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龙图腾网获悉中建三局集团有限公司申请的专利一种基于人工智能的工程管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115170052B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210552927.0，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种基于人工智能的工程管理方法及系统是由乔彬彬;冷正华;毛事湘;刘创;朱晓伟;韩洋;程坤;李海;黄研;余爱敏;白茹静;宋理志;赵兵设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的工程管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人工智能的工程管理方法及系统；其中，所述方法包括：获取工人的打卡数据，对所述打卡数据进行预处理以获得工人特征矩阵；将所述工人特征矩阵输入工程进度识别模型，所述工程进度识别模型基于人工智能算法构建；根据所述工程进度识别模型的输出结果确定工程进度。本发明的方案无需工程管理人员现场寻访来确定工程进度，极大地提高了工程进度管理的效率。

本发明授权一种基于人工智能的工程管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的工程管理方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取工人的打卡数据，对所述打卡数据进行预处理以获得工人特征矩阵；所述打卡数据是指工人在进入施工区域时在入口的刷卡考勤数据； 将所述工人特征矩阵输入工程进度识别模型，所述工程进度识别模型基于人工智能算法构建； 根据所述工程进度识别模型的输出结果确定工程进度； 所述对所述打卡数据进行预处理以获得工人特征矩阵，包括： 根据打卡时间对所述打卡数据进行排序处理，按照第一时间间隔对排序处理后的打卡数据进行离散化处理，以得到第一打卡数据集合； 对所述第一打卡数据集合中的各子数据集合进行稳定性分析，在所述子数据集合的所述稳定性分析结果满足第一预设条件时，按照第二时间间隔对所述子数据集合进行离散化处理； 得到第二打卡数据集合，根据所述第二打卡数据集合获得工人特征矩阵； 其中，所述第一时间间隔大于所述第二时间间隔； 所述方法还包括对所述工程进度识别模型的预训练步骤： 获取工人的历史打卡数据，根据经过人工分解标注的工程进度数据对所述历史打卡数据进行离散化，以得到第三打卡数据集合； 对所述第三打卡数据集合进行重组处理，以获得训练集；其中，所述训练集中包括若干数据对，各所述数据对包括进度核心特征数据、进度衔接特征数据，且每个所述数据对中的所述进度核心特征数据和所述进度衔接特征数据在时间上邻接；以及，各所述数据对与所述工程进度数据关联； 将所述训练集中的各所述数据对输入所述工程进度识别模型以对其进行训练，直至满足训练监控指标为止； 所述根据所述工程进度识别模型的输出结果确定工程进度，包括： 根据所述输出结果确定工程进度属性，将所述工程进度属性与预设工程进度数据进行比对，判断是否存在工程逆行； 若否，则根据所述工程进度属性确定所述工程进度； 在判断存在工程逆行时，获取工程材料进场记录数据； 根据所述工程进度属性确定目标工程材料，确定所述工程材料进场记录数据中的所述目标工程材料满足第四预设条件的最新的记录时刻； 计算所述记录时刻与当前的时间间隔，若所述时间间隔小于或等于第二阈值，则确定所述工程进度为最新的上一工程进度；否则，确定根据所述工程进度属性确定所述工程进度。

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