建筑工地危险区域人群聚集预警方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种建筑工地危险区域人群聚集预警方法，包括：获取建筑工地现场图像；识别所述建筑工地现场图像中的危险区域，得到危险区域图像；加载预先完成训练的机器学习模型；将所述危险区域图像输入至所述机器学习模型，识别出风险人员及其标注信息；对所述风险人员计数，判断所述风险人员的数量是否超过预设阈值，如果超过预设阈值，预警提示。本发明专利技术还提供一种建筑工地危险区域人群聚集预警系统、设备和存储介质。采用本发明专利技术的建筑工地危险区域人群聚集预警方法、系统、设备和存储介质，能够解决现有技术中人工特征选择有限、难以根据具体问题的特性做适应性的修改的技术问题。问题的特性做适应性的修改的技术问题。问题的特性做适应性的修改的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
建筑工地危险区域人群聚集预警方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像识别领域，具体涉及一种建筑工地危险区域人群聚集预警方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着建筑行业的快速发展，也伴随着安全事故频繁。建筑施工属于高危行业，在施工一些危险性较大或危险性较大的分部分项工程时，若安全技术措施不到位、管理松懈、麻痹大意，易发生安全事故，造成群死群伤和恶劣的社会影响。经调查统计，按较大及以上事故类型来看，数量位居前五位的施工作业有土方坍塌、起重机械伤害、模板支撑体系坍塌、吊篮倾覆、中毒和窒息，基本涵盖近10年全国发生的典型建筑施工重大生产安全事故。
[0003]为了防范群死群伤等恶性事件发生，有些建筑企业明确提出“在专项施工方案编制、审批时，应注重技术创新和“四新技术”应用，从方案源头上降低危大工程施工作业人员数量，尽量减少9人以上作业情况的出现”。对于人数大于9人的危大工程施工作业工程项目宜采用视频监控等手段，做到全时段安全监控，实时监督、及时预警，有效管控重大安全风险，从根本上遏制群死群伤事故的发生。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.建筑工地危险区域人群聚集预警方法，其特征在于，包括：获取建筑工地现场图像；识别所述建筑工地现场图像中的危险区域，得到危险区域图像；加载预先完成训练的机器学习模型；将所述危险区域图像输入至所述机器学习模型，识别出风险人员及其标注信息，所述风险人员为所述危险区域图像中的人员，所述风险人员的标注信息包括所述风险人员的位置信息；对所述风险人员计数，判断所述风险人员的数量是否超过预设阈值，如果超过预设阈值，预警提示。2.如权利要求1所述建筑工地危险区域人群聚集预警方法，其特征在于，所述识别所述建筑工地现场图像中的危险区域，得到危险区域图像包括：提取所述建筑工地现场图像的角点特征；根据所述角点特征，计算所述建筑工地现场图像与危险场景图像的相似性，所述危险场景图像来自预先构建的危险场景库；识别所述建筑工地现场图像中所述相似性低于预设值的区域，得到危险区域图像。3.如权利要求2所述建筑工地危险区域人群聚集预警方法，其特征在于，还包括：将所述危险区域图像作为新的危险场景图像添加至所述危险场景库中。4.如权利要求1所述建筑工地危险区域人群聚集预警方法，其特征在于，还包括：构建第一样本集，所述第一样本集包括所述建筑工地现场图像及其标注信息，所述建筑工地现场图像的标注信息包括所述建筑工地现场图像中人员的位置信息；将所述第一样本集输入至卷积网络中进行学习训练，输出所述机器学习模型。5.如权利要求1
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4任意一项所述建筑工地危险区域人群聚集预警方法，其特征在于，还包括：存储所述危险区域图像及其标注信息；将所述危险区域图像及其标注信息输入至所述第一样本集，得到第二样本集；根据预设条件，将所述第二样本集输入至卷积网络中进行学习训练，更新所述机器学习模型。6.建筑工地危险区域人群聚集预警系统，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取建筑工地现场图像；危险区域识别模块，用于识别所述建筑工地现场图像中的危险区域，得到危险区域图像；模型加载模块，用于加载预先完成训练的机器学习模型；风险人员检测模块，用于将所述危险区域图像输入至所述机器学习模型，识别出风险人员及其标注信息，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：周崇华，
申请(专利权)人：中国民航机场建设集团有限公司，
类型：发明
国别省市：