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公开(公告)号：CN109858367B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201811632875.8
申请日：2018-12-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于建筑工程信息化相关技术领域，其公开了适用于工人通过支撑不安全行为的视觉自动化检测方法，该方法包括以下步骤：(1)基于施工现场监控视频，采集关于工人在无安全防护设施下，通行支撑结构的原始数据；(2)对原始数据内的图像进行手动标注，形成数据集。标注分为3种，分别是钢支撑、混凝土支撑、工人。(3)用COCO公开数据集、及标注后的数据集，训练基于Mask RCNN的分割掩码预测模型。(4)将预测模型生成的分割掩码输出给重叠判断模块，后者判断工人与支撑的位置关系，决定是否存在工人通行深基坑支撑的不安全行为。本发明能够检测不安全通行基坑支撑结构的行为，成本低，易推广，且具有较高的自动化程度。
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公开(公告)号：CN110232320A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910380831.9
申请日：2019-05-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于建设工程安全管理信息化领域，公开了一种实时检测工地现场工人危险靠近施工机械的方法，包括：步骤1，收集施工环境下包含目标对象的原始图像；步骤2，利用原始图像训练YOLOv2模型；步骤3，提取工地现场的实时视频流，由训练后的YOLOv2模型输出目标对象类型及位置；步骤4，基于输出的目标对象中机械的位置变化量判断机械是否处于工作状态；步骤5，计算工人和与其最近的工作状态下的机械之间的距离，并与相应的既定阈值对比，判断工人是否位于危险区域内。本发明通过实时提取视频流，识别图像中的机械和工人，判断机械的工作状态并测算工人与机械的距离，即时可靠，为避免工地现场人机碰撞事故的发生提供有力保障。
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公开(公告)号：CN109858367A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811632875.8
申请日：2018-12-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于建筑工程信息化相关技术领域，其公开了适用于工人通过支撑不安全行为的视觉自动化检测方法，该方法包括以下步骤：(1)基于施工现场监控视频，采集关于工人在无安全防护设施下，通行支撑结构的原始数据；(2)对原始数据内的图像进行手动标注，形成数据集。标注分为3种，分别是钢支撑、混凝土支撑、工人。(3)用COCO公开数据集、及标注后的数据集，训练基于Mask RCNN的分割掩码预测模型。(4)将预测模型生成的分割掩码输出给重叠判断模块，后者判断工人与支撑的位置关系，决定是否存在工人通行深基坑支撑的不安全行为。本发明能够检测不安全通行基坑支撑结构的行为，成本低，易推广，且具有较高的自动化程度。
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公开(公告)号：CN110232320B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201910380831.9
申请日：2019-05-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于建设工程安全管理信息化领域，公开了一种实时检测工地现场工人危险靠近施工机械的方法，包括：步骤1，收集施工环境下包含目标对象的原始图像；步骤2，利用原始图像训练YOLOv2模型；步骤3，提取工地现场的实时视频流，由训练后的YOLOv2模型输出目标对象类型及位置；步骤4，基于输出的目标对象中机械的位置变化量判断机械是否处于工作状态；步骤5，计算工人和与其最近的工作状态下的机械之间的距离，并与相应的既定阈值对比，判断工人是否位于危险区域内。本发明通过实时提取视频流，识别图像中的机械和工人，判断机械的工作状态并测算工人与机械的距离，即时可靠，为避免工地现场人机碰撞事故的发生提供有力保障。
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