[發明專利]一種建筑工地行人徘徊檢測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010699299.X
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111860318A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 朱常玉;單建華;戴福全;章益明
• 申請（專利權）人: 杭州品茗安控信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06Q50/08;G06N20/00;H04N7/18
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 巴翠昆

本申請公開了一種建筑工地行人徘徊檢測方法、裝置、設備及存儲介質，包括：實時獲取從建筑工地安裝的攝像頭采集到的視頻流中捕獲的幀圖像；在獲取的幀圖像上劃定行人徘徊檢測區域；通過深度學習結合多目標匹配算法對檢測區域內的各行人進行跟蹤；計算跟蹤的行人的軌跡距離和滯留時間，若軌跡距離大于設定距離閾值，同時滯留時間大于設定時間閾值時，則識別行人為徘徊；在識別出行人為徘徊后，連接報警器進行預警。本申請通過深度學習結合多目標匹配算法對檢測區域內的各行人進行跟蹤計算，這樣基于行人在檢測區域的行為分析可以實時監測行人是否徘徊，提高了檢測結果的精度，提升了跟蹤效果，解決現有技術中的方法出現大量漏識和誤識情況的問題。

技術領域

本發明涉及視頻監控人工智能領域，特別是涉及一種建筑工地行人徘徊檢測方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

建筑施工工地作為一個高危場景，不僅場景復雜，各種行人管理監控也非常復雜。隨著智慧工地普及，利用視頻分析監控的方法不斷引起重視，工地安全性保障要求不斷提高。行人徘徊是異常行為的一種，建筑工地上需要監控這些徘徊行為，一方面是防止不法分子有不法企圖，另一方面，工地上工人眾多，也需要防止聚眾鬧事。

目前，徘徊檢測方法大多數是利用檢測目標運動軌跡和運動時長來判斷。但是當運動目標出現靜止或者存在遮擋，就無法準確跟蹤目標。另外一種是利用跟蹤算法實現，但是同樣存在以下問題：一是現有跟蹤算法在工地這種復雜場景中會出現大量漏識和誤識情況，二是跟蹤算法占用顯存高，耗時長，成本高。

因此，如何準確跟蹤目標，提升跟蹤效果，解決大量漏識和誤識情況等問題，是本領域技術人員亟待解決的技術問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種建筑工地行人徘徊檢測方法、裝置、設備及存儲介質，可以提高檢測結果的精度，提升跟蹤效果，解決現有技術中的方法出現大量漏識和誤識情況的問題。其具體方案如下：

一種建筑工地行人徘徊檢測方法，包括：

實時獲取從建筑工地安裝的攝像頭采集到的視頻流中捕獲的幀圖像；

在獲取的所述幀圖像上劃定行人徘徊檢測區域；

通過深度學習結合多目標匹配算法對所述檢測區域內的各行人進行跟蹤；

計算跟蹤的所述行人的軌跡距離和滯留時間，若所述軌跡距離大于設定距離閾值，同時所述滯留時間大于設定時間閾值時，則識別所述行人為徘徊；

在識別出所述行人為徘徊后，連接報警器進行預警。

優選地，在本發明實施例提供的上述建筑工地行人徘徊檢測方法中，通過深度學習結合多目標匹配算法對所述檢測區域內的各行人進行跟蹤，具體包括：

依次建立工地行人目標檢測數據集和工地行人重識別數據集；

根據建立的所述工地行人目標檢測數據集，構建并訓練行人目標檢測模型；

根據建立的所述工地行人重識別數據集，構建并訓練行人重識別特征提取模型；

通過所述行人目標檢測模型檢測出所述檢測區域內當前幀圖像中的各行人，并通過所述行人重識別特征提取模型提取所述行人的特征；

根據提取出的所述特征，預測下一幀圖像中的行人位置，進行多行人的定位跟蹤。

優選地，在本發明實施例提供的上述建筑工地行人徘徊檢測方法中，根據提取出的所述特征，預測下一幀圖像中的行人位置，進行多行人的定位跟蹤，具體包括：

將提取出的所述特征作為輸入，利用卡爾曼濾波預測下一幀圖像中的行人位置；

利用匈牙利算法結合預測的所述下一幀圖像中的行人位置以及提取出的所述特征，進行多行人的定位跟蹤。