一种基于多任务学习的管廊施工过程风险预测方法

本发明公开了一种基于多任务学习的管廊施工过程风险预测方法，属于管廊安全状态评估技术领域，本发明采用了一种多任务学习模型，通过结合多视角图像数据、结构健康监测数据等多种信息源，构建了能够处理复杂场景下时空相关性的深度学习模型，实现对施工现场潜在安全隐患的实时预测和警报，该方法克服了现有技术中数据单一、人工依赖性强、风险预测滞后等缺点，有效提高了施工风险预测的精度和响应速度。