摘要：随着科技的快速发展，计算机视觉技术在各个领域的应用日益广泛，尤其在工程建设项目管理中，其潜力逐渐显现。传统的工程进度管控主要依赖人工现场检查和纸质文档管理，效率低下，易出错，难以满足现代大型复杂工程的管理需求。因此，研究基于计算机视觉的工程建设项目进度管控技术，对于提升工程管理效率，确保工程质量和安全，具有重要的理论价值和实践意义。

关键词：计算机视觉；工程建设项目；进度管控；技术

1基于计算机视觉的工程建设项目进度管控技术

1.1计算机视觉技术概述

计算机视觉技术是一门涵盖图像处理、模式识别、机器学习等领域的交叉学科，旨在让计算机具有理解和解释图像或视频的能力，模拟人类的视觉系统。通过将图像数据转化为数字形式，计算机视觉技术能够对图像进行自动分析、理解和处理，从而实现物体识别、场景理解、行为识别等任务。计算机视觉技术的发展受益于数码图像的普及和计算能力的提升。计算机视觉的基本处理过程包括图像获取、预处理、特征提取、模式识别和应用。其中，图像获取通过各种设备（如相机、摄像头）收集图像数据，预处理阶段对图像进行校正、去噪和调整，特征提取则将图像转化为数学表示，模式识别通过机器学习算法和模型对特征进行分类和识别，最后应用阶段利用识别结果进行决策和应用。计算机视觉技术包括图像识别、图像数据分析以及视频识别等多个领域的内容。图像识别是通过算法和模型来识别和分类图像中的对象、场景或特征。这可以用于物体检测、人脸识别、文字识别等各种应用。图像数据分析是指通过对图像数据进行处理和分析，提取有价值的信息和特征。它可以包括图像增强、图像分割、特征提取等技术，用于解决图像分析和理解中的问题。视频识别是指利用计算机视觉技术对视频进行分析和理解。这包括视频跟踪、动作识别、行为分析等内容。计算机视觉技术的发展给许多领域带来了巨大的影响和应用潜力，通过计算机视觉技术，可以实现更高效、智能化的工程建设项目进度管控。

1.2图像识别在工程建设项目进度管控中的应用

在现代工程建设项目中，图像识别技术正逐渐成为进度管控的重要工具，为项目管理人员提供实时、准确的数据支持，以实现更高效的项目管理。（1）图像识别技术在物理量进度监控中的应用日益广泛。在道路建设等项目中，通过在施工现场部署的摄像头，图像识别技术可以实时监测关键节点的施工进度。例如，通过分析图像中的路基铺设、路面浇筑、路缘石安装等特征，系统能自动检测施工质量，预警潜在的进度延误，从而帮助项目团队及时调整施工计划，确保项目按期完成。（2）此外，图像识别技术在人员和设备管理中也发挥着重要作用。在繁忙的施工现场，大量的工人和设备需要被有效跟踪和管理。通过图像识别，可以实时定位工人和设备的位置，监控其工作状态和移动轨迹，从而优化资源配置，提高施工效率。同时，结合人员定位技术和传感器数据，还能实现对工人的工时统计和安全行为的实时监测，确保工地安全。（3）在材料管理方面，图像识别技术同样大有作为。通过自动识别和记录材料的类型、规格和使用情况，可以减少人为错误，提高材料管理的精确度，确保材料供应的及时性和合理性，从而有效控制项目成本。

1.3图像数据分析在工程建设项目进度管控中的应用

图像数据分析是工程建设项目进度管控的有力工具，通过深入挖掘和分析图像数据中的信息，为项目决策提供强有力的支持。（1）在进度监测和评估方面，图像数据分析可以实现对施工现场的实时监控。通过收集和分析施工现场的图像数据，可以自动识别关键工程部件的装配情况、施工进度的变化等，及时发现进度偏差，为项目调整提供数据依据。（2）在施工质量控制上，图像数据分析技术可以对图像中的细微缺陷进行识别，如裂缝、渗漏等质量问题，帮助项目管理人员快速定位并解决，确保工程质量。（3）图像数据分析在资源管理中也发挥着关键作用。通过对施工现场的物资存储和使用情况进行分析，可以优化资源分配，提高资源利用效率，降低项目成本。

1.4视频监控在工程建设项目进度管控中的应用

视频监控作为工程建设项目管理的重要组成部分，通过实时拍摄和监测施工现场，为项目进度管控提供直观、全面的信息。（1）视频监控可以实时捕捉施工现场的动态，使管理人员能够及时了解各施工环节的进度，发现并解决潜在的延误和混乱，确保项目按计划进行。（2）视频监控系统记录的施工过程视频，可以作为重要的纪实证据，用于项目审计、质量检查和纠纷解决，提高管理决策的准确性和效率。（3）通过视频内容的智能分析，如施工人员行为识别、设备运行状态监测等，可以进一步提升进度分析和控制的精度，确保项目的高效、安全运行。

2基于计算机视觉的工程建设项目进度管控框架

2.1图像数据采集与预处理

图像数据采集构成了框架的初始阶段，这涉及在实际工地配置摄像头，或利用无人机等装置，以收集施工区域的图像数据。采集到的数据随后会进行预处理，包括优化图像的亮度、对比度和颜色平衡等参数，以保证图像的质量和标准化，为后续的图像识别及分析阶段提供精确且稳定的数据基础。

2.1图像识别模块

图像识别模块构成了框架的核心，其运用先进的计算机视觉技术对获取的图像进行处理和解析，以辨识出关键信息。这涵盖对物体的识别、对工人和设备的位置定位、以及对工人和设备行为的识别与追踪等多方面内容。借助深度学习和机器学习的算法，该模块能够准确辨析施工现场的各种元素，并对识别结果进行图像标注和分类，从而为后续的数据分析和决策提供坚实的支持。

2.3数据分析模块

数据解析组件依据图像识别模块的输出，对提取的重要信息进行整合、剖析和统计。通过构建图像资料库和工程进度数据库，该模块能够对工程进度、资源消耗、施工质量等关键数据进行分析，从而在进度评估、资源调度和质量控制等方面为决策提供有力支持。它能有效识别进度偏差、质量隐患，预警潜在风险，并生成即时分析报告和通知，以协助项目管理者做出及时的调整和决策。

2.4实时监控模块

实时监控模块是框架的重要组成部分，通过将图像识别和数据分析的结果与实时监控系统相结合，提供实时的进度监控和信息反馈。项目管理人员可以通过监控中心或移动设备，远程观看施工现场的实时视频，了解项目的实际进度和情况。同时，该模块还可以通过定期的图像比对和差异分析，监测施工质量和安全状况，提供预警和报警功能，确保工程安全和质量的实时控制。

3结语

在工程建设项目中，基于计算机视觉的进度管控框架能够有效地整合图像识别、数据分析和实时监控等技术，为项目管理人员提供全面、实时的信息支持。通过准确、快速地获取和分析施工现场的图像数据，该框架可以帮助项目团队及时发现和应对进度延误、质量问题和安全风险，从而优化资源配置，提高施工效率，确保项目按时、按质完成。随着计算机视觉技术的不断进步和应用场景的扩大，相信基于计算机视觉的工程建设项目进度管控框架将在未来发挥更加重要的作用，为项目管理带来更大的效益和价值。同时，随着大数据、云计算等技术的融合发展，也将看到更多创新的解决方案被引入到工程建设项目进度管控中，推动项目管理向智能化、自动化方向迈进。

参考文献

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[2]廖小烽，谢艳，田书函，等.基于计算机视觉的施工进度自动监控方法[J].重庆大学学报，2022，45（增刊1）：70-73.