[发明专利]一种综合性工程车辆施工动作判断方法

说明书

本发明提供了一种综合性工程车辆施工动作判断方法，其硬件设施包括位于道路旁及各个场地的监控摄像头，全部监控摄像头均通过网络连接后台服务器，判断方法包括以下步骤：1)、目标获取：将监控摄像头所拍摄的画面输入后台服务器，启动检测算法，开始输出画面上的目标；2)、目标追踪：此时监控摄像头的视角固定不变，启动追踪算法对画面中移动和/或静止的目标进行追踪，根据追踪结果判断目标是否发生位移，并将同一目标的检测结果归类；3)、序列标准化：目标检测的结果图片大小尺寸不唯一，将图片尺寸标准化为设定图像，设定图像为224×224方形图像；4)、工程机械的施工动作分析；5)、报警触发。本发明增加施工动作分析算法，减少误报几率。

技术领域

本发明属于连续视频帧识别技术领域，特别是一种综合性工程车辆施工动作判断方法。

背景技术

随着油气管线、光线输送线路埋设网逐渐丰富，对埋设区域实施监控保护，需要及时发 现违法施工并进行预警变得尤为重要。对于这类施工的管控与预警，智能化无人值守的重点 应该集中在可能造成较大破坏的大型工程车辆方面。

CN111967377A工程车辆状态识别方法、装置、设备及存储介质：根据目标视频确定目标 区域对应的道路场景；若道路场景为施工场景，则根据目标视频对工程车辆进行识别，以获 得工程车辆识别结果；根据工程车辆识别结果中包括工程车辆的图像确定工程车辆的工作状 态。这一发明中主要依靠背景、工程车数量等因素，由人为规定的工程车数量阈值及场景模 型来确定工程车工作状态，判断可靠性较低。

CN111666989A工程车辆和物体识别方法：使用两层采集装置，分别采集集位置参数、运 行参数及图像参数；并使用采集数据构建线性集成模型；根据线性集成模型进行隶属度计算， 输出识别结果，实现了不同类别的特征元素通过线性集成方法融合后进行隶属度计算，有利 于提高隶属度计算结果的准确性，提高物体识别的准确度，提高车辆对交通环境感知能力的 准确性。此方法充分利用了雷达和视觉传感器采集的数据，可用于识别周边工程车辆及物体， 但是方法偏重于依靠雷达探测距离来判断移动等状态，对于车辆种类、具体施工动作等详细 信息判别不够精确。

CN107679495B一种输电线路周边活动工程车辆的检测方法，此方法训练了一个用于识别 工程车辆的卷积神经网络模型，在检测图片中的工程车辆时通过图像差分得到候选检测区域， 然后在超像素分割的基础上对候选检测区域进行合并生长，得到最终的候选检测区域，最后 将候选区域输入训练好的神经网络进行分类，并将分类为工程车辆的区域进行标记示警。此 方法通过两步目标检测方法，实现了工程车辆的检测和识别，但是未涉及工程车辆施工动作 检测。

目前的技术方案方法采用了多种传感器与神经网络算法，但是对工程车辆的监控预警大 多局限于工程车辆的入侵、移动检测方面，在检测到工程车辆时即时触发报警，很容易将正 常停放、途径路过、甚至被动运输过程中的工程车辆检测为非法施工目标，造成大量误报。

发明内容

本发明的目的是针对现有的技术存在上述问题，提出了一种增加目标追踪算法对连续帧 中的目标区分归类，并增加施工动作分析算法，提取连续帧的时空特征，最终输出工程车辆 目标是否施工动作的综合性工程车辆施工动作判断方法。

本发明的目的可通过下列技术方案来实现：一种综合性工程车辆施工动作判断方法，其 硬件设施包括位于道路旁及各个场地的监控摄像头，全部监控摄像头均通过网络连接后台服 务器，判断方法包括以下步骤：

1)、目标获取：将全部监控摄像头所拍摄的画面输入后台服务器，启动检测算法，开始 输出画面上的目标；

2)、目标追踪：此时监控摄像头的视角固定不变，启动追踪算法对画面中移动和/或静止 的目标进行追踪，根据追踪结果判断目标是否发生位移；

3)、序列标准化：目标检测的结果图片大小尺寸不唯一，将图片尺寸标准化为设定图像， 设定图像为224×224方形图像；