一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法及系统，方法包括数据采集、数据预处理、移动目标检测、人体入侵检测、入侵规则范式构建和建筑工地危险区域人体入侵检测。本发明专利技术涉及建筑工程安全监测技术领域，具体是指一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法及系统，本发明专利技术采用伽马校正结合特征提取的方法进行数据预处理，提高了数据的基本质量；采用结合注意力机制的YOLOv5模型进行移动目标检测，预测得到人体框图；构建入侵检测基本规则和入侵检测辅助模块进行人体入侵检测，检测两个方面优化了危险区域人体入侵检测的准确性和精确性；构建三种方向和三种姿势的人体入侵检测规则范式组合，提高了方法的适用维度和实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及建筑工程安全监测，具体是指一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法及系统。

技术介绍

1、基于人工智能的建筑工程安全监测是指采用人工智能技术，对建筑工地等危险区域内是否有人进行检测，并进而进行建筑工程的整体安全监测。建筑工程中的危险区域内常常有危险的机器设备、区域和高处作业，进入此类区域中的人员容易受到伤害，为了提高工人的安全性以及减少意外事故，需要对安全管理进行科学有效的人体入侵检测。

2、但是，在已有的建筑工程安全监测方法中，存在着原始的建筑工地图像中存在光照变化大、数据噪声干扰多的技术问题；在已有的建筑工程安全监测方法中，存在着传统的图像分类方法不能满足建筑工地危险区域和人体接触的精确判断，需要进行人体整体的方形边界框分类进而进行后续的入侵检测，而标准的目标检测模型在相对中小型的移动人体目标检测的性能较低的技术问题；在已有的建筑工程安全监测方法中，存在着缺少一种基于自动计算的人体框图进而进行危险区域人体入侵检测的基本规则和判断范式的技术问题；在已有的建筑工程安全监测方法中，存在着缺少一种多分类的危险区域入侵检测规则范式的技术问本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法，其特征在于：在步骤S3中，所述采用结合注意力机制的YOLOv5模型，进行移动目标检测，得到人体检测框图数据的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法，其特征在于：在步骤S31中，所述构建输入子块，具体为将所述人体入侵检测特征数据作为输入样本，将所述输入样本的图像尺寸设为640×640像素，并嵌入自适应锚框计算代码，构建所述输入子块，所述自适应锚框计算代码用于自适应计算最佳锚框值；

<...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法，其特征在于：在步骤s3中，所述采用结合注意力机制的yolov5模型，进行移动目标检测，得到人体检测框图数据的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法，其特征在于：在步骤s31中，所述构建输入子块，具体为将所述人体入侵检测特征数据作为输入样本，将所述输入样本的图像尺寸设为640×640像素，并嵌入自适应锚框计算代码，构建所述输入子块，所述自适应锚框计算代码用于自适应计算最佳锚框值；

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法，其特征在于：在步骤s36中，所述构建模型损失函数，用于优化训练，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的建筑工程安全监测方法，其特征在于：在步骤s4中，所述构建入侵检测基本规则和入侵检测辅助模块进行人体入侵检测，得到入侵检测预测数据的步骤，包括：

6.根据权利要求5所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘若洁，卢腾骏，
申请(专利权)人：江西财经大学，
类型：发明
国别省市：