本发明涉及电力工程施工安全监测，尤其涉及大型基坑施工安全评估方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术：
1、在电力输送和城市建设等工程项目中，大型基坑施工是一项常见而复杂的工程活动。基坑施工过程中，安全风险管理是一个至关重要的环节，因为基坑工程事故不仅容易导致重大的经济损失，还可能对工人的生命安全造成威胁。特别是在野外山区的输电线路基坑施工中，由于其特殊的地理位置和施工环境，安全风险因素更加多样和复杂。此外，施工安全面临着由基坑形变引起的塌方、填埋和渗水等复杂风险，这些风险受到气象条件、地质类型及施工点地理位置等多种因素的影响。暴雨和大风等气象现象直接增加塌方风险和施工人员的安全威胁，而地质条件从松软土到特坚石的不同，对施工风险影响巨大。施工地的地理环境，如平原或山区，也对安全风险构成特定挑战。
2、鉴于上述因素的复杂性和多变性，传统的安全评估方法一般只考虑施工信息中某一个方面进行安全风险评估，往往难以全面和精确地评估和预测基坑施工中的安全风险，使得最后的评估结果不全面，安全评估准确率较低。
技术实现思路
1、本发明提供一种大型基坑施工安全评估方法、装置、设备以及存储介质，可以提高大型基坑施工安全评估的准确率。
2、为实现上述目的，本发明提供的一种大型基坑施工安全评估方法，包括：
3、获取施工信息，并提取所述施工信息中的施工时间序列特征、施工分类信息特征以及施工图像信息特征，其中，施工信息包括施工时间序列数据、施工分类数据以及施工图像数据；
4、对所述施工时间序列特征、施工分类信息特征以及施工图像信息特征进行特征融合，得到多模态信息特征；
5、根据所述多模态信息特征，利用施工安全评估模型进行安全评估，得到安全评估结果。
6、可选地，所述提取所述施工信息中的施工时间序列特征、施工分类信息特征以及施工图像信息特征，包括：
7、将所述施工时间序列数据按照时间节点转换为施工时间序列文本信息，并在所述文本信息中添加时间标签；
8、利用预设的时间序列特征提取模型提取所述施工时间序列文本信息的施工时间序列特征；
9、采用预设的多层感知机对所述施工分类数据执行特征提取操作，得到所述施工分类信息特征；
10、对所述施工图像数据进行卷积处理，得到施工图像数据的图像特征图；
11、将所述图像特征图利用激活函数进行激活处理，得到激活后图像特征图；
12、将所述激活后图像特征图进行最大池化处理，并将最大池化处理后的图像特征图展平为特征向量，得到所述施工图像信息特征。
13、可选地，所述利用预设的时间序列特征提取模型提取所述施工时间序列文本信息的施工时间序列特征，包括：
14、利用所述时间序列特征提取模型中文本提取算法提取出所述施工时间序列文本信息的文本向量，采用所述时间序列特征提取模型中自注意力机制对所述文本向量进行优化，得到优化文本向量；
15、将所述优化文本向量输入至所述时间序列特征提取模型中文本循环神经网络中，并采用所述文本循环神经网络中隐藏层对所述优化文本向量进行加权处理，得到所述施工时间序列特征。
16、可选地，所述采用预设的多层感知机对所述施工分类数据执行特征提取操作，得到所述施工分类信息特征，包括：
17、将所述施工分类数据输入至多层感知机通道，并采用多层感知机中隐藏层参数对所述施工分类数据进行加权处理，得到分类数据信息中的非线性特征；
18、将所述非线性特征输入至所述多层感知机中输出层，并采用输出层中权重矩阵对所述非线性特征进行加权求和操作，操作完成后得到所述施工分类信息特征。
19、可选地，所述对所述施工时间序列特征、施工分类信息特征以及施工图像信息特征进行特征融合，得到多模态信息特征，包括：
20、采用多头注意力机制将所述施工时间序列特征映射至时间序列特征空间，得到多头施工时间序列特征；
21、采用多头注意力机制将所述施工分类信息特征映射至分类信息特征空间，得到多头施工分类信息特征；
22、采用多头注意力机制将所述施工图像信息特征映射至图像特征空间，得到多头施工图像信息特征；
23、将所述多头施工时间序列特征、多头施工分类信息特征以及多头施工图像信息特征进行线性投影，并在所述线性投影完成后将线性投影结果利用所述多头注意力机制中每个头的权重进行加权拼接，得到所述多模态信息特征。
24、可选地，所述在所述线性投影完成后将线性投影结果利用所述多头注意力机制中每个头的权重进行加权拼接之前，还包括对所述多头注意力机制中每个头的权重的计算步骤。
25、可选地，所述对所述多头注意力机制中每个头的权重的计算步骤，包括：
26、计算所述多头注意力机制中每个头的输出的梯度信息，并汇总每个头的所述梯度信息得到所述多头注意力机制中每个头的全局梯度信息；
27、对所述每个头的全局梯度信息进行梯度加权类激活映射，得到每个头的权重。
28、为了解决上述问题，本发明还提供一种大型基坑施工安全评估装置，所述装置包括：
29、特征提取模块，用于获取施工信息，并提取所述施工信息中的施工时间序列特征、施工分类信息特征以及施工图像信息特征，其中，施工信息包括施工时间序列数据、施工分类数据以及施工图像数据；
30、特征融合模块，用于对所述施工时间序列特征、施工分类信息特征以及施工图像信息特征进行特征融合，得到多模态信息特征；
31、安全评估模块，用于根据所述多模态信息特征，利用施工安全评估模型进行安全评估，得到安全评估结果。
32、为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
33、至少一个处理器；以及，
34、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
35、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的大型基坑施工安全评估方法。
36、为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的大型基坑施工安全评估方法。
37、本发明通过提取所述施工信息中的施工时间序列特征，能够有效捕获文本中的长期依赖关系，此外，还通过提取所述施工信息中的施工分类信息特征以及施工图像信息特征，可以实现特征提取的全面性，提高安全评估结果的准确性，此外通过运用多头注意力机制进行特征融合，可以高效地整合不同来源的信息，从而可通过多模态信息特征增强了预测的精确度，进而可以提升安全评估结果的准确率。
1.一种大型基坑施工安全评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的大型基坑施工安全评估方法，其特征在于，所述提取所述施工信息中的施工时间序列特征、施工分类信息特征以及施工图像信息特征，包括：
3.如权利要求2所述的大型基坑施工安全评估方法，其特征在于，所述利用预设的时间序列特征提取模型提取所述施工时间序列文本信息的施工时间序列特征，包括：
4.如权利要求2所述的大型基坑施工安全评估方法，其特征在于，所述采用预设的多层感知机对所述施工分类数据执行特征提取操作，得到所述施工分类信息特征，包括：
5.如权利要求1-4之一所述的大型基坑施工安全评估方法，其特征在于，所述对所述施工时间序列特征、施工分类信息特征以及施工图像信息特征进行特征融合，得到多模态信息特征，包括：
6.如权利要求5所述的大型基坑施工安全评估方法，其特征在于，所述在所述线性投影完成后将线性投影结果利用所述多头注意力机制中每个头的权重进行加权拼接之前，还包括对所述多头注意力机制中每个头的权重的计算步骤。
7.如权利要求6所述的大型基坑施工安全评估方法，其特征在于，所述对所述多头注意力机制中每个头的权重的计算步骤，包括：
8.一种大型基坑施工安全评估装置，其特征在于，所述装置可以实现如权利要求1至7中任意一项所述的大型基坑施工安全评估方法，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的大型基坑施工安全评估方法。
