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申请/专利权人：青岛珞宾通信有限公司;重庆市珞宾信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的施工质量评价方法，属于施工质量评价技术领域，包括以下步骤：S1、拍摄实时安装图像，并获取光缆分纤箱的标准安装示意图；S2、对实时安装图像进行预处理，得到标准安装图像；S3、确定安装差异系数；S4、确定光缆分纤箱的安装是否合格。本发明的施工质量评价方法能够自动且准确地检测光缆分纤箱中各设备的位置准确性，大大提高了检测效率和准确性，降低了人工检测的成本和出错率；同时，该方法还具有广泛的应用前景，可推广至其他领域的施工图检测中。

主权项：1.一种基于人工智能的施工质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在光缆分纤箱安装完成时，拍摄实时安装图像，并获取光缆分纤箱的标准安装示意图；S2、对实时安装图像进行预处理，得到标准安装图像；S3、为标准安装图像对应的正样本集生成正样本示范系数，为标准安装示意图对应的负样本集生成负样本示范系数，确定安装差异系数；S4、根据标准安装图像与标准安装示意图之间的安装差异系数，确定光缆分纤箱的安装是否合格；所述S3包括以下子步骤：S31、为标准安装图像构建正样本集，为标准安装示意图构建负样本集；S32、将正样本集中所有样本的二范数之和作为正样本示范系数，将负样本集中所有样本的二范数之和作为负样本示范系数；S33、根据正样本示范系数和负样本示范系数，确定标准安装图像与标准安装示意图之间的安装差异系数；所述S31中，正样本集M+的表达式为：；式中，R1+表示标准安装图像中第1个像素点的红色通道值，G1+表示标准安装图像中第1个像素点的绿色通道值，B1+表示标准安装图像中第1个像素点的蓝色通道值，T1+表示标准安装图像中第1个像素点的透明度信息，Ri+表示标准安装图像中第i个像素点的红色通道值，Gi+表示标准安装图像中第i个像素点的绿色通道值，Bi+表示标准安装图像中第i个像素点的蓝色通道值，Ti+表示标准安装图像中第i个像素点的透明度信息，RI+表示标准安装图像中第I个像素点的红色通道值，GI+表示标准安装图像中第I个像素点的绿色通道值，BI+表示标准安装图像中第I个像素点的蓝色通道值，TI+表示标准安装图像中第I个像素点的透明度信息；所述S31中，负样本集M-的表达式为：；式中，R1-表示标准安装示意图中第1个像素点的红色通道值，G1-表示标准安装示意图中第1个像素点的绿色通道值，B1-表示标准安装示意图中第1个像素点的蓝色通道值，T1-表示标准安装示意图中第1个像素点的透明度信息，Rj-表示标准安装示意图中第j个像素点的红色通道值，Gj-表示标准安装示意图中第j个像素点的绿色通道值，Bj-表示标准安装示意图中第j个像素点的蓝色通道值，Tj-表示标准安装示意图中第j个像素点的透明度信息，RJ-表示标准安装示意图中第J个像素点的红色通道值，GJ-表示标准安装示意图中第J个像素点的绿色通道值，BJ-表示标准安装示意图中第J个像素点的蓝色通道值，TJ-表示标准安装示意图中第J个像素点的透明度信息；所述S33包括以下子步骤：S331、为正样本集中各个样本生成分类标签值；S332、将正样本集中每个样本的元素填入第一矩阵的每列中，生成第一矩阵；S333、将负样本集中每个样本的元素填入第二矩阵的每列中，生成第二矩阵；S334、将第一矩阵和第二矩阵垂直拼接，生成样本矩阵；S335、利用样本矩阵以及正样本集中各个样本的分类标签值，生成样本分类值；S336、利用正样本示范系数和负样本示范系数对样本分类值进行调整，生成安装差异系数；所述S331中，正样本集中第u个样本的分类标签值Yu的计算公式为：；式中，Ru+表示第u个样本对应的像素点的红色通道值，Gu+表示第u个样本对应的像素点的绿色通道值，Bu+表示第u个样本对应的像素点的蓝色通道值，Mu表示第u个样本值，γ表示超参数，exp·表示指数函数；所述S335中，样本分类值D的计算公式为：；式中，βk表示样本矩阵的第k个特征值对应的特征向量，Yu表示正样本集中第u个样本的分类标签值，K表示样本矩阵的特征值个数，U表示正样本集的样本数量；所述S336中，安装差异系数A的计算公式为：；式中，f1表示正样本示范系数，f2表示负样本示范系数，max·表示最大值函数，min·表示最小值函数，D表示样本分类值。

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