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自动化施工进度监测与检验方法综述
对进度的准确评估允许管理人员进行调整，以便在偏离计划表时减少成本。目前预测施工团队绩效的做法需要检查，这些检查主要是手工的，耗时的，并且可能包含错误。对当前状况的不正确理解可能会导致管理团队产生更进一步的错误和不适当的调整，导致更多的延迟和更高的成本。当在更复杂的室内环境中进行检查任务时，问题会被放大。有效的进度监测系统可以帮助自动化进度检查，降低错误风险，促成适当和及时的纠正措施，并防止成本和进度方面的偏差。本文介绍了关于（a）数据采集的最新进展监测方法的文献综述和解释，如用于捕获建成场景的技术，（b）信息检索，在提取所建立的数据所需的信息时，（c）进度估计，其中包括建立和计划模型之间的比较，以定义进度状态和（d）结果的可视化。所审查的方法根据使用技术、效用、时间效率、准确性、自动化程度、所需准备、培训要求、成本和流动性等方面的技术进行分类。该审查的结论是根据活动类型，环境和检查需要，提出最适合使用的技术。
关键词：自动化进度监测，检验
1 介绍
根据项目管理知识体系，监测和控制建设项目“包括跟踪，审查和协调项目进展和绩效的过程; 确定需要更改计划的任何领域; 并启动相应的更改”。 Tese流程包括通过检查进行测量，并与项目计划进行比较，以验证预测的绩效。 进度监测被认为是项目在时间和预算范围内交付的关键成功因素，并且由于活动的复杂性和相互依赖性而成为最不寻常的任务之一。这是项目经理遇到的最大的挑战之一。
需要准确及时地对项目信息定期更新，以保持良好的维护和有效的项目控制，以确保项目的成本和时间有效性。因此，现场数据收集、及时的数据分析、最终结果进行良好沟通，是建筑公司的主要担忧。经常性的反复检查使得管理人员能够早日识别缺陷，防止由于任务相互联系而导致潜在的延迟，并及时做出纠偏措施的决定。因此，由于延误、重组、纠纷的不可预测费用的可能性。 2015年自动化施工进度监测方法综述。 2015年第32届CIB W78会议2015年27日至29日，荷兰艾恩德霍芬得到缓解。另一方面，管理不善和质量控制不善可能导致项目延误、可扩展性降低、成本上涨，对生产力产生了严重的影响。确定计划中和建成模式之间的差异所需的时间与成本和实施纠正措施方面的差异成正比。
尽管项目管理非常重要，但与其他行业相比，建筑行业没有有效的监控系统。其原因之一就是传统的收集建筑项目进展数据的方法仍然主要是手工的，因为他们通常通过视觉检查进行。数据采集是劳动密集型的，因为检查员必须填写现场表格，并需要大量时间从计算图纸和数据库进行大量数据提取。室内施工中的许多进度延误和成本超支是由于对复杂的室内作品的不了解造成的。最近通过使用基于网络的技术，应用一个更加系统化的报告方式。然而，收集进度数据的质量高度依赖于检查员的经验和测量质量，由于检查员的教育和培训水平不同，实地考察受到不确定性和不一致性的影响，因此，进度估计可能是主观的、包含错误的。 Hollis和Bright对一座建筑物的缺陷识别进行了一项调查，发现不同人员的检查缺乏一致性。除此之外，对完成百分比的估计是非常具有主观性的。
在收集所需数据后，进行数据分析以评估项目绩效。 McCullouch指出，由于监控和控制方法的手动性，管理人员平均花费30-50％的时间来记录和分析现场数据，因此，他们分散了对其他重要任务的精力。
在建设计划和建设实际进度之间存在潜在差异的实际情况是促进纠正措施决策的一个主要因素。在会议上大部分时间花费在描述性（35％）和解释性（42％）任务上，只有12％和11％的时间分别用于评估和预测任务。 其中一个主要原因是缺乏足够的手段来形象化表示所传达的信息。
近期，自动化项目监测工作已经展现出有效的施工项目控制能力。适用于建筑业的自动化其中之一是采用建筑信息建模BIM。使用BIM模型有促进检测过程的商业检测软件包向检测员提供使用移动设备而不是纸质文档的能力。这些软件包对于文档管理方面的问题非常有效，但检查过程本身尚未自动化，因为检查员仍然必须在目视检查建筑物的同时手动浏览BIM模型。另一项调查表明，与纸张相比，用户更愿意使用基于移动来增强现实系统进行检查，因为它更简单快捷。虽然上述调查是为了设施管理目的进行的，但是它表明，用于检查的移动式增强现实系统也可以用于进度监测。然而，在这种情况下，需要安装和维护QR码，因为施工项目的动态环境无效。这些技术不能解决报告的主观性和数据分析所需的时间，而只是方便用户访问所需的信息。
此外，一些公司现在正在使用全球定位系统（GPS）、条形码、射频识别（RFID）、视频和音频技术或激光扫描仪进行自动数据采集。 例如，Skansa使用基于RFID的进度监测系统来跟踪预制结构元素。 然而，并不是所有的建筑元素都可以用RFID标记，并且需要对设备和人力的额外投资。 远程控制的基于网络的摄像机也用于远程监控施工现场，但它们的使用仅限于户外场景。
可以指称，目前的做法没有能提供自动数据分析来估计进度状况，尽管有技术可以促进进度估计分析结果的可视化，但这些技术尚未实现。 然而，在文献中有技术和方法，这将在下一节中进行描述，可以帮助进度监测的自动化。 提供每种方法的优点和缺点可以帮助检查人员为其目的选择最佳适用案例，并提高其工作的效率和质量。
2相关工作
一个自动化进度监测过程可以分为以下步骤（a）数据采集，其涉及用于捕获建成场景的感测技术，（b）信息检索，其涉及提取需要的信息的处理构建数据，（c）进度估计，包括建立和计划模型之间的比较，以确定进度状态和（d）结果的可视化。
2.1数据采集
射频识别（RFID）技术已被用于检查的目的，以便检索现场数据，并将其整合到BIM模型中。 使用此技术，检查员可以使用智能手机或平板电脑扫描标签来自动检索信息。 虽然这个过程有助于重要信息的数据采集，它可以与现有的基于商业BIM的检测软件一起工作，但仍然需要RFID标签的安装和维护。 需要额外的时间和投资，其实在日常变化的施工环境中是困难的。
自动进度监测中的另一个流行方法是使用基于激光扫描的方法来收集构建的数据。 Te从激光扫描仪获取的数据由3D坐标系中的点云组成，其中每个点由x，y和z坐标描述。虽然激光扫描仪具有高精度，但由于使用费用昂贵，所以使用费用有限，因此维护成本高，并且需要经过培训的用户。空间数据的不连续性、所需的混合像素恢复、对常规传感器校准的需要和缓慢的预热时间是另外的缺点。而且，移动机器人员也可能导致干扰的数据。此外，激光扫描仪不容易携带，并且随着距离的增加分辨率降低。 El-Omari和Moselhi提出了一种将激光扫描和摄影测量结合在一起的方法，以提高施工现场数据检索的速度和准确性。但是，需要通过手动选择公共点来执行照片图像和扫描数据需求的合并。
捕获作为内置的数据不同方法是使用数字图像和视频。可以通过跟踪进度、人员之间的信息共享和记录不同的施工阶段来提供现场信息，是一种常见的方法。与激光扫描仪不同，基于图像的系统便宜且易于使用。 Ibrahim和Kaka介绍了建筑中成像应用的综述，Bohn和Teizer探讨了使用照相机进行监测的益处和挑战。可以以不同的方式收集图像。 Te相机可以是单目或立体声。 Ibrahim和Rebolj等人在一个已知的位置使用了稳定的相机，Golparvar Fard和Abeid等人建议在施工现场安装多台摄像机。固定摄像机提供有限的视图，并且易于遮挡，障碍物和天气条件。对进展情况的综合描述是不可能的。为了克服这些局限性，在施工现场和周围拍摄了一些照片。
视频还用于以3D点云的形式捕获民用基础设施的空间特征。不断进步的相机和性能处理单元提高了获取数据的准确性，缩短了处理时间，并增加了使用可视数据进行数据采集的潜力。
与外部现场相比，室内环境需要不同类型的数据。外部现场主要由外柱、梁和墙壁组成。然而，室内现场由各种建筑元件（例如电气，管道，防火等）和与许多分包商相关的时间表组成。内部环境中的许多任务的特征在墙壁表面（例如，绘画，瓷砖，木地板等）和安装物体（例如窗户，门等）的变化。一些用于外部环境的方法也可用于室内环境;然而，他们并没有解决上述挑战。因此，目前的研究活动尚未达到室内环境挑战的有效水平。
2.2信息检索
对于基于激光扫描的方法，在获得所需的扫描次数后，所获得的点云具有在计划中的3D模型之间进行比较所需的3D信息，因此它们不需要进一步的处理。然而，在一个点云中，分离对象是不合适的，因为这些点是无序的，并且不包括任何与对象相关的信息。用于物体检测目的的点云处理需要时间，并且在计算上是昂贵的。
关于图像和视频，过去主要是手动分析数据。然而，最近已经提出了许多自动化技术来分析和解释图像数据，用以检索构建的现场场景的信息。 Te frst是摄影测量。 AbdMajid和Memon等人在施工进度监测中应用摄影测量。 Te作者使用摄影测量技术从数字图像中提取3D模型。 Bayrak和Kaka提出了类似的应用。在这里，作者使用了一个库，其中包含构成建筑物3D模型的元素列表。虽然这些系统提供了有用的方法来促进施工现场测量的进度，但和点云相同，它们仍然需要大量的人工输入，并且它们不包含对象的相关信息。
从图像处理和计算机视觉领域的视觉数据使用技术提取信息的其他方法。从施工现场图像检索的数据可能不完整并且嘈杂，这是一个困难的问题。使用计算机视觉方法的简单途径，是用以比较来自固定摄像机的图像序列，并找出施工过程中的差异来估计进展。然而，这些方法的成功率有限，并没有完全自动化。已经提出使用图像处理技术，根据形状和材料自动检测识别建筑构件。已经使用纹理、颜色和形状信息来分类混凝土和钢铁等建筑材料，并检测和计算砖块数量外观。窗口检测和门检测的算法也得到了发展。还提出了用于检索建筑结构三维重建的多重视图几何。然而，Golparvar-Fard和Klein等人已经表明3D重建的点不如激光扫描仪获得的点精确。从图像创建稀疏点云的过程是耗时的，因为它可导致用于图像处理的单个列的额外计算时间达到7小时。
虽然大多数工作都侧重于户外环境，但还是引入了几种室内建筑数据采集方法。 Roh等人提出了一种室内进度监测系统，可自动检测室内图像中的建筑物体。然而，这种方法效率不够高，因为许多复杂室内环境会导致出现错误。 Klein等人对室内图像进行了摄影测量，以获得房间的尺寸。这种方法的缺点是使用摄影测量法从稀疏云中手动提取室内环境的尺寸，并需要在墙壁上安装视觉标记来执行图像拼接。林芳开发了一种基于计算机视觉的自动检测系统，用于砖瓦校准评估。虽然这个过程是高效的，但平铺任务是一个非常具体的次要任务，因此，这种方法不能推广到其他检查。一般来说，由于以下原因，室内环境中的物体检测是具有挑战性的：（a）不同室内环境中物体的外观有许多变化，（b）不同物体的变化很小模型和（c）大多数室内物体缺乏质感。
2.3 进度估计
需要将上一步检索到的使用点云、图像或视频的建立信息与计划中的信息进行比较，以评估当前进展情况，确定进度是否落后， 提前或按计划进行，并采取潜在的纠正措施。 通常将4D BIM模型（包括任务的时间表的BIM模型）用作计划中的模型，并将所建立的模型叠加在4D BIM上以继续进行两个模型之间的比较。 注册过程已经手动执行或以半自动方式进行。 Roh等人提出了一种需要人工交互注册建造和计划模型的附加方法。其中用户必须为每个图像分配上下文数据，例如时间，位置和透视。
在注册之后，下一步的进展是估计对象的识别，以及在计划模型中对象的匹配。 Golparvar-Fard等人使用体素和概率模型来检测进度。另一方面，博世和土库曼等人使用基于表面的识别度量。为每个物体计算识别表面，如果该表面超过最小阈值，该对象则认为被识别。 Zhang和Arditi开发了一种计算点云相关部分的点数的方法。 Rebolj等人已经使用识别元素特征之间的差异的算法来比较分割的站点图像和模型。假设模型和站点图像的视图在同一视角中显示相同的元素，上述方法对于室内环境和绘画或平铺等任务无法起作用，因为它们仅识别场景中是否存在对象，并且无法实时执行。
2.4 可视化
如第一节所述，除了有效的现场数据收集和及时的数据分析外，进度检查结果的有效可视化也至关重要。可视化建设项目进展的有效途径是使用增强现实（AR）。增强现实系统的主要问题是计算机生成和现实世界数据的准确对齐，这取决于跟踪用户观察方向和位置的准确性。
近年来，增强现实及其应用的兴趣有所增加。引入了几个平台，如AMIRE，ARVIKA，StudierStube，DWARF，DART等。 Lee＆Pentilde;a-Mora和Golparvar-Fard＆Pentilde;a-Mora探讨了施工进度的可视化。对于项目进度监视，叠加来自3D模型的计划图像和来自建筑环境的图像。叠加可得到一个清晰的视觉比较，什么是预定的和完成的。增强图像可以与时间表相关联以量化偏差。不同的颜色可以用于更好地显示进度偏差。 Golparvar-Fard＆Pentilde;a-Mora提出了一个半自动化系统，用于可视化进度监测，通过手动选择功能来调整计划和构建的视图。然而，使用固定摄像机来监测建筑物的室内环境是困难的。由于施工现场的动态环境，使用许多摄像机效率也不高。这些问题使得内部进展监测更具挑战性。为了克服上述挑战，Golparvar-Fard和Roh 等人开发了一个增强现实模型，用于可视化的进度状态，用户可以在施工现场进行虚拟演练，并评估进度。
其他基于AR的检查方法使用安装在固定位置的三脚架上的大型和重型设备。虽然这些系统可得到准确的定位，但它们缺乏移动性。其他AR应用程序使用基准标记。 使用基于标记的AR来获得施工现场活动的现场信息，开展钢筋混凝土缺陷管理体系。这些系统需要额外的时间才能在建筑物中安装标记。为了消除基准标记的使用，推出了Infospot，它是一种用于设备管理的移动AR系统。它采用三轴陀螺仪，加速度计，Wi-Fi和数字罗盘硬件。然而，
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