一种建筑吊篮的智能监控系统及监控方法技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种建筑吊篮的智能监控系统及监控方法。该方法获取建筑吊篮图像内各建筑吊篮，通过分析建筑吊篮的底板区域得到建筑吊篮的高度，基于建筑吊篮的高度获取建筑吊篮与背景图像的差异程度，依据建筑吊篮连通域的列重要程度将建筑吊篮划分图像块并得到图像块的重要程度，基于图像块的重要程度得到对应建筑吊篮的增强程度，基于建筑吊篮的增强程度获取对应建筑吊篮在拉普拉斯锐化算法中的自适应增强系数，使用自适应增强系数对建筑吊篮图像进行增强。本发明专利技术根据建筑吊篮图像内各建筑吊篮高度和差异程度分析对应建筑吊篮的增强程度，增加了建筑吊篮图像的增强效果，提高了对建筑吊篮智能监控的准确性。的准确性。的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种建筑吊篮的智能监控系统及监控方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种建筑吊篮的智能监控系统及监控方法。

技术介绍

[0002]高处作业吊篮具有作业高度高、架设方便、施工成本低等优点，在高层建筑的外墙施工和装修上得到了广泛应用。随着吊篮使用量的日益增加，针对高处作业的建筑吊篮安全监管是高空作业员工生命健康的保障，因此需要一种全面、准确的建筑吊篮智能监控系统。
[0003]监控系统可以提高高空作业的安全系数，增加对施工人员的制约力度，能够有效规范其行为，提高其安全意识。然而监控摄像头拍摄的高空环境下的建筑吊篮区域会存在光照变化、阴影遮挡和距离较远等干扰，造成图像质量下降、对比度低，影响后续对施工人员在作业过程中出现违反作业规范行为的检测，因此需要对图像进行增强处理。由于图像内不同建筑吊篮所处的位置不同，造成不同建筑吊篮区域需要与其相适应的的增强系数。而传统的基于拉普拉斯算子的图像增强方式，算法对所处不同位置的建筑吊篮使用相同的增强系数，会导致图像增强效果不佳或者过度增强，使得监控摄像头拍摄的高空环境下的建筑吊篮区域的图像模糊不清，难以准确监控施工人员在作业过程中违反作业规范的不安全行为。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种建筑吊篮的智能监控系统及监控方法，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种建筑吊篮的智能监控方法，该方法包括：采集施工时的建筑吊篮图像，获取所述建筑吊篮图像内的至少两个建筑吊篮连通域；根据像素点的连续性分别得到每个建筑吊篮连通域中底板区域的宽度和长度；根据所述宽度、长度和建筑吊篮连通域得到对应建筑吊篮连通域的差异程度；去除建筑吊篮连通域内的底板区域得到第一建筑吊篮连通域；分别获取第一建筑吊篮连通域内每列的高度，根据所述每列的高度和对应每个像素点的灰度值获取第一建筑吊篮连通域内每列的列重要程度；根据所述列重要程度将第一建筑吊篮连通域划分为至少两个图像块，并依据所述图像块内的所述列重要程度获取所述图像块的重要程度；基于所述图像块获取第一建筑吊篮连通域进行下采样后对应第一图像块，根据所述图像块和对应所述第一图像块之间的梯度差异、所述图像块的重要程度以及所述差异程度获取对应建筑吊篮连通域的增强程度；获取每个建筑吊篮连通域的增强程度，通过所述增强程度分别获取每个建筑吊篮连通域内像素点在拉普拉斯锐化算法中的自适应增强系数；通过所述自适应增强系数对建
筑吊篮图像进行图像增强，得到建筑吊篮增强图像；利用由所述建筑吊篮增强图像训练好的识别异常行为网络进行建筑吊篮的智能监控。
[0005]进一步地，所述获取所述建筑吊篮图像内的至少两个建筑吊篮连通域包括：将施工前的建筑图像作为背景图像，分别对背景图像和建筑吊篮图像进行灰度化处理，将灰度化后的背景图像和建筑吊篮图像进行图像差分，获取建筑吊篮图像内的建筑吊篮区域和线缆区域，将建筑吊篮图像内的建筑吊篮区域和线缆区域的像素点的灰度值置为1，其他像素点的灰度值置为0，得到建筑吊篮图像的第一二值图像；将每行中灰度值为1的像素点数量作为对应行的行数值，从上至下逐行统计第一二值图像中所述行数值，使用聚类算法将所述行数值分为线缆区域行数值和建筑吊篮区域行数值，将所述线缆区域行数值对应的行中像素点作为线缆像素点，将所述建筑吊篮区域行数值对应的行中像素点作为建筑吊篮像素点；使用窗口逐个对第一二值图像中的像素点进行形态学开运算，去除第一二值图像中的孤立点和所述线缆像素点得到第二二值图像，将第二二值图像中所述建筑吊篮像素点构成的区域作为建筑吊篮连通域。
[0006]进一步地，所述根据像素点的连续性分别得到每个建筑吊篮连通域中底板区域的宽度和长度包括：对于第二二值图像中的每个建筑吊篮连通域，从上至下逐行统计建筑吊篮连通域内像素点一直连续对应的行作为连通行，直至行内像素点出现断裂，将上下连续的连通行形成的区域作为建筑吊篮连通域的底板区域，将底板区域内连通行的行数作为宽度、底板区域内连通行的长度的均值作为长度。
[0007]进一步地，所述根据所述宽度、长度和建筑吊篮连通域得到对应建筑吊篮连通域的差异程度包括：将任意一个建筑吊篮连通域的底板区域的长度作为第一分子、底板区域的宽度作为第一分母得到第一比值，获取建筑吊篮连通域内每个边缘像素点的八邻域内非建筑吊篮像素点的灰度均值，将每个边缘像素点的灰度值与对应的灰度均值的差值绝对值作为第一差值，计算建筑吊篮连通域内所有边缘像素点的第一差值的第一均值，将第一均值与第一比值的乘积作为建筑吊篮连通域的差异程度。
[0008]进一步地，所述根据所述每列的高度和对应每个像素点的灰度值获取第一建筑吊篮连通域内每列的列重要程度包括：将第一建筑吊篮连通域内每列的高度与建筑吊篮图像的纵向长度的比值作为第二比值，对每列的像素点逐个进行形态学顶帽运算得到每个像素点对应的顶帽灰度值，并将每列内所有像素点对应的顶帽灰度值从大至小排列组成顶帽序列，计算顶帽序列中TOP
‑
K个顶帽灰度值的第二均值，将第二比值与第二均值的乘积作为对应列的列重要程度。
[0009]进一步地，所述根据所述列重要程度将第一建筑吊篮连通域划分为至少两个图像块，并依据所述图像块内的所述列重要程度获取所述图像块的重要程度包括：基于第一建筑吊篮连通域内每列的列重要程度，利用聚类算法将第一建筑吊篮连通域内每列对应列区域划分为两个类别，将第一建筑吊篮连通域内相邻且属于同一个类别的列区域合并为一个图像块；获取图像块内每列的列重要程度的均值作为对应图像块的重要程度。
[0010]进一步地，所述根据图像块和对应第一图像块之间的梯度差异、图像块的重要程
度以及差异程度获取对应建筑吊篮连通域的增强程度包括：计算图像块内每列对应的列重要程度的均值作为图像块的重要程度，计算第一建筑吊篮连通域内每个图像块的重要程度，将图像块内像素点的梯度均值与第一图像块内像素点的梯度均值的差值绝对值作为第三差值，将对应图像块的重要程度作为第三分子、所有图像块的重要程度相加的总和作为第三分母得到第三比值，将第三比值与第三差值的乘积作为第三结果，计算所有图像块的第三结果的第三均值，将第三均值与对应建筑吊篮连通域的差异程度的比值作为该建筑吊篮连通域的增强程度。
[0011]进一步地，所述通过所述增强程度分别获取每个建筑吊篮连通域内像素点在拉普拉斯锐化算法中的自适应增强系数包括：选取建筑吊篮图像中建筑吊篮连通域的增强程度的最大值作为最大增强程度，分别获取每个建筑吊篮连通域的增强程度与最大增强程度的比值作为对应建筑吊篮连通域的第一结果，将常数1与第一结果的和作为对应建筑吊篮连通域内的像素点在拉普拉斯锐化算法中的自适应增强系数。
[0012]第二方面，本专利技术另一个实施例提供了一种建筑吊篮的智能监控系统，该系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时，实现上述任意一项方法的步骤。
[0013]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术实施例为了判断建本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种建筑吊篮的智能监控方法，其特征在于，该方法包括：采集施工时的建筑吊篮图像，获取所述建筑吊篮图像内的至少两个建筑吊篮连通域；根据像素点的连续性分别得到每个建筑吊篮连通域中底板区域的宽度和长度；根据所述宽度、长度和建筑吊篮连通域得到对应建筑吊篮连通域的差异程度；去除建筑吊篮连通域内的底板区域得到第一建筑吊篮连通域；分别获取第一建筑吊篮连通域内每列的高度，根据所述每列的高度和对应每个像素点的灰度值获取第一建筑吊篮连通域内每列的列重要程度；根据所述列重要程度将第一建筑吊篮连通域划分为至少两个图像块，并依据所述图像块内的所述列重要程度获取所述图像块的重要程度；基于所述图像块获取第一建筑吊篮连通域进行下采样后对应第一图像块，根据所述图像块和对应所述第一图像块之间的梯度差异、所述图像块的重要程度以及所述差异程度获取对应建筑吊篮连通域的增强程度；获取每个建筑吊篮连通域的增强程度，通过所述增强程度分别获取每个建筑吊篮连通域内像素点在拉普拉斯锐化算法中的自适应增强系数；通过所述自适应增强系数对建筑吊篮图像进行图像增强，得到建筑吊篮增强图像；利用由所述建筑吊篮增强图像训练好的识别异常行为网络进行建筑吊篮的智能监控。2.根据权利要求1所述的一种建筑吊篮的智能监控方法，其特征在于，所述获取所述建筑吊篮图像内的至少两个建筑吊篮连通域包括：将施工前的建筑图像作为背景图像，分别对背景图像和建筑吊篮图像进行灰度化处理，将灰度化后的背景图像和建筑吊篮图像进行图像差分，获取建筑吊篮图像内的建筑吊篮区域和线缆区域，将建筑吊篮图像内的建筑吊篮区域和线缆区域的像素点的灰度值置为1，其他像素点的灰度值置为0，得到建筑吊篮图像的第一二值图像；将每行中灰度值为1的像素点数量作为对应行的行数值，从上至下逐行统计第一二值图像中所述行数值，使用聚类算法将所述行数值分为线缆区域行数值和建筑吊篮区域行数值，将所述线缆区域行数值对应的行中像素点作为线缆像素点，将所述建筑吊篮区域行数值对应的行中像素点作为建筑吊篮像素点；使用窗口逐个对第一二值图像中的像素点进行形态学开运算，去除第一二值图像中的孤立点和所述线缆像素点得到第二二值图像，将第二二值图像中所述建筑吊篮像素点构成的区域作为建筑吊篮连通域。3.根据权利要求2所述的一种建筑吊篮的智能监控方法，其特征在于，所述根据像素点的连续性分别得到每个建筑吊篮连通域中底板区域的宽度和长度包括：对于第二二值图像中的每个建筑吊篮连通域，从上至下逐行统计建筑吊篮连通域内像素点一直连续对应的行作为连通行，直至行内像素点出现断裂，将上下连续的连通行形成的区域作为建筑吊篮连通域的底板区域，将底板区域内连通行的行数作为宽度、底板区域内连通行的长度的均值作为长度。4.根据权利要求1所述的一种建筑吊篮的智能监控方法，其特征在于，所述根据所述宽度、长度和建筑吊篮连通域得到对应建筑吊篮连通域的差异程度包括：将任意一个建筑吊篮连通域的底板区域的长度作为第一分子、底板区域的宽度作...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜玉国，杜瑞，尤申旺，孙鹏飞，杜帅，柴均彪，
申请(专利权)人：山东鲁旺机械设备有限公司，
类型：发明
国别省市：