優化階段則注重檢測算法的封裝，以提高檢測的準確性。為確保模型準確性和泛化性能，我們選用橋梁工程中鉆孔樁分項工程作為示例，將相關施工工序中間檢驗申請單及其附件作為訓練和測試數據集。針對PaddlePaddle中的模型，我們進行了優化，包括提高輸入分辨率以捕捉細微信息，調整卷積層參數以應對不同尺寸和形狀的目標。這些改進提高了模型在工程文件質量檢查中的適應性和精確度。

3.4 結果驗證與反饋

為評估深度學習模型在交通工程文件質量管控中的效果，我們選取常泰長江大橋工程作為實證研究對象。

3.4.1 文件收集和預處理。我們收集了常泰長江大橋工程建設項目兩個施工單位4000份鉆孔樁施工工序中間檢驗申請文件進行質量檢查，在檢查前先對文件以及相關數據進行預處理，包括去除無效數據、填充缺失值、數據標準化以及圖像縮放、歸一化等必要操作，確保文件滿足分析模型的輸入規格要求，為后續的文件檢查提供可靠的基礎。

3.4.2 文件檢查和結果驗證。經過文件質量管控系統對4000份鉆孔樁施工工序中間檢驗申請文件約11小時的檢查，檢查結果顯示，部分文件存在關鍵簽章缺失、頁面內容缺失以及附件資料不齊全等問題（見圖4）。

為了驗證系統檢查的準確性，我們進行了人工抽查，抽查比例為10%，每個工序抽查100份文件。根據抽查結果，我們確認系統檢查的準確率超過90%，這充分證明了系統檢查的有效性。檢查結果及時提交施工單位，進行了修改和完善，使該項目的中間檢驗申請文件質量得到了顯著提升，為后續工作的順利進行奠定了堅實基礎。

結論

在交通工程建設項目文件質量管控中，PaddlePaddle模型的應用主要體現在以下兩個方面：（1）提升效率。傳統的文件質量管控方法依賴人工檢查，耗時且難以全面覆蓋。而PaddlePaddle模型的應用，通過實現自動化全覆蓋檢查功能，有效減少人工和時間成本，提升工作效率。（2）精準識別錯誤。PaddlePaddle模型經大量數據訓練，可精準識別文件中的錯誤，如格式錯誤、附件不完整等。此功能大幅提高了文件質量的管控水平，減少了人為因素的干擾，進一步增強了文件檢查的準確性和穩定性。盡管PaddlePaddle模型在交通工程建設項目文件質量管控中的應用取得了顯著成果，但仍存在不足。首先，模型的訓練和優化需要大量數據和計算資源，對資源有限的項目構成挑戰。其次，模型的泛化能力有待提高，對特殊場景或復雜情況的識別精度可能受影響。

總的來說，PaddlePaddle模型在交通工程建設項目文件質量管控中的應用，具有廣闊的前景和重要的價值，但也需要在實踐中不斷完善和優化。

參考文獻

[1]DA/T 28-2018，建設項目檔案管理規范[S].國家檔案局，2018.

[2]DB32／T 1086-2022，江蘇省高速公路建設項目檔案管理規范（修訂）[S].江蘇省市場監督管理局，2022.

作者簡介：張琳利，大學學歷，南京敏思科技有限公司助理館員，主要從事建設項目檔案管理咨詢服務工作。