一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法，包括以下步骤：在预设区域边缘摆放若干个路障，并安装闭路电视对路障情况进行监控，产生监控视频流；通过所述监控视频流，使用计算机视觉检测方法实时检测路障摆放情况和建筑工人情况；所述基于视觉的缺失检测方法包括掩模比较法和缺失目标检测方法；将路障缺失的区域边缘标记为危险区域；在危险区域发现建筑工人时，进行危险提示。本发明专利技术通过先进的深度学习方法检测路障缺失情况，有效防止高处坠落事故的发生，广泛应用于各建筑施工领域，并为相关技术人员提供新的研究方向。并为相关技术人员提供新的研究方向。并为相关技术人员提供新的研究方向。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法、装置和存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机图像检测领域，尤其是一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法、装置和存储介质。

技术介绍

[0002]根据建筑施工安全法规的要求，所有位于高处的开放平台须在平台边缘摆放路障，以防止高处坠落的发生。但在实际施工中，有些时候需要拆除路障才可进行施工，如安装预制墙时。在这些紧急情况下，需要提醒现场主管，以确保工人在移除路障之前已穿戴坠落防护系统，亦需要对开放边缘作实时检测。检测缺失路障的常用方法(例如，现场手动检查或三维模型检查)具有实用性较差的弊端，存在一些无法克服的缺点：(1)这些方法消耗大量人力资源和时间；(2)高处坠落危害是动态的，会随着施工工作的进展而变化。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术采用先进的深度学习技术，提供一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法、装置和存储介质。
[0004]本专利技术的第一方面提供了一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法，包括以下步骤：
[0005]对建筑区域边缘进行监控，产生监控视频流，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对建筑区域边缘进行监控，产生监控视频流，所述区域边缘摆放了若干个路障；通过所述监控视频流，使用计算机视觉检测方法实时检测路障摆放情况和建筑工人情况；所述基于视觉的缺失检测方法包括掩模比较法和缺失目标检测方法；将路障缺失的区域边缘标记为危险区域；在危险区域发现建筑工人时，进行危险提示。2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法，其特征在于，所述掩模比较法，包括以下步骤：使用对象分割神经算法分割所述监控视频流中的路障，所述对象分割神经算法包括U
‑
Net；取分割得到的第一帧，使用掩模手工标记图像上的路障；在图像上建立直角坐标系，并建立每个路障掩膜的坐标(x
max
，y
max
，x
min
，y
min
)；建立时间索引m，根据时间帧对监控视频流进行标记，每个标记对应一帧，t时刻的视频帧记作m
t
；使用t+1时刻的路障掩模与t时刻的路障掩模相减。3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法，其特征在于，如果出现路障掩模缺失的情况，执行以下步骤：将前一时刻m
t
中的路障掩模减去当前时刻m
t+1
处的路障掩模，得到缺失的路障掩模，m
l
＝m
t
‑
m
t+1
；使用指数平滑函数将前一时刻路障掩模更新为m
t
＝0.9*m
t
+0.1*m
t+1
；找到缺失路障掩码的坐标ml作为缺失路障的边界框。4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的缺失路障检测方法，其特征在于，所述缺失目标检测方法，包括以下步骤：将所述监控视频流逐帧分割；得到若干张监控图像；取第一张监控图像中路障的四个角作为关键点标记；在监控图像上建立直角坐标系，并建立路障中每个关键点的坐标信息；将监控图像输入完全卷积网络生成热点图，所述完全卷积网络包括CenterNet网络；通过所述热点...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡长青，刘爽，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：