(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211417484.0 (22)申请日 2022.11.14 (71)申请人 深圳市地铁集团有限公司 地址 518038 广东省深圳市福田区莲 花街 道福中一路1016号 地铁大厦 申请人 深圳铁路投资 建设集团有限公司 (72)发明人 郭桃明　黄力平　崔青玉　潘健英　 刘永祥　韩伟杰　王健　贾亦齐　 李洪庆　马婷婷　王晓刚　蒋小锐　 孟超　吴洋　王聚辉　黄晓莉　 (74)专利代理 机构 北京集智东方知识产权代理 有限公司 1 1578 专利代理师 刘林　陈攀 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06F 30/13(2020.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 一种城际铁 路钢筋工程量的计算方法、 系统 及设备 (57)摘要 本发明提供了一种城际铁路钢筋工程量的 计算方法、 系统及设备， 所述方法包括： 获取第一 数据和第二数据； 利用所述第二数据对卷积神经 网络模型进行训练， 得到钢筋信息生成模型； 将 所述第一数据输入所述钢筋信息生成模型中， 得 到第一结果， 所述第一结果包括待计算钢筋工程 量的钢筋设计图纸中包含的钢筋信息； 基于所述 第一结果， 采用至少三种钢筋工程量计算方法计 算城际铁路的钢筋工程量， 得到多个钢筋工程量 计算结果； 基于多个所述钢筋工程量计算结果和 基于密度的聚类算法， 得到城际铁路的最终钢筋 工程量计算结果。 通过本发明的方法可以快速准 确方便的获取到钢筋信息， 并提高最终钢筋工程 量计算结果的准确度。 权利要求书3页 说明书8页 附图3页 CN 115496000 A 2022.12.20 CN 115496000 A 1.一种城际铁路钢筋工程 量的计算方法， 其特 征在于， 包括： 获取第一数据和第 二数据， 所述第 一数据包括待计算钢筋工程量的城际铁路的钢筋设 计图纸； 所述第二数据包括历史钢筋设计图纸和所述历史钢筋设计图纸中包含的钢筋信 息； 利用所述第二数据对卷积神经网络模型进行训练， 得到钢筋信息生成模型； 将所述第 一数据输入所述钢筋信息生成模型中， 得到第一结果， 所述第一结果包括待计算钢筋工程 量的钢筋设计图纸中包 含的钢筋信息； 基于所述第一结果， 采用至少三种钢筋工程量计算方法计算城际铁路的钢筋工程量， 得到多个钢筋工程 量计算结果； 基于多个所述钢筋工程量计算结果和基于密度的聚类算法， 得到城际铁路的最终钢筋 工程量计算结果。 2.根据权利要求1所述的城际铁路钢筋工程量的计算方法， 其特征在于， 利用所述第 二 数据对卷积神经网络模型进行训练， 得到钢筋信息生成模型， 包括： 将所述历史钢筋设计图纸和所述历史钢筋设计图纸中包含的钢筋信息作为一个样本 中包含的数据， 得到样本集； 将所述样本集输入卷积神经网络模型中， 将所述历史钢筋设计图纸作为输入， 所述历 史钢筋设计图纸中包含的钢筋信息作为输出， 所述卷积神经网络模型包括多个卷积层， 在 进行卷积处理时， 在多个所述卷积层中任意选取 预设个数的卷积层， 形成卷积层集 合； 将所述卷积层集合中的卷积层进行排序标号， 得到排序标号后的卷积层集合， 基于所 述样本集和排序标号后的卷积层集合， 完成所述样本集对所述卷积神经网络模型 的训练， 得到所述钢筋信息生成模型。 3.根据权利要求2所述的城际铁路钢筋工程量的计算方法， 其特征在于， 将所述卷积层 集合中的卷积层进行排序标号， 得到排序标号后的卷积层集合， 基于所述样本集和 排序标 号后的卷积层集合， 完成所述样本集对所述卷积神经网络模型的训练， 得到所述钢筋信息 生成模型， 包括： 将所述排序标号后的卷积层集合中排列第 一的卷积层记为第 一卷积层， 排列最后的卷 积层记为第二卷积层， 基于所述样 本集， 计算所述第一卷积层的所有的输入通道数据， 并对 每个所述输入通道数据按照预设的划分规则进行划分处 理， 得到多个数据块； 按照每个所述数据块的序号， 依次利用所述第 一卷积层对每个所述数据块进行卷积处 理， 并依次将所述第一卷积层 对每个所述数据块的卷积结果输入所述排序标号后的卷积层 集合中排列第二位的卷积层， 直到利用所述第二卷积层完成对每个数据块的卷积处理； 将 所述第二卷积层的全部输出作为位于所述第二卷积层之后的网络的输入数据， 完成每个样 本对所述卷积神经网络模型的训练， 得到输出结果； 其中， 在利用每个卷积层对 数据块进 行 处理时， 引入宽度因子进行优化； 将所述输出结果与所述样本对应的钢筋信息进行比较， 求出两者之间的误差， 将所述 误差反向传播回所述卷积神经网络模型， 更新权重， 反复训练的过程得到所述钢筋信息生 成模型。 4.根据权利要求1所述的城际铁路钢筋工程量的计算方法， 其特征在于， 基于所述第 一 结果， 采用至少三种钢筋工程量计算方法计算城际铁路的钢筋工程量， 得到多个钢筋工程权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115496000 A 2量计算结果， 包括： 基于所述第一结果， 利用Revit软件计算城际铁路的钢筋工程 量； 将所述第一结果发送至工作 人员， 并接收所述工作人员上传的城际铁路的钢筋工程量 计算结果； 获取第三数据， 所述第 三数据包括历史钢筋信 息和所述历史钢筋信 息对应的钢筋工程 量， 利用所述第三数据对神经网络模型进 行训练， 得到训练好的模型， 将所述第一结果输入 所述训练好的模型， 得到城际铁路的钢筋工程 量计算结果。 5.一种城际铁路钢筋工程 量的计算系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取第一数据和第二数据， 所述第一数据包括待计算钢筋工程量的城 际铁路的钢筋设计图纸； 所述第二数据包括历史钢筋设计图纸和所述历史钢筋设计图纸中 包含的钢筋信息； 训练模块， 用于利用所述第二数据对卷积神经网络模型进行训练， 得到钢筋信息生成 模型； 将所述第一数据输入所述钢筋信息生成模型中， 得到第一结果， 所述第一结果包括待 计算钢筋工程 量的钢筋设计图纸中包 含的钢筋信息； 第一计算模块， 用于基于所述第一结果， 采用至少三种钢筋工程量计算方法计算城际 铁路的钢筋工程 量， 得到多个钢筋工程 量计算结果； 第二计算模块， 用于基于多个所述钢筋工程量计算结果和基于密度的聚类算法， 得到 城际铁路的最终钢筋工程 量计算结果。 6.根据权利要求5所述的城际铁路钢筋工程量的计算系统， 其特征在于， 训练模块， 包 括： 构建单元， 用于将所述历史钢筋设计图纸和所述历史钢筋设计图纸中包含的钢筋信 息 作为一个样本中包 含的数据， 得到样本集； 选取单元， 用于将所述样本集输入卷积神经网络模型中， 将所述历史钢筋设计图纸作 为输入， 所述历史钢筋设计图纸中包含的钢筋信息作为输出， 所述卷积神经网络模型包括 多个卷积层， 在进 行卷积处理 时， 在多个所述卷积层中任意选取预设个数的卷积层， 形成卷 积层集合； 训练单元， 用于将所述卷积层集合中的卷积层进行排序标号， 得到排序标号后的卷积 层集合， 基于所述样本集和 排序标号后的卷积层集合， 完成所述样本集对所述卷积神经网 络模型的训练， 得到所述钢筋信息生成模型。 7.根据权利要求6所述的城际铁路钢筋工程量的计算系统， 其特征在于， 训练单元， 包 括： 第一计算子单元， 用于将所述排序标号后的卷积层集合中排列第 一的卷积层记为第 一 卷积层， 排列最后的卷积层记 为第二卷积层， 基于所述样 本集， 计算所述第一卷积层的所有 的输入通道数据， 并对每个所述输入通道数据按照预设的划分规则进行划分处理， 得到多 个数据块； 训练子单元， 用于按照每个所述数据块的序号， 依次利用所述第一卷积层对每个所述 数据块进 行卷积处理， 并依次将所述第一卷积层对每个所述数据块的卷积结果输入所述排 序标号后的卷积层集合中排列第二位的卷积层， 直到利用所述第二卷积层完成对每个数据 块的卷积处理； 将所述第二卷积层的全部输出作为位于所述第二卷积层之后的网络的输入权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115496000 A 3