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公开(公告)号:CN119180923A
公开(公告)日:2024-12-24
申请号:CN202411194491.8
申请日:2024-08-29
Applicant: 同济大学 , 创乐(上海)信息科技有限公司
IPC: G06T17/10 , G06Q10/0639 , G06Q50/08 , G06V10/762 , G06V20/10 , G06V20/64
Abstract: 本发明涉及一种基于施工场景三维建模的作业面进度识别方法及设备,该方法包括:获取塔吊摄像头多视角采集目标建筑的图像集,在现场布置地面控制点,基于融合GCP的改进COLMAP框架,进行三维重建以及尺度恢复,得到具有真实尺度的点云场地模型;构建自适应滤波器,根据得到的真实尺度的点云场地模型,分离主体建筑模型;基于施工作业面点云分布特点,统计主体建筑高度,识别作业面,得到作业面高度,评估施工进度。与现有技术相比,本发明具有根据施工制高点的塔吊摄像头多视角采集的图像,实时精确地评估作业面进度等优点。
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公开(公告)号:CN118314188A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410414016.0
申请日:2024-04-08
Applicant: 同济大学 , 创乐(上海)信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种塔吊视角下施工场景三维重建的图像采集及处理方法,该方法基于在塔吊吊臂前端布设摄像头来实现,所述方法包括以下步骤:步骤S1,在建筑施工现场的塔吊吊臂前端布设摄像头,并设置好摄像头的位姿;步骤S2,在塔吊工作过程中,布设在塔吊上的摄像头对目标建筑进行拍摄,以获取目标建筑的图像集;步骤S3,基于目标建筑的图像集,对目标建筑进行三维重建,以获得目标建筑的稠密点云模型;步骤S4,对三维重建的效果进行评估,并确定不同质量等级和重建模型用途。与现有技术相比,本发明具有采集图像自动化、采集图像质量高和建模高效等优点。
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公开(公告)号:CN112819306A
公开(公告)日:2021-05-18
申请号:CN202110090185.X
申请日:2021-01-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/06 , G06K9/00 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的工作效率评价方法、系统、设备及介质,属于计算机视觉领域,方法包括:获取施工现场的视频图像;通过深度学习模块从视频图像中识别出工人,再通过行人重识别模块识别出工人的工种,确定工人的工种信息;对工人进行持续地识别和捕捉,记录工人的工作信息,工作信息至少包括位置信息;根据工种信息获取预设判断条件,结合位置信息判断工人是否为工作状态;根据工作状态的持续时间和预设的标准工作时间,确定工人的工作效率。本发明通过预设判断条件中的工作区域、工作路径区域和工种群聚三个方面,对工人的位置信息进行判别,获取工人的工作状态和工作效率。本发明能够弥补现有评价方法中的一些不足。
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