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施工性能监测通过静止图像，延时照片和视频流：现在，明天和未来
先进工程信息学文章二月2015
影响因子：1.63·DOI：10.1016/j.aei.2015.01.011
作者，包括:
俊阳男子胡园
西北工业大学明知大学
10出版物103引文133出版物16引文
见型材见型材
摩尼golparvar胭脂
伊利诺伊大学厄本那-香槟分校
123出版物765引文
及时、准确地监控现场施工作业，能为项目的具体问题带来即时意识。它为从业者提供信息，他们需要轻松和快速地进行项目控制决策。尽管他们的重要性，目前的做法仍然是耗时的，昂贵的，容易出现错误。为了便于收集和分析性能数据的过程中，研究人员专注于设计方法，可以半自动或自动评估场操作在项目层面和操作层面。一个主要的工作特别专注于开发计算机视觉技术，可以利用静止图像，记录工作进展延时照片和视频流。为此，本文广泛回顾了这些国家的最先进的视觉为基础的施工性能监测方法。基于信息感知和输出的类型，这些方法主要分为2类（即项目级：视觉监测的民用基础设施或建筑元素与操作水平：施工设备和工人的视觉监测）。在这些方法中所用的基本配方和假设进行了详细讨论。最后，在未来的研究需要解决的知识差距，确定。
1。景区简介
对现场施工作业进行系统的监控，可以使项目的具体问题立即意识到4。它提供了医生的–业主、承包商、分包商和零售商，–他们需要方便快捷[5,6]使项目控制决策的信息。现场项目监测通常包括跟踪项目级信息，以及直接观察、调查和访谈，用于监控歌剧的层次信息。虽然这些方法是互补的，他们每个人的设计和设计，以衡量一个建筑生产的某些方面。实施的实践—
通讯作者。电话： 86 159 9170 2599。
电子邮件地址：骏洋@的工具。edu。cn（J.杨），mwpark@mju.ac.kr
（M. W.公园），pvela @盖特.edu（P.A. Vela），mgolpar@illinois.edu
（M. golparvar胭脂）。
1电话： 82 31 330 6411。
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3电话： 1 217 300 5226。
http://dx.doi.org/10.1016/j.aei.2015.01.011 1474-0346 / 2015 Elsevier公司保留所有权利。
这些方法也有所不同，在不同的施工企业明显。
监测项目的水平信息涉及到的程度，建设计划正在进行。更具体地说，它突出的性能偏差发生时，指的是跟踪工程进度的民用基础设施或建筑元素和质量监控工作的执行。这些评估的结果包括单价，如进度绩效指数（SPI）性能指标相关，然后在挣值分析或计划每完成（PPC）在最后计划者体系。因此，这些方法不仅揭示了有关的全球生产的结果，不涉及测量的性能，利用施工设备和工人的问题。
在操作层面上衡量施工生产，无论是现场观察和调查或基于面试的方法是使用[ 7，10 ]。这些方法表征程度的工人和设备得到充分利用，是一个安全的工作环境下工作（这一过程被称为正式活动监测）。通过跟踪设备的动作和活动
工艺人员和相关的性能指标如船员平衡图表形式的生产力–连同河畔韦斯和访谈–运行监测水平突出的根源，为什么性能偏差发生在操作层面。
虽然一个监测项目层面和操作层面的信息提供了一个可行的解决方案来提高现场操作的框架，但一个主要的局限性在于实施现有的方法是耗时，昂贵，而且容易出错。更具体地说，目前的实践中，在进展监测缺乏的人，机器的互动性。目前大多数查询网站的情况进行（1）旅游网站和挂车之间访问的纸质图纸和规格生成评估更新的基础或（2）在手动访问和搜寻计划通过平板电脑需要特定的3D渲染视图的计划是事先为每个检验任务[ 11，14 ]–手动生成。
这个过程是非常耗费时间的，由于在一个网站上有成千上万的元素和数百个建筑活动。
同时对绩效差的施工计划和建造的性能主要依赖于对经验的现场督察，使其主观往往容易出错（见图1）。此外，需要额外的信息在后处理阶段可能需要联系现场工程师异地或实地督察回到现场，在后一阶段的实际进展状况可能已经改变了进行额外的数据收集。
与现行的活动监测和分析的做法是一样的。网站活动包括许多方，如承包商、分包商和交易，他们可能需要设备来完成他们的任务。管理这些活动，以达到最大的运作效率，从所需的资源是困难的，如由全国研究委员会报告[ 15 ]是不是通常做得很好。直接观测手册实施也费时，劳动密集型的，并且可以容易出现的错误。重要的信息，这是需要手动收集来自不同地点的建筑工地可能产生不利影响的质量进行了分析，并根据美国国家标准和技术研究所，最大限度地减少了机会，连续工作台标志和监测，这是一个必要的步骤，为性能改进[ 16 ]。此外，这些模型只能提供后处理的建设活动的评价。这样的post-e-valuation模型仅适用于企业的生产过程是重复的例行公事。在一次性建设项目运行状态的情况下，没有自动和近实时的数据采集，这种技术将有限的利益–20 [ 17 ]。
对项目水平和操作水平的监测，收集数据并将其转化为信息带走了更重要的任务是确定绩效改进，机会评估其他替代方案，并进行假设分析。考虑到这些挑战，需要的automation”在这些方面变得更清晰，其实也是高光由美国国家工程院院士。在过去的十年中，先进的信息和通信技术（ICT）已越来越多地应用于建设项目，解决当前的限制并提供自动数据采集和分析。作为一种容易被广泛的传播媒体，图像和视频已经成为共同建设网站盛行。应用计算机视觉技术来分析记录的图像和视频自动吸引了许多来自土木工程师和计算机科学家的关注，这些年。计算机视觉和土木工程研究人员和一些跨学科的努力使得测量之间的合作，检测和跟踪的民用基础设施—
真正的元件、设备和工人，其中发挥关键作用的施工性能监测中的应用，如进度监控、质量控制、经营分析、[ 2,18 ]安全监测和职业健康评估。
以下是一个全面的文献回顾在国家的最先进的基于视觉的施工性能监测，这将是基于层次的信息感知与相应的输出结构（即项目级别：民用基础设施或建筑元素与操作水平：设备和工人）。民用基础设施或建筑构件的可视化监控包括认识国家（包括几何尺寸和外观）的民用基础设施或建筑元素随着时间的推移和比较了STA.
图1。工作流的记录、分析、设计、实施管理决策对许多建筑工地–数据从bimanywhere和麦卡锡的基础上提出了在fiatech2013建设研讨会。
图2。使用静止图像的进展监测和质量保证/质量控制的概述。图像从[ 30 ]
图3。叠加4D BIM在时移图像和彩色编码进度偏差基于隐喻的交通灯的颜色使用了23,29 [方法]。（对于本图中所提及的颜色的引用，读者可以参考本文的网络版本）
图4）。such as黑莓智能数据采集的方法（35，36）也提出，是通过空中机器人。
进步的图像集。
2.1。基于occupancy评估方法
BIM建筑元素和建筑学院在线监测在项目现场。[ 1 ]使用点云
为跟踪对象的具体建设和临时中学，f时空对象从模板和钢筋混凝土柱。介绍了点云法使用BIM的机械/电气/管道监测（MEP）序列。在引进模式的Kim等人的方法。[ 39 ]扫描结果在健身，matches with the revises BIM，and the竣工状态。当使用这些方法所产生的激光扫描点云，they are仍然适用的点云模型generated using或视频图像重建程序。
在golparvar method by -胭脂等人。[ 3 ]（NES）利用SCE密集成的基于图像的三维点云的BIM和原因，从occupancy both about和能见度作为竣工计划和展望。这些评估与机器学习方法和supervised progress is，for a binary inferred健身时尚元素——即进步到身体或not for an是元素。图5 illustrates creating the steps of as新建4D点云，点云superimposing with the BIM，进度监测和自动d4ar from the generated––4维增强现实模型中引进AS（3.31）。
尽管他们的重要性，occupancy方法不是基于capable of different between of involved differentiating课程建设学院在西安操作元素。for example for occupancy，与基流精度的评估，它是很难有什么不同-成entiate to between，放置，和反向充填混凝土基础dation of the current inferring华尔和进步了。[汉]和golparvar -腮红40,41属性这些问题（1）缺乏to the
of detail which is typically在BIM used as the基础进度监测和（2）for the of that allow序列缺乏操作细节formalized建设成such as，补强，放置，和剥离inferred to be automatically。他们的工作emphasizes the need for Research on继续appearance基方法的区别和infer这样ferentiate to details from the content of the二维directly
Images。在下面的，the of appearance———艺术基方法是引进和应用他们在the context of Automated进度监测从基于图像的点云是discussed BIM。
2.2。基于形貌的方法
在过去的十年，several手动，半自动和自动监测的方法，为利用信息是提出的发展面貌。在应用工作组focuses on the of Images of Time - lapsed方法和三维模型。时间lapsed images are taken at a是固定的位置和注册与BIM [ 23,25 ]。the
注册的图像，然后是analyzed compared with the AS模型[ 23,25 ]计划。重要的是要守的方法相似
在考虑不同的图像在Visual变化点在时间24,26–28,42 [ ]。这些compared changes are then to for 3D模型计算是percent complete是计划。
一个在线网络建设工作focuses of探测对象从现场图像。〔43〕朱和brilakis提出利用边缘检测
Hough变换方法和具体技术与umns for探测。similarly，吴等人。[ 44 ]安图像分割。
method for列具体的探测。Kim等人。[ 45 ]使用安
做图像处理室和pan–tilt–zoom installed such as 3D CAD程序和彩色图像掩模清除噪声滤波器基于4D CAD模型，在职业教育。kropp等人。〔46〕发现在不同国家使用distinct features of a—struction to drywall进度监视器。
在主流的研究有广泛的物质至上的on the of from位图像分类问题。brilakis等人。48,49 [ ]
〔43〕朱布尔布尔brilakis图像素材分类-介绍
阳离子技术。我等。[ 50 ]出现茶艺表演of的区别
ferent机器学习算法，基于彩色信息和具体的检测杠杆。在季米特洛夫-腮红golparvar [ 51 ]和素材库的建设，引进which contains（WCL）is different categories of 20个3000的图像samples of Materials and a method for识别，分类和struction Materials from of images is给模板。在最近的工作中更多的在线杂志，汉布尔
能够在超出通常代表的承包商日程安排的操作层面上跟踪进展情况。
虽然在占用和外观为基础的方法的研究方面取得了显着的进展，几个关键领域仍然保持开放的未来研究。这些开放的研究挑战，在一起讨论在4节。在以下方面，介绍了用于检测，跟踪和识别活动的建筑设备和工人和他们的应用程序进行了详细讨论。
图5。对d4ar–4维增强现实–建模的管道，和自动化的进展情况的基础上，介绍了监测方法.
图6。基于物料分类监控施工进度采用4D BIM和现场图片.
3。施工设备和工人的视觉监控
检测、跟踪和分析施工单位认识他们的行为遵循的视频分析的基本方法，也是将视觉信息进入管道
施工监控中的应用知识。图7显示了一个基于视觉的检测，跟踪和分析活动的建筑设备和工人，以及他们的应用程序的安全监测，职业健康评估和碳足迹基准。除了常规的检测–跟踪–分析管道，建筑活动也可以进行特征点的学习运动流没有明确跟踪任何实体[ 18 ]。
3.1。建筑实体的检测与识别
如上所述，施工单位检测或识别是基于监测的操作水平视觉的第一步。它主要涉及检测移动物体上的
建筑工地或建筑实体关系识别某些类型（如工人或挖掘机）。
背景差法是运动目标检测中应用最广泛的方法。假设一个背景图像，它表示静态或相对静态的场景，可以选择或产生从视频流。然后给定一个输入帧，移动的对象可以被检测到通过阈值
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