【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及工程施工领域，特别涉及一种基于图像识别的安全施工方法及系统。
技术介绍
1、施工现场的安全施工，目前主要依靠人工监测。人工监测效率低、主观程度高且出错率大。随着深度学习技术在工程领域的应用，现有技术也出现了通过深度学习技术监测安全施工的方法，然而由于工程环境、现场工人等安全影响因素存在复杂性和多变性，现有技术无法应对庞大数据量带来的处理成本。另外，现有的监测方法只能针对单一的工种或单一的施工环境，无法将监测方法应用于其他环境，不具有技术的普适性。
2、因此，本说明书提供一种基于图像识别的安全施工方法及系统，简化复杂的施工场景，并能应用于多种施工环境。
技术实现思路
1、本说明书实施例之一提供一种基于图像识别的安全施工方法，所述方法包括：通过监控设备获取目标对象在目标位置的视频图像，所述视频图像包含目标对象在第一时间点至第二时间点的运动过程；将所述运动过程转换为第一时间点至第二时间点的运动参数集，所述运动参数集至少包括所述目标对象在所述第一时间点至所述第二时间点的运动...
【技术保护点】
1.一种基于图像识别的安全施工方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述运动参数集在所述第一时间点是否满足第一预设条件包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动骨骼模型参数至少包括所述目标对象的关节角度。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述安全施工数据库包括至少一种危险施工对应的运动骨骼模型参数。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述安全环境数据库包括至少一种施工环境参考标准。
7.如...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的安全施工方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述运动参数集在所述第一时间点是否满足第一预设条件包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动骨骼模型参数至少包括所述目标对象的关节角度。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述安全施工数据库包括至少一种危险施工对应的运动骨骼模型参数。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：张新正，苑举方，
申请(专利权)人：邹城市同达科技工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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