[發明專利]基于神經網絡的建筑工地人員監控工作方法

在審

• 申請號: 202011317696.2
• 申請日: 2020-11-23
• 公開（公告）號: CN112507808A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 熊榆;洪敏;萬里;白金龍;胡宇;唐良艷
• 申請（專利權）人: 重慶德塔蔓靈科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶天成卓越專利代理事務所(普通合伙) 50240
• 代理人: 路寧

1.一種基于神經網絡的建筑工地人員監控工作方法，其特征在于，包括：

S1，通過數據平臺多節點采集建筑施工人員進出數據，獲取建筑施工人員直方圖，對運動軌跡進行跟蹤處理，形成建筑施工人員的身體尺寸直方圖判斷值評分；

S2，對直方圖中的人臉數據提取有效圖像區域，通過窗口匹配算法對人臉圖像進行篩選處理。

2.根據權利要求1所述的基于神經網絡的建筑工地人員監控工作方法，其特征在于，所述S1包括：

S1-1，通過圖像采集設備收集建筑施工人員的身體尺寸樣本特征，根據身體尺寸樣本特征匹配得到經過收斂判斷的候選直方圖，收斂判斷閾值z_(*)定義如下：

z_(s,x,y)＝＜p,H_(s,x,y)＞，

p為訓練身體尺寸的模型參數，H_(s,x,y)是身體尺寸為s的位置坐標(x,y)的直方圖縮小至等比例狀態下的縮放特征，符號“，”為內積的運算；p，H是矩陣形式；

S1-2，對于每一個身體尺寸的縮放計算，通過縮放比例模型獲得：

其中h_(s,x,y)為身體尺寸為s的位置坐標(x,y)的直方圖縮小至等比例狀態下單一像素幅值，V_x,y為身體基本特征值，ω為身體特征調節參數，h_x為X坐標的身體尺寸獲取值，h_y為Y坐標的身體尺寸獲取值。

3.根據權利要求1所述的基于神經網絡的建筑工地人員監控工作方法，其特征在于，所述S1還包括：

S1-3，因為獲取身體尺寸數據中x和y的坐標值，根據身體尺寸的差異而存在獲取數據偏差，當最終縮放比例模型需要經過協調平衡得到具有差異的身體尺寸幅值時，計算候選縮放判斷值，根據身體尺寸的對象目標計算判斷值Q_(s,x,y)如下：

Q_(s,x,y)＝u_s+v_s·z_(s,x,y)+w_s，

其中，u_s是身體尺寸為s下的誤差偏移率，v_s是身體尺寸s下的候選系數，w_s是身體尺寸s下的目標重合率。

4.根據權利要求1所述的基于神經網絡的建筑工地人員監控工作方法，其特征在于，所述S2包括：

S2-1，提取n個直方圖中人臉窗口圖像區域數據M₁,M₂,...,M_n，將全部n個直方圖中的人臉圖像數據歸類為連續的人臉窗口圖像序列對，每個人臉窗口圖像序列對包含若干張人臉圖像；人臉圖像包括，有五官特征的人臉窗口圖像和面部遮擋的人臉窗口圖像，獲取包含五官特征的人臉窗口圖像，以及面部遮擋的人臉窗口圖像，通過輸入的人臉窗口圖像序列對(M₁,M₂),(M₂,M₃),...,(M_n-1,M_n)；從直方圖篩選定位包含五官特征人臉窗口圖像；從直方圖篩選定位面部遮擋的人臉窗口圖像。

5.根據權利要求1所述的基于神經網絡的建筑工地人員監控工作方法，其特征在于，所述S2包括：

S2-2，計算當前人臉窗口圖像序列對(M_k,M_k+1)里的Lab顏色空間校驗平均值和

其中，avg(*)當前人臉窗口圖像序列的Lab顏色空間校驗平均值，A表示Lab顏色空間的任意通道L、a、b，δ為校驗系數；

S2-3，通過計算人臉窗口圖像序列對的漸變尺度的值對人臉窗口圖像中的人臉數據漸變狀態進行判斷。