[发明专利]一种机器视觉的监管系统、方法及客户机、存储介质

说明书

本发明涉及一种机器视觉的监管系统、方法及客户机、存储介质，包括：至少一个监管装置和客户机；监管装置用于监控工程现场情况；客户机用于手动自定义进行标注学习；通过训练后，客户机用于自动进行标注学习；客户机采用对抗生成网络进行混合训练；通过原子模型、分子模型的组合，客户机生成复杂场景报警项；针对报警准确信息客户机生成报警信息；针对报警不准确项，客户机生成标注信息，用于再训练。从而实现低成本、快速学习；极大的降低智能单机学习的成本，使得计算能力可以更有效的利用；为用户节省成本，提高工作效率，从而最终实现机器视觉监管。

技术领域

本发明涉及建筑工程技术领域，特别涉及一种机器视觉的监管系统、方法及客户机、存储介质。

背景技术

当前在建筑工程施工过程中都需要使用到许多工具或设备，例如塔吊、脚手架、起重机等。其中塔吊具有塔身高、吊臂长、抬吊重量大、覆盖范围广、工作效率高等结构技术特点。脚手架可以用来搭建建筑工人的操作平台。起重机的作业空间大，主要用于房屋建筑施工中物料的垂直和水平输送及建筑构件的安装。

建筑工程中存在大量高空作业或深基坑作业，存在危险源多，稍有不慎就可能发生人员伤亡事故。需要检查点多，通常需要对下列项进行分别检查：1、文明施工检查。2、基坑工程检查。3、施工用电检查。4、各种脚手架检查。5、高空作业吊篮检查。6、塔式起重机检查。7、起重吊装检查。8、施工升降机检查。9、物料提升机检查。10、模板支架检查。11、高处作业检查。12、施工机具检查。13、施工现场消防检查。14、路桥工程安全检查。15、有限空间作业检查。16、安全管理检查。17、悬挑式钢平台检测等。18、落地式卸料平台检查等等。

由于上述建筑工程现场设置的各种工具或设备占地面积大，自身的高度高，会存在很多安全隐患，由建筑工程现场的各种工具或设备引起的人员伤亡和设备损毁事故屡屡发生，建筑工程现场的各种工具或设备的安全问题引起了社会的广泛重视。现有通常的解决方法是在这些建筑工程现场使用的工具或设备上安装有监控摄像头，来监控建筑工程的安全、进度和质量。随着摄像头安装的越来越多，由此带来一系列的新问题，摄像头安装好后由谁来监管，当摄像头监控到安全隐患或危险时，如何能够及时针对存在的问题进行报警和故障解除，这是亟待解决的问题。

目前，对于建筑工程现场安装的监控摄像头大多为人员直接查看，即使有机器视觉检测，也停留在固定单一场景。且目前市场上存在的机器视觉监管方法需要大量的人员手工标注，浪费了极大的人力物力，存在用户需求调研困难，智能监管生成的成本较高等问题。

发明内容

为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提出了一种机器视觉的监管系统、方法及客户机、存储介质，可以将用户视频监控、人员手工标注、机器智能标注、对抗生成网络及智能自动训练和标注与监管融合在一起。实现低成本、快速学习，极大的降低了智能监管的成本，快速提高学习效率。

本发明创新性的提出了一种机器视觉的监管系统，包括：客户机和至少一台监管装置；

所述监管装置用于采集监管内容，并将采集的监管内容传送给所述客户机；

所述客户机针对所述监管内容上的标注结果，进行训练和学习，生成初步检测模型；并利用初步检测模型对标注任务进行学习、训练，生成训练结果；

所述客户机基于训练结果，生成报警信息并进行报警，实现对监控现场的检测报警。

其中，所述监管内容的标注结果，包括：

用户对所述监管内容的标注结果和/或所述客户机对所述监管内容进行自动标注的标注结果。

其中，标注过程中，采用局部内容放大标注和/或分类集中标注。

其中，所述客户机利用人工智能的深度学习算法针对标注结果进行学习，并通过对抗生成网络GAN和检测模型阈值调整方法，生成初步检测模型；