一种建筑施工监测方法与流程

本发明涉及信息，尤其涉及一种建筑施工监测方法。

背景技术：

1、在建筑施工现场，各工种之间的协调配合至关重要。传统的人工监督模式难以全面掌握现场的实时动态，容易出现工种之间衔接不畅、交叉作业冲突等问题。利用计算机视觉技术进行自动化监测，虽然可以实时获取现场的可视化数据，但如何从海量的视频图像中准确识别不同工种的作业状态，并进行有效的逻辑关联和分析，是一个亟待解决的技术难题。

2、具体来说，由于建筑施工环境复杂多变，不同工种作业人员的服饰、设备、材料千差万别，且作业场景中经常存在遮挡、光照变化等因素的干扰，导致工种识别的准确率难以保证。此外，不同工种之间存在错综复杂的逻辑关系，如何根据识别结果合理推断各工种的作业进度和衔接情况，并预判可能出现的冲突，也是一个技术挑战。同时，由于施工现场的动态性和不确定性，视觉监测系统需要具备一定的自适应能力和鲁棒性，能够应对现场的各种变化和突发情况，持续输出可靠的监测结果，这对算法的设计和实现提出了更高的要求。

技术实现思路

1、本发明提供了一种建筑施工监测方法，主要包括：

2、获取施工现场的多视角视频图像数据，采用图像拼接算法对所述多视角视频图像数据进行融合处理，得到施工现场全景三维场景模型；

3、获取所述全景三维场景模型中的图像帧，采用预先训练的工种识别模型对所述图像帧进行分析，得到各个工种的作业人员和设备的位置信息；

4、获取所述各个工种的作业人员的位置信息，采用预先训练的人体姿态估计模型，对各个作业人员的姿态进行分析，得到各个作业人员的动作状态信息；

5、获取所述各个工种的作业人员的位置信息和动作状态信息，结合预先建立的工种作业知识库，判断各个工种作业人员的具体作业状态；

6、获取所述各个工种作业人员的具体作业状态，采用注意力机制的视觉跟踪算法，对各个工种作业人员进行持续跟踪，若出现遮挡，则获取所述遮挡前后的上下文信息和目标特征，将所述上下文信息和目标特征输入至预先训练的遮挡处理模型，重新识别目标并恢复状态信息；

7、获取所述各个工种的作业状态信息，采用时空数据关联分析算法，构建不同工种之间的逻辑依赖关系图，基于预设的工种协作规则，判断不同工种在时间和空间上的衔接是否存在冲突，若存在冲突，则生成预警信息并发送至现场管理人员终端；

8、获取所述施工现场的各个工种的最新作业状态信息，采用增量学习算法对所述工种识别模型和人体姿态估计模型进行优化，采用在线学习算法对所述遮挡处理模型进行更新，提高系统的鲁棒性和泛化能力。

9、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

10、本发明公开了一种基于多视角视频图像的施工现场智能监控方法。该方法通过图像拼接算法构建全景三维场景模型，利用工种识别和人体姿态估计模型分析作业人员状态，结合工种作业知识库判断具体作业状态。采用注意力机制的视觉跟踪算法持续监控各工种，并通过遮挡处理模型解决遮挡问题。通过时空数据关联分析构建工种间逻辑依赖关系，基于预设规则判断冲突并生成预警。本发明还利用增量学习和在线学习算法持续优化各模型，提高系统鲁棒性和泛化能力。该方法实现了对施工现场的全方位智能监控，有效提升了施工管理效率和安全性。

技术特征：

1.一种建筑施工监测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取施工现场的多视角视频图像数据，采用图像拼接算法对所述多视角视频图像数据进行融合处理，得到施工现场全景三维场景模型，包括:

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述全景三维场景模型中的图像帧，采用预先训练的工种识别模型对所述图像帧进行分析，得到各个工种的作业人员和设备的位置信息，包括:

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述各个工种的作业人员的位置信息，采用预先训练的人体姿态估计模型，对各个作业人员的姿态进行分析，得到各个作业人员的动作状态信息，包括:

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述各个工种的作业人员的位置信息和动作状态信息，结合预先建立的工种作业知识库，判断各个工种作业人员的具体作业状态，包括:

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述各个工种作业人员的具体作业状态，采用注意力机制的视觉跟踪算法，对各个工种作业人员进行持续跟踪；若出现遮挡，则获取所述遮挡前后的上下文信息和目标特征，将所述上下文信息和目标特征输入至预先训练的遮挡处理模型，重新识别目标并恢复状态信息，包括:

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述各个工种的作业状态信息，采用时空数据关联分析算法，构建不同工种之间的逻辑依赖关系图；基于预设的工种协作规则，判断不同工种在时间和空间上的衔接是否存在冲突；若存在冲突，则生成预警信息并发送至现场管理人员终端，包括:

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述施工现场的各个工种的最新作业状态信息，采用增量学习算法对所述工种识别模型和人体姿态估计模型进行优化；采用在线学习算法对所述遮挡处理模型进行更新，提高系统的鲁棒性和泛化能力，包括:

技术总结本申请提供一种建筑施工监测方法，包括：获取施工现场的多视角视频图像数据，采用图像拼接算法对所述多视角视频图像数据进行融合处理，得到施工现场全景三维场景模型；获取所述全景三维场景模型中的图像帧，采用预先训练的工种识别模型对所述图像帧进行分析，得到各个工种的作业人员和设备的位置信息；获取所述各个工种的作业人员的位置信息，采用预先训练的人体姿态估计模型，对各个作业人员的姿态进行分析，得到各个作业人员的动作状态信息；获取所述各个工种的作业人员的位置信息和动作状态信息，结合预先建立的工种作业知识库，判断各个工种作业人员的具体作业状态。技术研发人员：王波,吴业华,赵艳华,高锡奎,陈奕进,杨云,刘有祥,朱建华,李伟雄,秦杰受保护的技术使用者：广东德弘建设工程有限公司技术研发日：技术公布日：2025/1/6