一种施工现场工作中心估计方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种施工现场工作中心估计方法及系统，所述方法包括步骤：S01、通过图像获取单元获取施工现场的图像，并对图像获取单元进行标定，获得标定参数；S02、检测施工现场的图像中的关键目标，所述关键目标包括人员头部、安全帽、电线杆和安全围栏；S03、计算各关键目标位于当前视野的图像重心，得到图像重心集合；S04、遍历图像重心集合，根据标定参数对每一个关键目标的图像重心去畸变得到归一化坐标，计算归一化坐标位于图像获取单元坐标系下的方向向量，再将方向向量转换为单位极坐标向量；S05、对单位极坐标向量进行聚类得到聚类中心，即为施工现场工作中心。本发明专利技术具有成本低、操作简便等优点。操作简便等优点。操作简便等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种施工现场工作中心估计方法及系统


[0001]本专利技术主要涉及视觉
，具体涉及一种施工现场工作中心估计方法及系统。

技术介绍

[0002]基于布控球调度的工作中心估计方法是指通过调度布控球，检测工作现场的关键目标，如人、安全帽、安全围栏、电线杆等，融合关键目标位置信息，推断出施工现场高风险视野，即为工作聚集中心。估计施工现场中心，已成为监护人认为离开岗位、工作班成员脱离监护人视线、工作人员身份识别、现场安措检测等不可或缺的环节。
[0003]工作中心估计的方法可分为两类：一类是通过人工现场绘制电子围栏的方式实现，即人工在视频上标记区域，即为工作区域。但电子围栏需要人工确定工作场景，且现阶段没有明确的划分标准，不同人员判断差异大，执行难度大，电子围栏有效性低。另一类则是通过可穿戴设备的传感器，如安全帽、手环、UWB身份卡等，结合现场安装的小型UWB基站，通过传感器信号获取工作人员、安全工器具和布控球的相对位置确定工作场景。但可穿戴设备结合UWB基站，现场需要专业人员部署大量设备，调试组网，成本高，实际工作现场众多，实用性差，难以普遍应用。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种成本低、操作简便的施工现场工作中心估计方法及系统。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为：
[0006]一种施工现场工作中心估计方法，包括步骤：
[0007]S01、通过图像获取单元获取施工现场的图像，并对图像获取单元进行标定，获得标定参数；
[0008]S02、检测施工现场的图像中的关键目标，所述关键目标包括人员头部、安全帽、电线杆和安全围栏；
[0009]S03、计算各关键目标位于当前视野的图像重心，得到图像重心集合；
[0010]S04、遍历图像重心集合，根据标定参数对每一个关键目标的图像重心去畸变得到归一化坐标，计算归一化坐标位于图像获取单元坐标系下的方向向量，再将方向向量转换为单位极坐标向量；
[0011]S05、对单位极坐标向量进行聚类得到聚类中心，即为施工现场工作中心。
[0012]优选地，步骤S04中根据标定参数对每一个关键目标的图像重心去畸变得到归一化坐标的具体过程为：
[0013]假设P
i
为关键目标的图像重心，c
x
、c
y
为图像中心，f
x
，f
y
分别为两个方向上的焦距，畸变系数k1，k2，k3；畸变前后点的坐标关系如下：
[0014]x1，y1为畸变前的归一化坐标，u，v为畸变后的归一化坐标：
[0015]x1＝u(1+k1r2+k2r4+k3r6)
[0016]y1＝v(1+k1r2+k2r4+k3r6)
[0017]r2＝u2+v2,r为未知量，用不动点定理进行迭代求解归一化坐标u，v。
[0018]优选地，用不动点定理进行迭代求解归一化坐标u，v的具体过程为：
[0019]S41、对畸变前点的像素坐标进行归一化：
[0020]x1＝(x
‑
c
x
)/f
x
[0021]y1＝(y
‑
c
y
)/f
y
[0022]S42、给定u，v的初值为x1，y1；
[0023]S43、根据u，v的值计算出currs＝(1+k1r2+k2r4+k3r6)
[0024]S44、根据更新u，v的值；
[0025]S45、重复步骤S43和S44多次,得到去畸变点的归一化坐标u，v。
[0026]优选地，在步骤S04中，计算归一化坐标位于图像获取单元坐标系下的方向向量，再将方向向量转换为单位极坐标向量的具体过程为：
[0027]假设获取单元X方向缩放因子为k，Y方向缩放因子为l，焦距为f；根据去畸变后的归一化坐标求解在图像获取单元坐标系下的方向向量v有如下变换关系：
[0028]v*f＝((u
‑
cx)/k,(v
‑
cy)/l,f)
[0029]f
x
＝f*k
[0030]f
y
＝f*l
[0031]则：v＝((u
‑
cx)/fx,(v
‑
cy)/fy,1)
[0032]其中fx、fy为像素单位下的x、y方向的焦距；v为相机坐标系下的方向向量；转换为极坐标PT
i
有以下变换关系：
[0033]p＝arctan(v
z
/v
x
)
[0034]t＝arccos(v
y
)
[0035]PT
i
＝(p,t)
[0036]其中v
x
,v
y
,v
z
是方向向量v在x、y、z方向的值；PT
i
为相机坐标系下极坐标的单位向量。
[0037]优选地，步骤S05的具体过程为：
[0038]S51、根据先验信息对不同目标赋予不同聚类权值；
[0039]S52、采用均值漂移法对加权后的极坐标单位向量聚类，得到聚类中心；其中均值漂移法所采用的核函数为高斯函数。
[0040]优选地，所述图像获取单元为施工现场的布控球的云台相机。
[0041]优选地，在步骤S02中，通过深度学习分割网络对图像中的安全围栏进行分割，以实现安全围栏的检测。
[0042]本专利技术还公开了一种施工现场工作中心估计系统，包括：
[0043]第一程序模块，用于通过图像获取单元获取施工现场的图像，并对图像获取单元进行标定，获得标定参数；
[0044]第二程序模块，用于检测施工现场的图像中的关键目标，所述关键目标包括人员头部、安全帽、电线杆和安全围栏；
[0045]第三程序模块，用于计算各关键目标位于当前视野的图像重心，得到图像重心集合；
[0046]第四程序模块，用于遍历图像重心集合，根据标定参数对每一个关键目标的图像重心去畸变得到归一化坐标，计算归一化坐标位于图像获取单元坐标系下的方向向量，再将方向向量转换为单位极坐标向量；
[0047]第五程序模块，用于对单位极坐标向量进行聚类得到聚类中心，即为施工现场工作中心。
[0048]本专利技术进一步公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述方法的步骤。
[0049]本专利技术还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述方法的步骤。
[0050]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：
[0051]本专利技术结合施工现场布控球调度，分析目标极坐标向量方向关系，估计工作中心本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种施工现场工作中心估计方法，其特征在于，包括步骤：S01、通过图像获取单元获取施工现场的图像，并对图像获取单元进行标定，获得标定参数；S02、检测施工现场的图像中的关键目标，所述关键目标包括人员头部、安全帽、电线杆和安全围栏；S03、计算各关键目标位于当前视野的图像重心，得到图像重心集合；S04、遍历图像重心集合，根据标定参数对每一个关键目标的图像重心去畸变得到归一化坐标，计算归一化坐标位于图像获取单元坐标系下的方向向量，再将方向向量转换为单位极坐标向量；S05、对单位极坐标向量进行聚类得到聚类中心，即为施工现场工作中心。2.根据权利要求1所述的施工现场工作中心估计方法，其特征在于，步骤S04中根据标定参数对每一个关键目标的图像重心去畸变得到归一化坐标的具体过程为：假设P
i
为关键目标的图像重心，c
x
、c
y
为图像中心，f
x
，f
y
分别为两个方向上的焦距，畸变系数k1，k2，k3；畸变前后点的坐标关系如下：x1，y1为畸变前的归一化坐标，u，v为畸变后的归一化坐标：x1＝u(1+k1r2+k2r4+k3r6)y1＝v(1+k1r2+k2r4+k3r6)r2＝u2+v2，r为未知量，用不动点定理进行迭代求解归一化坐标u，v。3.根据权利要求2所述的施工现场工作中心估计方法，其特征在于，用不动点定理进行迭代求解归一化坐标u，v的具体过程为：S41、对畸变前点的像素坐标进行归一化：x1＝(x
‑
c
x
)/f
x
y1＝(y
‑
c
y
)/f
y
S42、给定u，v的初值为x1，y1；S43、根据u，v的值计算出currs＝(1+k1r2+k2r4+k3r6)S44、根据更新u，v的值；S45、重复步骤S43和S44多次,得到去畸变点的归一化坐标u，v。4.根据权利要求2或3所述的施工现场工作中心估计方法，其特征在于，在步骤S04中，计算归一化坐标位于图像获取单元坐标系下的方向向量，再将方向向量转换为单位极坐标向量的具体过程为：假设获取单元X方向缩放因子为k，Y方向缩放因子为l，焦距为f；根据去畸变后的归一化坐标求解在图像获取单元坐标系下的方向向量v有如下变换关系：v*f＝((u
‑
cx)/k,(v
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：贾明，刘岱，张晔，田楠，田悦，石育，鲁谨慈，肖石林，华巧，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司湘西供电分公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：