The Innovation Informatics | 让工地“自己汇报进度”：自主无人机 + 少样本视觉智能的工序级监测

背景：施工现场的进度判断高度依赖人工巡检，信息零散且反馈滞后，难以满足精细化管理需求。现有无人机和视觉技术多停留在构件识别层面，无法理解具体的施工工序，存在语义鸿沟。研究目的：本文旨在探索利用自主无人机与少样本视觉智能技术，实现施工现场的工序级进度自动感知，将航拍影像转化为可预警的进度信息。结论：研究提出了一种结合自主无人机数据采集与小样本学习框架的整体解决方案，通过位置识别、ROI检测和工序分类的协同，实现了在标注稀缺条件下对施工工序的稳健识别。该方法能将连续影像转化为工序时间线，有助于早期发现进度偏差，并为与数字孪生等系统融合奠定基础，展示了从自动化采集走向智能理解施工现场的现实路径。