1. 本选题研究的目的及意义
随着我国建筑业的快速发展和信息技术的不断进步，建筑施工现场的劳务管理面临着新的挑战和机遇。
传统的劳务管理模式存在着效率低下、成本高昂、安全风险难以控制等问题，已难以适应现代建筑业的发展需求。
而数据驱动的智能劳务管理，则为解决这些问题提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着大数据、人工智能等技术的快速发展，数据驱动的智能劳务管理逐渐成为国内外研究的热点。
1. 国内研究现状
国内学者在数据驱动的建造现场智能劳务管理方面进行了一些有益的探索，主要集中在以下几个方面：
劳务人员信息化管理：开发了基于BIM、RFID等技术的劳务人员信息管理系统，实现了对劳务人员身份、技能、考勤等的实时追踪和管理。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕数据驱动的建造现场智能劳务管理这一主题，从以下几个方面展开深入研究：
1.建造现场劳务数据采集与分析:-研究建造现场劳务数据的来源、类型和特点，探讨有效的劳务数据采集方法和技术，建立科学的数据预处理和清洗机制，并利用数据挖掘、机器学习等方法对劳务数据进行特征提取和分析，揭示劳务管理的内在规律和潜在问题。
2.基于数据驱动的建造现场智能劳务管理模型构建:-基于已采集和分析的劳务数据，构建智能劳务管理模型，包括劳务人员智能识别与跟踪模型、劳务行为分析与预警模型、劳务效率评估与优化模型、劳务成本预测与控制模型、劳务风险识别与防范模型等，为智能劳务管理平台的开发提供理论基础和技术支持。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实证研究相结合的方法，以数据驱动为指导思想，以人工智能技术为支撑，开展建造现场智能劳务管理研究。
具体研究方法和步骤如下：
1.文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解建造劳务管理、数据驱动、人工智能等领域的理论基础、研究现状和发展趋势，为本研究提供理论支撑和参考依据。
2.案例分析法：选择典型的建造项目作为案例，对其劳务管理现状进行深入调研，分析现有劳务管理模式存在的问题和不足，为智能劳务管理模型的构建提供实际依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建基于多源数据的建造现场劳务管理数据模型：整合来自传感器、视频监控、可穿戴设备、项目管理系统等多源数据，构建全面、准确反映建造现场劳务管理现状的数据模型。
2.提出基于深度学习的劳务行为识别与分析方法：利用深度学习技术对采集到的劳务人员行为数据进行分析，实现对危险行为、违规操作等的自动识别和预警，提高现场安全管理水平。
3.构建基于数据驱动的劳务效率评估与优化模型：结合定量和定性指标，构建科学合理的劳务效率评估体系，并利用数据分析技术识别影响效率的关键因素，提出针对性的优化策略。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王勇,王丹,周剑.基于BIM与物联网的施工现场人员安全管理系统设计[J].建筑工程技术与设计,2021(12):44-45.
[2] 黄猛,王发曾,刘洋.基于BIM GIS的智慧工地人员管理系统设计与实现[J].工程建设与设计,2021(22):55-57.
[3] 黄河.基于“互联网 ”的建筑劳务用工管理模式研究[J].工程经济,2020,38(09):62-65 96.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
