摘要：建筑工程监理面临着日益复杂的挑战，而人工智能和大数据分析的应用为监理工作带来了革命性的变革。本文深入探讨了人工智能和大数据在建筑工程监理中的应用，包括智能监测系统、大数据分析、以及两者的融合应用。通过传感器技术、实时数据采集与分析、数据清洗与预处理，监理团队能够更准确地了解工程状态。智能决策支持系统和风险管理与预警的整合应用则提升了监理工作的效率和准确性。

关键词：建筑工程；监理；人工智能；大数据分析

引言：随着建筑工程的不断复杂化，监理工作需要更先进、智能的工具来提高效率和应对潜在风险。人工智能和大数据分析的应用为建筑工程监理注入了新的动力，为监理团队提供了更全面、准确的信息。本文将深入探讨人工智能在智能监测系统中的传感器技术和实时数据采集，大数据分析的数据清洗、预处理、趋势分析和风险预测模型，以及两者的融合应用。

一、人工智能在建筑工程监理中的应用

（一） 智能监测系统

1. 传感器技术

传感器技术的应用在智能监测系统中具有重要地位。通过在建筑结构中部署各种传感器，如温度传感器、压力传感器和振动传感器等，可以实现对结构状态的实时监测。这些传感器不仅可以在施工阶段检测潜在的结构问题，还可以在建筑投入使用后进行长期监测，确保建筑结构的安全性和稳定性。传感器通过实时收集数据，为监理人员提供了更全面、准确的信息，有助于及时发现潜在问题并采取相应的措施。

2. 实时数据采集与分析

实时数据采集与分析是智能监测系统的另一重要组成部分。通过使用现代数据采集技术，监理人员可以远程获取建筑工程现场的各种数据，包括温度、湿度、结构变形等。这些数据的实时分析有助于监理人员更好地了解工程进展和结构状态，提高对潜在风险的感知能力。通过利用数据分析工具，监理团队能够及时做出决策，确保工程的安全性和质量。

（二） 视觉识别技术

1. 监控摄像头

在视觉识别技术方面，监控摄像头的广泛应用为监理工作提供了强有力的支持。监控摄像头可以实时监测建筑工地的情况，捕捉施工过程中的关键时刻。同时，图像处理与分析技术的应用使得监理人员能够更轻松地识别和跟踪施工现场的各种变化，包括人员流动、材料运输等。这种实时监测有助于提高工地安全性，减少事故发生的可能性。

2. 图像处理与分析

在自动化决策支持系统方面，建立基于规则的系统和应用机器学习算法都是关键步骤。基于规则的系统可以制定一系列操作准则，当监测数据达到一定阈值时，系统自动触发相应的预警或控制措施。而机器学习算法则能够通过对历史监测数据的学习，提高系统的智能化水平，更准确地预测未来可能出现的问题，并提供相应的建议。这种自动化决策支持系统的应用不仅提高了监理效率，还降低了人为因素导致的错误风险。

（三） 自动化决策支持系统

1. 基于规则的系统

基于规则的系统通过设定特定规则，当监测数据达到一定阈值时，系统自动触发相应的预警或控制措施。这种系统具有直观性和可控性，适用于一些特定情境下的监理需求。

2机器学习算法应用

机器学习算法通过对历史监测数据的学习，提高系统的智能化水平，更准确地预测未来可能出现的问题，并提供相应的建议。这种自动化决策支持系统的应用不仅提高了监理效率，还降低了人为因素导致的错误风险。

通过综合运用传感器技术、实时数据采集与分析、视觉识别技术和自动化决策支持系统，智能监测系统为建筑工程监理注入了新的活力。这一系列技术的综合应用将建筑工程监理推向了一个更为智能和高效的时代，为行业未来的发展提供了坚实的基础。

二、大数据分析在建筑工程监理中的应用

（一） 数据采集与存储

传感器技术和日常监理报告是大数据分析的主要数据来源。通过在建筑结构中部署各类传感器，监测温度、湿度、振动等多维数据，实现对结构状态的实时监测。同时，日常监理报告记录了监理人员的观察和决策过程。这些数据需要被有效存储，以便后续的深度分析。

（二） 数据清洗与预处理

大量的传感器数据和监理报告可能存在噪声和异常值，因此数据清洗与预处理至关重要。数据质量控制通过去除噪声和处理异常值，提高数据的可靠性。数据标准化则能整合不同格式的数据，确保数据集的一致性，为后续分析奠定基础。

（三） 数据分析与建模

趋势分析是通过历史数据，识别和分析建筑工程中的变化趋势。这有助于监理人员更好地了解工程进展，及时调整监理策略。风险预测模型则应用机器学习算法，基于历史数据预测未来可能出现的问题。这种模型不仅提前识别潜在风险，还为监理团队提供决策支持，降低工程风险。

通过大数据分析，建筑工程监理团队能够更全面、准确地了解工程状态。实时监测传感器数据和日常监理报告，有助于监理人员及时发现潜在问题。数据清洗与预处理确保数据的质量，提高后续分析的准确性。趋势分析和风险预测模型为监理决策提供更科学的依据，使监理团队能够更好地应对复杂多变的建筑环境。

三、人工智能和大数据融合应用

（一） 智能决策支持系统

1. 整合人工智能和大数据分析结果

智能决策支持系统是人工智能和大数据融合应用的一个重要组成部分。通过整合人工智能和大数据分析的结果，监理团队能够获取更全面、准确的信息。这种系统能够自动处理来自传感器、监理报告等多个来源的数据，进行深度分析，为监理人员提供有针对性的决策建议。这种整合有助于更好地理解工程的动态变化，使得监理团队能够更迅速地作出决策，提高监理效率。

2. 实时决策支持

实时决策支持是人工智能和大数据融合应用的一个重要特征。通过将大数据分析的结果与人工智能算法相结合，监理团队能够实现对工程现场的实时监测和快速反应。例如，在监测系统检测到异常情况时，智能决策支持系统可以立即生成预警，提醒监理人员并建议可能的解决方案。这种实时性的决策支持有助于降低应对问题的时间延迟，从而减轻潜在风险的影响。

（二） 风险管理与预警

1. 利用大数据分析识别潜在风险

在风险管理与预警方面，人工智能和大数据的整合为监理团队提供了更强大的工具。大数据分析可以识别潜在的风险因素，包括结构变形、工程进度滞后等。通过对历史数据和实时数据的深度挖掘，监理团队可以更好地了解工程的整体风险状况。而人工智能系统能够通过学习历史数据，识别并预测未来可能发生的问题。结合起来，这两者能够提供全面的风险管理方案。

2. 人工智能系统提供实时预警

此外，人工智能系统还能够提供实时预警。一旦监测系统或大数据分析发现潜在的问题，智能系统可以立即发出预警，通知相关人员采取必要的措施。这种实时预警系统在降低事故发生风险、减轻损失方面起到了至关重要的作用，使监理团队能够更具预见性地处理问题。

结语：人工智能和大数据分析的融合应用为建筑工程监理带来了巨大的变革。通过智能监测系统，监理团队能够实时获得准确的数据，提高了对工程状态的了解。大数据分析则通过趋势分析和风险预测模型提供了更深层次的洞察，为监理决策提供了有力支持。智能决策支持系统的整合以及实时决策支持的提供，使监理团队能够更迅速地应对变化和潜在风险。

参考文献：

[1]卓喜龙.基于人工智能和大数据分析的建筑施工安全管理预警系统及安全云平台：CN202011636947.3[P].CN112862887A[2023-11-26].

[2]朱盈，赵璐，刘琳鸽.大数据分析与人工智能技术在财务管理中的应用研究[J].中文科技期刊数据库（全文版）经济管理， 2022（6）：5.

[3]常泽明，骆克宇.一种基于大数据分析的建筑工程质量监理验收智能管理系统及云计算监理平台：CN202110026984.0[P].CN112711620A[2023-11-26].

[4]贺江涛.一种应用大数据分析的人工智能方法及系统.CN202211260022.2[2023-11-26].