[发明专利]区块链网络状态下建筑工地安全行为监测工作方法

权利要求书

1.一种区块链网络状态下建筑工地安全行为监测工作方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，通过图像采集模块获取建筑工地图像数据，对于工地人员图像进行筛选操作，获取工地人员特征的区域框架(FRAME)图像，进行等比例图像放大；

S2，将建筑工地图像等比例放大之后，获取人体特征直方图，通过行为监测模型对人体特征直方图进行安全行为识别；

S3，识别完成后，对建筑工地安全行为图像进行聚类估计，低于估计值的建筑工地行为确定为危险行为，与区块链节点数据进行同步。

2.根据权利要求1所述的区块链网络状态下建筑工地安全行为监测工作方法，其特征在于，所述S1包括：

S1-1，通过图像采集模块进行建筑工地图像采集，同步在区块链节点进行图像筛选准备；建筑工地图像采集人体动态行为数据，对存在人体动态行为数据的图像进行抓取；

S1-2，抓取过程中，通过人体特征图像权值向量C_i＝M·F(ab·η)×(a+b)对建筑工地图像进行人员提取，通过相似度判别对工地人员数量进行估计，其中，M为工地人员的基础特征a的条件概率，F为工地人员特征集，b为工地人员行为特征，η为行为限定因子，其中F∈{helmet,bodyspeed,vest,article,antidirection}，

形成预期估计关系式

其中，u_i表示工地人员行为结果；i表示发生行为的数量，该行为包括安全行为和危险行为；v_i表示工地人员危险行为发生的概率；L(u_i)是工地人员数量权重函数，其与危险行为发生的概率相关；Q(v_i)是工地人员危险行为增益函数，是对危险行为偏离参照点的总体评价，w_i建筑工地图像中初步筛选工地人员区域框架的条件概率值，β为工地人员行为校正参数；

工地人员数量权重函数代表建筑工地图像获取的工地人员数量的概率度量，通过预期估计关系的变化影响设计工地人员安全行为决策，

其中，S为安全行为期望，ΔP_i^δ为建筑工地图像中提取安全行为图像的偏离值，δ为安全行为偏差校正值，上标W_i为安全行为拟合参数，上标Z_i为危险行为拟合参数，ε为危险行为偏差校正值。

3.根据权利要求2所述的区块链网络状态下建筑工地安全行为监测工作方法，其特征在于，所述S1还包括：

S1-3，获取的区域框架图像，通过建筑工地图像划分为连续的窗口，每个窗口包含工地人员图像进行放大操作，计算建筑工地图像窗口对(N_k,N_k+1)里的颜色空间各通道的平均值；形成U∈(N_k,N_k+1)；等比例放大权重函数为

其中，label(N_k)为建筑工地图像当前帧获取函数，label(N_k+1)为建筑工地图像下一帧获取函数，m大于1，μ为图像帧约束因子，ω₁为建筑工地图像当前帧调节参数，ω₂为建筑工地图像下一帧调节参数，

其中，q₁为安全行为偏好系数，q₂为危险行为偏好系数；

将当前建筑工地图像窗口对里获得工地人员累加数进行比较，当变化大于一个阈值T时，则放大建筑工地图像窗口对，否则，移动到下一个建筑工地图像窗口对，继续搜寻工地人员。