[发明专利]一种基于人工智能的工人施工状态监测方法有效
| 申请号： | 202010248170.7 | 申请日： | 2020-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN111368806B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 李子奇;李冬生 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V40/10;G06V40/20;G06V10/46;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 隋秀文;温福雪 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能领域，涉及一种基于人工智能的工人施工状态监测方法。本发明运用深度学习姿态估计框架Openpose来获取工人的骨架关节点坐标，将坐标进行向量化处理，将向量化处理后的坐标运用LSTM网络进行训练，以此模型输出建筑工人的行为。同时运用目标检测框架Yolov3检测出工人所在画面中的标志物，将之前检测出的工人行为与工地上的标志物作为新特征，将其对应的工人施工状态作为标签，训练xgboost网络模型，最后实现实时施工状态实时监测。本发明可以基于人工智能理论准确的监测施工现场工人的施工状态，减少了施工时对于人力的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人工智能 工人 施工 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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