【技术实现步骤摘要】
本申请涉及建筑施工安全监测技术的领域，尤其是涉及一种智能网络色彩影像追踪监控方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
1、建筑施工安全监测系统，是一种对于建筑施工整体流程进行检测的管理类系统，可以给施工人员的安全提供保证，同时提供实时监控、数据分析、报警推送等功能，以有效提高工地安全性、管理效率和维护计划的可靠性。 但由于建筑施工现场地理环境以及参与施工人员具有复杂性，现场施工季度和安全需求具有多元性，材料与施工设备随施工进度不断变化的变动性，所以需要对建筑施工现场进行即时安全监测和预警。
技术实现思路
1、为了对建筑施工现场进行即时安全监测和预警，本申请提出了一种智能网络色彩影像追踪监控方法、系统、终端及存储介质。
2、在本申请的第一方面，提供一种智能网络色彩影像追踪监控方法，该方法包括：
3、获取施工监控信息，所述施工监控信息包括连续的多帧施工图像信息；
4、调取预设的颜色标识数据库，所述颜色标识数据库包括多种目标个体的颜色信息和形状信息；
5、根据所述颜色标识数据库和所述施工图像信息中的每一种颜色确定每一帧所述施工图像信息中目标个体的数量和位置；
6、根据每个所述目标个体的几何形态和所在的管控区域，以及在连续的多帧所述施工图像信息中的运动状态判断是否发生异常事件。
7、通过采用上述技术方案，能够获取到施工监控信息，并对施工监控信息中每一帧施工图像信息进行分析，以确定施工图像信息中每个目标个体的位置，而后，根
8、在一种可能的实现方式中：所述根据所述颜色标识数据库和所述施工图像信息中的每一种颜色确定每一帧所述施工图像信息中目标个体的数量和位置包括：
9、将一帧所述施工图像信息划分为多个色块；
10、根据所述颜色标识数据库确定颜色信息与所述目标个体的颜色信息一致的色块，并将同一颜色的色块聚类；
11、根据所述颜色标识数据库和聚类形状确定目标个体的数量和位置。
12、通过采用上述技术方案，根据色块的颜色信息和聚类形状能够准确地判断每一帧施工图像信息中是否有目标个体，从而便于对建筑施工现场存在的异常事件进行分析。
13、在一种可能的实现方式中：所述颜色标识数据库还包括每个目标个体的色差范围和所属色调，所述根据所述颜色标识数据库确定颜色信息与所述目标个体的颜色信息一致的色块包括：
14、从所述施工图像信息中逐一选取色块；
15、根据所述色块的颜色信息确定色调等级；
16、从所述颜色标识数据库中选取所属色调与所述色调等级相同的目标个体，记作参考目标个体；
17、根据所述色块的颜色信息和所述参考目标个体的颜色信息计算所述色块与每一个所述参考目标个体的色差值；
18、根据所述色块与每一个所述参考目标个体的色差值与所述颜色标识数据库中每一个目标个体的色差范围的匹配结果确定所述色块的颜色信息是否与所述目标个体的颜色信息一致；
19、选取所述颜色信息与所述目标个体的颜色信息一致的色块。
20、通过采用上述技术方案，能够排除目标个体的颜色信息在不同自然光下产生的色差对识别目标个体的准确度的影响。
21、在一种可能的实现方式中：所述根据所述色块的颜色信息和所述参考目标个体的颜色信息计算所述色块与每一个所述参考目标个体的色差值包括：
22、调取预设的颜色转换模型；
23、根据所述颜色转换模型分别将所述色块的颜色信息和所述参考目标个体的颜色信息转换为三刺激值；
24、根据所述色块的三刺激值确定l值、a值和b值，根据所述参考目标个体的三刺激值确定l值、a值和b值；
25、根据所述色块的l值、a值和b值、所述参考目标个体的l值、a值和b值以及色差公式计算色差值。
26、在一种可能的实现方式中：所述颜色转换模型的建立方法包括：
27、获取标准色卡的rgb图像；
28、根据所述标准色卡的rgb图像和ciexyz数据建立训练样本集；
29、基于最小二乘法或维纳估计法根据所述训练样本集建立所述颜色转换模型。
30、在一种可能的实现方式中：所述根据所述色块与每一个所述参考目标个体的色差值与所述颜色标识数据库中每一个目标个体的色差范围的匹配结果确定所述色块的颜色信息是否与所述目标个体的颜色信息一致包括：
31、若所述色块与某一个所述参考目标个体的色差值符合该参考目标个体的色差范围，则匹配结果为匹配成功，所述色块的颜色信息与所述目标个体的颜色信息一致；
32、若所述色块与任何一个所述参考目标个体的色差值都不符合对应参考目标个体的色差范围，则匹配结果为匹配失败，所述色块的颜色信息与所述目标个体的颜色信息不一致。
33、在一种可能的实现方式中：所述根据所述颜色标识数据库和聚类形状确定目标个体的数量和位置包括：
34、确定每一个聚类色块的所述聚类形状是否符合所述颜色标识数据库中目标个体的形状信息；
35、若所述聚类形状符合所述颜色标识数据库中目标个体的形状信息，则将该聚类色块确定为一个目标个体；
36、统计符合条件的聚类色块的数量，记为目标个体的数量；
37、将符合条件的聚类色块所占的色块编号记为目标个体的位置。
38、通过采用上述技术方案，能够排除同一颜色的聚类色块中不是目标个体的聚类色块，从而提高识别目标个体的准确度。
39、在本申请的第二方面，提供一种智能网络色彩影像追踪监控系统，该系统包括：
40、获取模块，用于获取施工监控信息，所述施工监控信息包括连续的多帧施工图像信息；
41、调取模块，用于调取预设的颜色标识数据库，所述颜色标识数据库包括多种目标个体的颜色信息和形状信息；
42、确定模块，用于根据所述颜色标识数据库和所述施工图像信息中的每一种颜色确定每一帧所述施工图像信息中目标个体的数量和位置；以及，
43、判断模块，用于根据每个所述目标个体的几何形态和所在的管控区域，以及在连续的多帧所述施工图像信息中的运动状态判断是否发生异常事件。
44、在本申请的第三方面，提供一种智能终端，该智能终端包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述智能网络色彩影像追踪监控方法的计算机程序。
45、在本申请的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述任一种智能网络色彩影像追踪监控方法的计算机程序。
46、综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
47、在本申请中，能够获取到施工本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述根据所述颜色标识数据库和所述施工图像信息中的每一种颜色确定每一帧所述施工图像信息中目标个体的数量和位置包括：
3.根据权利要求2所述的智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述颜色标识数据库还包括每个目标个体的色差范围和所属色调，所述根据所述颜色标识数据库确定颜色信息与所述目标个体的颜色信息一致的色块包括：
4.根据权利要求3所述的智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述根据所述色块的颜色信息和所述参考目标个体的颜色信息计算所述色块与每一个所述参考目标个体的色差值包括：
5.根据权利要求4所述的智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述颜色转换模型的建立方法包括：
6.根据权利要求3所述的智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述根据所述色块与每一个所述参考目标个体的色差值与所述颜色标识数据库中每一个目标个体的色差范围的匹配结果确定所述色块的颜色信息是否与所述目标个体的
7.根据权利要求2所述的智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述根据所述颜色标识数据库和聚类形状确定目标个体的数量和位置包括：
8.一种智能网络色彩影像追踪监控系统，其特征在于，包括，
9.一种智能终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种所述智能网络色彩影像追踪监控方法的计算机程序。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种所述智能网络色彩影像追踪监控方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述根据所述颜色标识数据库和所述施工图像信息中的每一种颜色确定每一帧所述施工图像信息中目标个体的数量和位置包括：
3.根据权利要求2所述的智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述颜色标识数据库还包括每个目标个体的色差范围和所属色调，所述根据所述颜色标识数据库确定颜色信息与所述目标个体的颜色信息一致的色块包括：
4.根据权利要求3所述的智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述根据所述色块的颜色信息和所述参考目标个体的颜色信息计算所述色块与每一个所述参考目标个体的色差值包括：
5.根据权利要求4所述的智能网络色彩影像追踪监控方法，其特征在于，所述颜色转换模型的建立方法包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：袁畅，杨天华，刘锋，高悦，吕梦吟，
申请(专利权)人：北京首华建设经营有限公司，
类型：发明
国别省市：
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