[发明专利]基于混合LBF形状回归模型的挖掘机工作状态识别方法

摘要

本发明公开了一种基于混合LBF形状回归模型的挖掘机工作状态识别方法，包括以下步骤：1）训练挖掘机的混合LBF形状回归模型，并使用此模型来预测输入视频帧中挖掘机的形状（即特征点的相对坐标的集合）；2）根据这些特征点的坐标以及检测到的挖掘机的长宽比，计算挖掘机工作状态特征描述子；3）使用SVM分类器判断当前挖掘机的工作状态——工作状态或者非工作状态。本发明提出的基于混合LBF形状回归模型的挖掘机工作状态识别方法，可对土地间的挖掘机工作状态进行准确地自动识别，为建筑工地施工现场监测提供了智能化手段。

主权项

1.一种基于混合LBF形状回归模型的挖掘机工作状态识别方法，包括以下步骤：S1.训练一个混合LBF形状回归模型，并使用该混合LBF形状回归模型来预测输入视频帧中挖掘机的形状，即预测输入视频中挖掘机的特征点的相对坐标的集合；S2.根据挖掘机的长宽比及步骤S1获得的特征点的相对坐标，计算挖掘机工作状态特征描述子；S3.将挖掘机工作状态特征描述子作为SVM分类器的输入，识别挖掘机的工作状态，挖掘机的工作状态包括工作状态或者非工作状态；所述步骤S2具体为：S21、根据前后两帧图像中挖掘机的长宽比WHRatio₀和WHRatio₁，计算挖掘机长宽比的变化：ΔWHRatio＝|WHRatio₁‑WHRatio₀|；S22、依据步骤S1中获得的挖掘机特征点，计算反映挖掘机回转臂、铲斗柱、铲斗和机身旋转四种因素变化的夹角变化ΔAngle；S23、将长宽比的变化ΔWHRatio和夹角的变化ΔAngle串联起来作为挖掘机工作状态的特征描述子MMF，即MMF＝[ΔWHRatio,ΔAngle]描述挖掘机的运动特征。