[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

本發明提出了一種基于神經網絡的建筑工地人員監控工作方法，包括如下步驟：S1，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初步篩選處理。

技術領域

本發明涉及大數據分析領域，尤其涉及一種基于神經網絡的建筑工地人員監控工作方法。

背景技術

城市建設過程中，對于建筑施工數據會積累海量的基礎數據，其中包括工程運輸數據，施工人員數據，尤其在施工人員數據中，包含了進出建筑施工現場的工作人員，對于大型樓盤施工過程中，會有海量的施工工作人員進出施工現場，通過圖像采集設備獲取工作人員人臉信息后，現有的工作方法只是簡單的圖像統計，并不能對發生圖像差異的數據進行有效提取和推薦，這就亟需本領域技術人員解決相應的技術問題。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題，特別創新地提出了一種基于神經網絡的建筑工地人員監控工作方法。

為了實現本發明的上述目的，本發明提供了一種基于神經網絡的建筑工地人員監控工作方法，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初步篩選處理；

S3，初步篩選之后對人臉圖像進行姿態感知模型訓練輸出，輸出的人臉數據進行相似度匹配；

S4，匹配結果中對特征缺失通過缺失補足模型進行判斷，從而推薦遠程終端匹配人臉的可能性閾值。

優選的，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。

優選的，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。

優選的，所述S2包括：