基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统及方法，其系统包括：视频获取端，用于获取施工人员的作业视频；关键点提取端，用于将作业视频输入至第一目标网络，并基于第一目标网络定位作业视频中施工人员的骨架关键点；分析端，用于基于骨架关键点分析施工人员在作业过程中的动态姿态，并基于动态姿态提取施工人员的疲劳特征；疲劳检测端，用于基于滑动窗口计算施工人员疲劳特征的离散程度，并将施工人员疲劳特征的离散程度输入至第二目标网络进行分析，并基于输出结果确定施工人员的疲劳状态。实现通过时空特征对施工人员的重度疲劳状态进行准确有效的检测，确保了对重度疲劳状态检测的准确率以及效率。了对重度疲劳状态检测的准确率以及效率。了对重度疲劳状态检测的准确率以及效率。

【技术实现步骤摘要】
基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统及方法


[0001]本专利技术涉及疲劳状态
，特别涉及一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统及方法。

技术介绍

[0002]目前，在对施工人员的疲劳状态检测时，主要采用两种方式：一种是基于生理信号的疲劳检测，其通过穿戴在施工人员身体上的电极或传感器进行生理信号采集，另一种是基于计算机视觉的疲劳检测，通过提取施工人员的面部行为特征进行疲劳预测，包括眼动特征、嘴部特征、头部特征等，通过对施工人员是否存在重度疲劳进行检测，有利于确保施工人员的安全以及确保是施工进程的有序进行；
[0003]但是上述两种方式均存在如下缺陷：
[0004]基于生理信号的疲劳检测时，生理信号是通过穿戴在施工人员身体上的电极或传感器进行采集，长时间使用会导致采集信号存在些许误差，数据不精准，对于工地上强制限定工人佩戴传感器时，他们是没有选择余地的；
[0005]基于计算机视觉的疲劳检测时，在检测过程中，如果施工人员面部被遮挡或者头部姿态变化较大时，会因丢失面部关键点造成无法提取疲劳特征，使疲劳检测的准确率和鲁棒性受到限制；
[0006]因此，为了克服上述缺陷，本专利技术提供了一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统及方法。

技术实现思路

[0007]本专利技术提供一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统及方法，用以通过第一目标网络对施工人员的作业视频进行分析，实现对施工人员的疲劳特征(空间特征)进行准确有效确定，其次，通过第二目标网络对疲劳特征的离散程度(时间特征)进行分析，实现通过时空特征对施工人员的重度疲劳状态进行准确有效的检测，确保了对重度疲劳状态检测的准确率以及效率。
[0008]本专利技术提供了一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，包括：
[0009]视频获取端，用于获取施工人员的作业视频；
[0010]关键点提取端，用于将作业视频输入至第一目标网络，并基于第一目标网络定位作业视频中施工人员的骨架关键点；
[0011]分析端，用于基于骨架关键点分析施工人员在作业过程中的动态姿态，并基于动态姿态提取施工人员的疲劳特征；
[0012]疲劳检测端，用于基于滑动窗口计算施工人员疲劳特征的离散程度，并将施工人员疲劳特征的离散程度输入至第二目标网络进行分析，并基于输出结果确定施工人员的疲劳状态。
[0013]优选的，一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，视频获取端，包括：
[0014]指令获取单元，用于获取管理终端发送的视频采集指令，并对视频采集指令进行解析，确定目标视频采集区域；
[0015]链路构建单元，用于确定目标视频采集区域的视频监控终端的终端地址，并基于终端地址构建视频监控终端与管理终端之间的数据传输链路；
[0016]视频获取单元，用于基于数据传输链路将视频采集指令传输至视频监控终端，并控制视频监控终端对目标视频采集区域内施工人员的作业状态进行视频采集，得到作业视频，且基于数据传输链路将采集到的作业视频反馈至管理终端。
[0017]优选的，一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，关键点提取端，包括：
[0018]第一定位单元，用于对作业视频进行读取，对作业视频中的施工人员进行第一定位，获得目标视频段；
[0019]第二定位单元，用于将目标视频段输入至第一目标网络，并根据第一目标网络对目标视频段的关键点进行第二定位，确定施工人员在目标视频段中的骨架关键像素点以及骨架关键像素点对应的坐标值。
[0020]优选的，一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，分析端，包括：
[0021]分组单元，用于获取施工人员的骨架关键点，并基于预设分组规则将骨架关键点进行分组，且基于分组结果将每一组的骨架关键点进行模块化处理，得到目标部位模块，其中，目标部位模块包括头部模块、手肘模块、胯部模块以及脚踝模块；
[0022]疲劳特征确定单元，用于分别基于目标部位模块确定第一疲劳特征、第二疲劳特征以及第三疲劳特征；
[0023]疲劳特征汇总单元，用于将第一疲劳特征、第二疲劳特征以及第三疲劳特征进行汇总，并基于汇总结果确定施工人员最终的疲劳特征。
[0024]优选的，一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，疲劳特征确定单元，包括：
[0025]第一疲劳特征确定子单元，用于：
[0026]获取每一目标部位模块的结构特征，并基于结构特征确定构建直角坐标系，且基于直角坐标系确定每一目标部位模块中各骨架关键点的目标坐标值；
[0027]基于各骨架关键点的目标坐标值以及各目标部位模块中骨架关键点的目标个数确定每一目标部位模块的模块中心点，并基于预设连接顺序将各目标部位模块的模块中心点进行连接；
[0028]基于连接结果确定施工人员各目标部位模块围成的模块中心面积，并将模块中心面积作为第一疲劳特征；
[0029]第二疲劳特征确定子单元，用于：
[0030]获取胯部模块的模块中心点，并基于构建的直角坐标系确定胯部模块的模块中心点对应的第一中心坐标值；
[0031]基于第一中心坐标值的纵坐标确定施工人员人体重心与地面的目标距离，并基于作业视频确定施工人员人体重心与地面的目标距离变化特征；
[0032]基于目标距离变化特征确定施工人员人体重心移动特征，并将施工人员人体重心移动特征作为第二疲劳特征；
[0033]第三疲劳特征确定子单元，用于：
[0034]分别获取头部模块和脚踝模块的模块中心点，并基于构建的直角坐标系分别确定头部模块的模块中心点对应的第二中心坐标值和脚踝模块的模块中心点对应的第三中心坐标值；
[0035]基于第二中心坐标值以及第三中心坐标值将头部模块和脚踝模块的模块中心点进行连接，并基于连接结果确定施工人员的人体中心线；
[0036]将地面设定为参考平面，并基于参考平面确定人体中心线与地面之间的目标夹角；
[0037]基于目标夹角确定施工人员身体相对地面发生的身体倾斜特征，并将身体倾斜特征作为第三疲劳特征；
[0038]疲劳特征汇总子单元，用于将第一疲劳特征、第二疲劳特征以及第三疲劳特征进行汇总，并基于汇总结果确定施工人员最终的疲劳特征。
[0039]优选的，一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，疲劳检测端，包括：
[0040]滑动窗口区间长度固定单元，用于读取施工人员的疲劳特征，并固定滑动窗口区间长度；
[0041]特征等分单元，用于基于滑动窗口区间长度将施工人员的疲劳特征进行等分，基于滑动窗口区间长度，确定每一个窗口内的目标数据；
[0042]离散程度确定单元，用于计算窗口内的数据离散度，并根据计算结果确定施工人员疲劳特征的离散程度。
[0043]优选的，一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，疲劳检测端，包括：
[0044]变化序列确定单元，用于基于施工人员疲劳特征的离散程度，确定施工人员疲劳本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，其特征在于，包括：视频获取端，用于获取施工人员的作业视频；关键点提取端，用于将作业视频输入至第一目标网络，并基于第一目标网络定位作业视频中施工人员的骨架关键点；分析端，用于基于骨架关键点分析施工人员在作业过程中的动态姿态，并基于动态姿态提取施工人员的疲劳特征；疲劳检测端，用于基于滑动窗口计算施工人员疲劳特征的离散程度，并将施工人员疲劳特征的离散程度输入至第二目标网络进行分析，并基于输出结果确定施工人员的疲劳状态。2.根据权利要求1所述的一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，其特征在于，视频获取端，包括：指令获取单元，用于获取管理终端发送的视频采集指令，并对视频采集指令进行解析，确定目标视频采集区域；链路构建单元，用于确定目标视频采集区域的视频监控终端的终端地址，并基于终端地址构建视频监控终端与管理终端之间的数据传输链路；视频获取单元，用于基于数据传输链路将视频采集指令传输至视频监控终端，并控制视频监控终端对目标视频采集区域内施工人员的作业状态进行视频采集，得到作业视频，且基于数据传输链路将采集到的作业视频反馈至管理终端。3.根据权利要求1所述的一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，其特征在于，关键点提取端，包括：第一定位单元，用于对作业视频进行读取，对作业视频中的施工人员进行第一定位，获得目标视频段；第二定位单元，用于将目标视频段输入至第一目标网络，并根据第一目标网络对目标视频段的关键点进行第二定位，确定施工人员在目标视频段中的骨架关键像素点以及骨架关键像素点对应的坐标值。4.根据权利要求1所述的一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，其特征在于，分析端，包括：分组单元，用于获取施工人员的骨架关键点，并基于预设分组规则将骨架关键点进行分组，且基于分组结果将每一组的骨架关键点进行模块化处理，得到目标部位模块，其中，目标部位模块包括头部模块、手肘模块、胯部模块以及脚踝模块；疲劳特征确定单元，用于分别基于目标部位模块确定第一疲劳特征、第二疲劳特征以及第三疲劳特征；疲劳特征汇总单元，用于将第一疲劳特征、第二疲劳特征以及第三疲劳特征进行汇总，并基于汇总结果确定施工人员最终的疲劳特征。5.根据权利要求4所述的一种基于时空特征的施工人员重度疲劳检测系统，其特征在于，疲劳特征确定单元，包括：第一疲劳特征确定子单元，用于：获取每一目标部位模块的结构特征，并基于结构特征确定构建直角坐标系，且基于直角坐标系确定每一目标部位模块中各骨架关键点的目标坐标值；
基于各骨架关键点的目标坐标值以及各目标部位模块中骨架关键点的目标个数确定每一目标部位模块的模块中心点，并基于预设连接顺序将各目标部位模块的模块中心点进行连接；基于连接结果确定施工人员各目标部位模块围成的模块中心面积，并将模块中心面积作为第一疲劳特征；第二疲劳特征确定子单元，用于：获取胯部模块的模块中心点，并基于构建的直角坐标系确定胯部模块的模块中心点对应的第一中心坐标值；基于第一中心坐标值的纵坐标确定施工人员人体重心与地面的目标距离，并基于作业视频确定施工人员人体重心与地面的目标距离变化特征；基于目标距离变化特征确定施工人员人体重心移动特征，并将施工人员人体重心移动特征作为第二疲劳特征；第三疲劳特征确定子单元，用于：分别获取头部模块和脚踝模块的模块中心点，并基于构建的直角坐标系分别确定头部模块的模块中心点对应的第二中心坐标值和脚踝模块的模...

【专利技术属性】
技术研发人员：余雅滢，张晨，陈云鹏，邱生顺，陈庆锋，陈昌浩，王青林，樊孝露，
申请(专利权)人：三峡长电大数据科技宜昌有限公司三峡高科信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：