[发明专利]一种工序循环的自动监测方法、装置和系统

说明书

本发明公开了一种工序循环的自动监测方法、装置和系统，包括：获取隧道洞口监控区域的视频流，并将视频流进行预处理，得到多帧帧图片；判断多帧帧图片中是否发生动态事件，若发生，将发生动态事件的帧图片标记；基于opencv的人脸检测和基于深度学习的deepsort对标记后的帧图片进行作业人员跟踪预测；AM‑softmax算法训练的人脸识别模型对跟踪到的作业人员进行人脸信息识别；当识别到在一定时间范围内同一工种的若干作业人员进入或离开隧道，记录该工种的当次工序开始或结束。本发明通过检测识别在一定时间范围内有同一工种的若干作业人员进出隧道，识别作业人员信息，自动记录工序作业开始或结束的时间，全程无需人工记录作业人员进出隧道的情况，提高了工序管理的效率。

技术领域

本发明属于目标行人跟踪技术领域，具体涉及一种工序循环的自动监测方法、装置和系统。

背景技术

随着国家交通建设的大力发展，伴随我国施工事业的不断发展以及施工技术的不断创新，隧道等作业工程越来越多，其造价高、工期长、跨度大，施工过程中的工序管理是增强工程施工质量的重要环节，主要对工程施工进度和工程施工质量进行查验比对，以保证施工计划的进行和保证施工工程质量。

现有技术中，隧道建设工序管理过程的数据收集、整理和汇总均采用人工记录和比对试验，例如在对出入隧道作业的作业人员进行管理时，通常采用人工记录的方式记录某工种的作业人员进入隧道进行作业的时间，以及该工种的作业人员离开隧道的时间，并将该工种作业人员进入隧道进行作业到离开隧道的时间间隔记录为一个工序循环，以实现工序管理。然而，这种采用人工记录工序数据的方式不仅大大增加了工序管理过程中的人力、物力、财力和时间的消耗，而且由于人的参与，也会不可避免的出现类似计算、统计和分析等各类错误，导致数据失真，影响施工质量和进度。

发明内容

本发明的目的是提供一种工序循环的自动监测方法、装置和系统，用以解决现有技术中存在的至少一个问题。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种工序循环的自动监测方法，所述方法包括：

获取隧道洞口的视频流，并将所述视频流进行预处理，得到多帧帧图片；

判断多帧所述帧图片中是否发生动态事件，若发生，则将发生动态事件的帧图片进行标记；

基于opencv的人脸检测模型和基于深度学习的deepsort模型对标记后的帧图片进行作业人员跟踪预测；

基于AM-softmax算法训练的人脸识别模型对跟踪到的作业人员进行人脸信息识别；

当识别到在一定时间范围内同一工种的若干作业人员进入或离开隧道，记录该工种的当次工序开始或结束。

在一种可能的设计中，所述方法还包括：

获取同一工种的若干作业人员进入隧道和离开隧道的时间间隔；

将所述时间间隔记录为一次工序循环的时间。

在一种可能的设计中，所述判断多帧所述帧图片中是否发生动态事件，包括：

采用两帧差帧法、三帧差帧法、基于高斯混合学习的视频背景减法或python背景模型减除法中的一种算法判断多帧所述帧图片中是否发生动态事件。

在一种可能的设计中，所述采用两帧差帧法判断多帧所述帧图片中是否发生动态事件，包括：

对相邻帧的相同位置的像素值做差获得差分图像；

对所述差分图像进行二值化，当所述差分图像的像素值变化大于预设阈值时，则所述相邻帧中发生了动态事件。