CN116389695B - 建筑工地监控方法、装置、建筑工地巡查设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及建筑领域,具体涉及一种建筑工地监控方法、装置、建筑工地巡查设备及存储介质。应用于建筑工地巡查设备,包括:获取目标建筑工地对应的巡查路线;按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点;针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像;对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患。上述方法,实现了利用建筑工地巡查设备对目标建筑工地进行全方位监控,不需要人工对目标建筑工地进行巡查,因此节省了大量的人力。此外,可以对目标建筑工地进行全面监控,而不是像固定摄像头一样只可以对目标建筑工地的固定一小部分场景进行监控。
Description
技术领域
本发明涉及建筑领域,具体涉及一种建筑工地监控方法、装置、建筑工地巡查设备及存储介质。
背景技术
近年来,随着建设工程项目不断向着现代化、大型化、信息化的方向发展,传统的工程管理模式已经不再适应行业的发展需求,对建筑工地的安全要求也越来越高,企业也越来越重视工地安全。
现有技术中,通常采用人工巡查的方式对建筑工地进行检查,从而发现并及时解决建筑工地存在的安全隐患。
但是,人工巡查的方式成本较高,监管难度大。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种建筑工地监控方法,旨在解决现有技术中人工巡查的方式成本较高,监管难度大的问题。
根据第一方面,本发明实施例提供了一种建筑工地监控方法,应用于建筑工地巡查设备,包括:
获取目标建筑工地对应的巡查路线;
按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点;
针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像;
对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患。
本发明实施例提供的建筑工地监控方法,获取目标建筑工地对应的巡查路线,按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点,从而实现了建筑工地巡查设备可以准确到达各个巡查地点。然后,针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像,保证了采集到的巡查地点对应的建筑工地场景图像的准确性。对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患,保证了确定的巡查地点存在安全隐患的准确性。上述方法,实现了利用建筑工地巡查设备对目标建筑工地进行全方位监控,不需要人工对目标建筑工地进行巡查,因此节省了大量的人力。此外,可以对目标建筑工地进行全面监控,而不是像固定摄像头一样只可以对目标建筑工地的固定一小部分场景进行监控。
结合第一方面,在第一方面第一实施方式中,方法还包括:
当巡查地点存在安全隐患时,获取安全隐患对应的危险等级;
当安全隐患为一级危险等级时,生成告警信息以及建议执法处置工单,通过提示组件在巡查地点输出告警信息,并将建议执法处置工单发送至监管人员以及安全人员;
当安全隐患为二级危险等级时,生成建议巡查处置工单,将建议巡查处置工单发送至巡查人员以及安全人员;其中,一级危险等级比二级危险等级危险。
本发明实施例提供的建筑工地监控方法,当巡查地点存在安全隐患时,获取安全隐患对应的危险等级,保证了获取到的安全隐患对应的危险等级的准确性。当安全隐患为一级危险等级时,生成告警信息以及建议执法处置工单,保证了生成的告警信息以及建议执法处置工单的准确性。通过提示组件在巡查地点输出告警信息,并将建议执法处置工单发送至监管人员以及安全人员,从而使得巡查地点的施工人员可以接收到告警信息,进而使得施工人员可以及时注意到安全隐患。且使得监管人员以及安全人员可以接收到建议执法处置工单,并及时对安全隐患做出整改,保证了目标建筑工地的安全性。当安全隐患为二级危险等级时,生成建议巡查处置工单,保证了生成的建议巡查处置工单的准确性。将建议巡查处置工单发送至巡查人员以及安全人员,从而使得巡查人员和安全人员做出整改,保证了目标建筑工地的安全性。
结合第一方面,在第一方面第二实施方式中,获取目标建筑工地对应的巡查路线,包括:
获取目标建筑工地对应的建筑模型;
根据建筑模型中包括的各个建筑物以及各个施工场地的位置信息,确定各个巡查地点,根据各个巡查地点规划目标建筑工地对应的巡查路线。
本发明实施例提供的建筑工地监控方法,获取目标建筑工地对应的建筑模型,然后,根据建筑模型中包括的各个建筑物以及各个施工场地的位置信息,确定各个巡查地点,保证了确定的各个巡查地点的准确性。根据各个巡查地点规划目标建筑工地对应的巡查路线,保证了规划得到的目标建筑工地对应的巡查路线的准确性。
结合第一方面,在第一方面第三实施方式中,按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点,包括:
按照巡查路线,确定巡查路线上各个建筑物以及工程机械的高度;
根据各个建筑物以及工程机械的高度,规划从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点对应的规划轨迹;
根据各个规划轨迹,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点。
本发明实施例提供的建筑工地监控方法,按照巡查路线,确定巡查路线上各个建筑物以及工程机械的高度。根据各个建筑物以及工程机械的高度,规划从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点对应的规划轨迹,保证了规划得到的从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点对应的规划轨迹的准确性。根据各个规划轨迹,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点,从而保证了建筑工地巡查设备可以准确地从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点。
结合第一方面,在第一方面第四实施方式中,针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像之前,方法还包括:
针对各个巡查地点,获取巡查地点对应的全场景图像;
对全场景图像进行识别,确定巡查地点是否存在影响飞行安全且阻挡摄像视野的遮挡障碍物;
当巡查地点存在遮挡障碍物时,确定巡查地点为非开阔空间;
针对非开阔空间,开启GPS定位系统以及光流定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪;
当巡查地点不存在遮挡障碍物时,确定巡查地点为开阔空间;
针对开阔空间,开启GPS定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪。
本发明实施例提供的建筑工地监控方法,针对各个巡查地点,获取巡查地点对应的全场景图像。然后,对全场景图像进行识别,确定巡查地点是否存在影响飞行安全且阻挡摄像视野的遮挡障碍物,保证了确定的巡查地点是否存在影响飞行安全且阻挡摄像视野的遮挡障碍物的结果的准确性。当巡查地点存在遮挡障碍物时,确定巡查地点为非开阔空间,针对非开阔空间,开启GPS定位系统以及光流定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪,从而保证了对建筑工地巡查设备进行定位追踪的准确性。当巡查地点不存在遮挡障碍物时,确定巡查地点为开阔空间;针对开阔空间,开启GPS定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪,保证了对建筑工地巡查设备进行定位追踪的准确性。
结合第一方面第四实施方式,在第一方面第五实施方式中,建筑工地场景图像包括建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像;针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像,包括:
针对各个巡查地点,获取巡查地点对应的光照图像;
对光照图像进行识别,确定巡查地点对应的光照强度是否大于预设光照强度阈值;
当巡查地点对应的光照强度大于预设光照强度阈值,且巡查地点为开阔空间时,利用摄像组件以远距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像;
对应的,对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患,包括:
对建筑工地可见光场景图像进行主要识别,对建筑工地红外场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患。
本发明实施例提供的建筑工地监控方法,针对各个巡查地点,获取巡查地点对应的光照图像,对光照图像进行识别,确定巡查地点对应的光照强度是否大于预设光照强度阈值。当巡查地点对应的光照强度大于预设光照强度阈值,且巡查地点为开阔空间时,利用摄像组件以远距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像,保证了采集到的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像的准确性。对建筑工地可见光场景图像进行主要识别,对建筑工地红外场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患,保证了确定的巡查地点存在安全隐患的准确性。
结合第一方面第五实施方式,在第一方面第六实施方式中,方法还包括:
当巡查地点对应的光照强度小于或者等于预设光照强度阈值,且巡查地点为非开阔空间时,利用摄像组件以近距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像;
对应的,对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患,包括:
对建筑工地红外场景图像进行主要识别,对建筑工地可见光场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患。
本发明实施例提供的建筑工地监控方法,当巡查地点对应的光照强度小于或者等于预设光照强度阈值,且巡查地点为非开阔空间时,利用摄像组件以近距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像,保证了生成的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像的准确性。对建筑工地红外场景图像进行主要识别,对建筑工地可见光场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患,保证了确定的巡查地点存在安全隐患的准确性。
根据第二方面,本发明实施例还提供了一种建筑工地监控装置,应用于建筑工地巡查设备,包括:
第一获取模块,用于获取目标建筑工地对应的巡查路线;
行驶模块,用于按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点;
采集模块,用于针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像;
识别模块,用于对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患。
本发明实施例提供的建筑工地监控装置,获取目标建筑工地对应的巡查路线,按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点,从而实现了建筑工地巡查设备可以准确到达各个巡查地点。然后,针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像,保证了采集到的巡查地点对应的建筑工地场景图像的准确性。对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患,保证了确定的巡查地点存在安全隐患的准确性。上述装置,实现了利用建筑工地巡查设备对目标建筑工地进行全方位监控,不需要人工对目标建筑工地进行巡查,因此节省了大量的人力。此外,可以对目标建筑工地进行全面监控,而不是像固定摄像头一样只可以对目标建筑工地的固定一小部分场景进行监控。
根据第三方面,本发明实施例提供了一种建筑工地巡查设备,包括机身及动力装置、摄像组件、定位组件、提示组件以及存储器和处理器,处理器与动力装置、摄像组件、定位组件、提示组件以及存储器之间互相通信连接,存储器中存储有计算机指令,处理器通过执行计算机指令,从而执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中的建筑工地监控方法。
根据第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储计算机指令,计算机指令用于使计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中的建筑工地监控 方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1 是应用本发明实施例提供的建筑工地监控方法的流程图;
图2 是应用本发明另一实施例提供的建筑工地监控方法的流程图;
图3 是应用本发明另一实施例提供的建筑工地监控方法的流程图;
图4 是应用本发明另一实施例提供的建筑工地监控方法的流程图;
图5 是应用本发明另一实施例提供的建筑工地监控方法的流程图;
图6 是应用本发明另一实施例提供的建筑工地监控方法的流程图;
图7 是应用本发明实施例提供的建筑工地监控装置的功能模块图;
图8 是应用本发明实施例提供的建筑工地监控装置的功能模块图;
图9 是应用本发明实施例提供的建筑工地监控装置的功能模块图;
图10 是应用本发明实施例提供的建筑工地巡查设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本申请实施例提供的建筑工地监控的方法,其执行主体可以是建筑工地监控的装置,该建筑工地监控的装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为建筑工地巡查设备中处理器的部分或者全部。下述方法实施例中,均以执行主体是建筑工地巡查设备为例来进行说明。
在本申请一个实施例中,如图1所示,提供了一种建筑工地监控方法,以该方法应用于建筑工地巡查设备为例进行说明,包括以下步骤:
S11、获取目标建筑工地对应的巡查路线。
具体地,建筑工地巡查设备可以接收用户输入的目标建筑工地对应的巡查路线,也可以接收其他设备发送的目标建筑工地对应的巡查路线,还可以对目标建筑工地进行全方位巡航,确定目标建筑工地对应的巡查路线。
本申请实施例对建筑工地巡查设备获取目标建筑工地对应的巡查路线的方式不做具体限定。
其中,目标建筑工地对应的巡查路线可以是从目标建筑工地对应的预设起点到达各个巡查地点的路线,例如从预设起点先到达A点,然后到达B点,然后到达C点。
关于该步骤将在下文进行详细介绍。
S12、按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点。
具体地,建筑工地巡查设备在获取到目标建筑工地对应的巡查路线之后,可以接收用户输入的从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点的规划轨迹,然后,根据巡查路线,按照从预设起点依次行驶至各个巡查地点的规划轨迹行驶至各个巡查地点。
关于该步骤将在下文进行详细介绍。
S13、针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像。
具体地,建筑工地巡查设备在到达各个巡查地点之后,可以开启摄像组件全方位采集巡查地点对应的建筑工地场景图像。
关于该步骤将在下文进行详细介绍。
S14、对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患。
具体地,建筑工地巡查设备在获取到各个巡查地点对应的建筑工地场景图像之后,可以利用预设深度学习算法对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患。
其中,预设深度学习算法可以是基于手工特征的模型,例如DPM(DeformableParts Model,可变形零件模型),预设深度学习算法也可以是基于卷积神经网络的模型,例如YOLO(You Only Look Once ,你只看一次)检测器、R-CNN,(Region-basedConvolutional Neural Networks,基于区域的卷积神经网络)模型、SSD(Single ShotMultiBox,单发多框)检测器以及Mask R-CNN(Mask Region-based Convolutional NeuralNetworks,带掩码的基于区域的卷积神经网络)模型等。本申请实施例对于预设深度学习算法不做具体限定。
需要说明的是,在本申请一种可选的实施方式中,对于安全隐患,可以设置多类不同的训练场景,供建筑工地巡查设备训练。在设置具体的场景时,需要考虑多时段、多种天气背景、多种隐患类型、叠加等,以提升训练的准确性。对于目标建筑工程施工现场,主要的安全隐患可以包括但不限于以下内容:
a.施工现场围挡不全、随意出入;
b.地面不硬化、三区不分隔;
c.脚手板未满铺, 脚手架杆件未涂刷黄漆;
d.脚手架底部未按规定设置排水沟,内排架距建筑物之间未按规定防护;
e.未按规定佩戴安全帽、安全带;
f. 安全网内杂物过多;
g.楼梯口、电梯井口、预留洞口、通道口等洞口防护不严,未涂刷红白相间警戒色;
h. 基坑、屋面、楼板、阳台、卸料平台等临边防护不严,防护栏未涂刷红白相间警戒色;
i. 电箱前堆放杂物,未按规定设置防雨设施;
j. 塔吊、电梯、井架、吊篮、物料提升机等注册登记牌未按规定固定在设备上;
k. 搅拌机、合灰机等易扬尘机具防护棚未封闭或封闭不严,机具传动部位未设置防护罩;
l. 动火作业时系统未有效隔离等违规动火作业。
本发明实施例提供的建筑工地监控方法,获取目标建筑工地对应的巡查路线,按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点,从而实现了建筑工地巡查设备可以准确到达各个巡查地点。然后,针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像,保证了采集到的巡查地点对应的建筑工地场景图像的准确性。对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患,保证了确定的巡查地点存在安全隐患的准确性。上述方法,实现了利用建筑工地巡查设备对目标建筑工地进行全方位监控,不需要人工对目标建筑工地进行巡查,因此节省了大量的人力。此外,可以对目标建筑工地进行全面监控,而不是像固定摄像头一样只可以对目标建筑工地的固定一小部分场景进行监控。
在本申请一个实施例中,如图2所示,提供了一种建筑工地监控方法,以该方法应用于建筑工地巡查设备为例进行说明,包括以下步骤:
S21、获取目标建筑工地对应的巡查路线。
关于该步骤请参见图1对S11的介绍,在此不进行赘述。
S22、按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点。
关于该步骤请参见图1对S12的介绍,在此不进行赘述。
S23、针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像。
关于该步骤请参见图1对S13的介绍,在此不进行赘述。
S24、对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患。
关于该步骤请参见图1对S14的介绍,在此不进行赘述。
S25、当巡查地点存在安全隐患时,获取安全隐患对应的危险等级。
可选的,建筑工地巡查设备可以接收用户输入的安全隐患与危险等级之间的对应关系表,也可以接收其他设备发送的安全隐患与危险等级之间的对应关系表。当建筑工地巡查设备确定巡查地点存在安全隐患时,可以在安全隐患与危险等级之间的对应关系表中查找安全隐患对应的危险等级。
可选的,建筑工地巡查设备可以接收用户输入的安全隐患与危险系数之间的对应关系表,也可以接收其他设备发送的安全隐患与危险系数之间的对应关系表。当建筑工地巡查设备确定巡查地点存在安全隐患时,可以在安全隐患与危险系数之间的对应关系表中查找安全隐患的对应的危险系数。然后,根据安全隐患对应的危险系数确定安全隐患对应的危险等级。
其中,危险等级的划分可以是按照安全隐患是否可以现场快速整改进行划分,当安全隐患问题较为严重,不好解决,不能现场快速整改时,确定安全隐患为一级安全等级。当安全隐患问题不严重,比较好解决,可以现场快速整改时,确定安全隐患为二级安全等级。
S26、当安全隐患为一级危险等级时,生成告警信息以及建议执法处置工单,通过提示组件在巡查地点输出告警信息,并将建议执法处置工单发送至监管人员以及安全人员。
具体地,当安全隐患为一级危险等级时,建筑工地巡查设备可以生成告警信息以及建议执法处置工单,通过提示组件在巡查地点输出告警信息,并将建议执法处置工单发送至监管人员以及安全人员。
其中,建议执法处置工单可以用于建议监管人员和安全人员对目标建筑工地进行执法监管。
其中,提示组件可以是播音组件、示廓灯以及小型探照灯等,本申请实施例对提示组件不做具体限定。建筑工地巡查设备通过提示组件在巡查地点输出告警信息的方式可以是通过播音组件播放告警信息,也可以是示廓灯高频闪烁,还可以是小型探照灯高频闪烁,本申请实施例对建筑工地巡查设备输出告警信息的方式不做具体限定。
示例性的,一级危险等级的安全隐患可以包括但不限于施工现场围挡不全、随意出入;脚手架底部未按规定设置排水沟,内排架距建筑物之间未按规定防护;基坑、屋面、楼板、阳台、卸料平台等临边防护不严,防护栏未涂刷红白相间警戒色等。
S27、当安全隐患为二级危险等级时,生成建议巡查处置工单,将建议巡查处置工单发送至巡查人员以及安全人员。
其中,一级危险等级比二级危险等级危险。
具体地,当安全隐患为二级危险等级时,建筑工地巡查设备生成建议巡查处置工单,将建议巡查处置工单发送至巡查人员以及安全人员。
其中,建议巡查处置工单可以是建议巡查人员以及安全人员对安全隐患进行现场整改。
示例性的,二级危险等级的安全隐患可以包括但不限于未按规定佩戴安全帽、安全带;安全网内杂物过多等。
本发明实施例提供的建筑工地监控方法,当巡查地点存在安全隐患时,获取安全隐患对应的危险等级,保证了获取到的安全隐患对应的危险等级的准确性。当安全隐患为一级危险等级时,生成告警信息以及建议执法处置工单,保证了生成的告警信息以及建议执法处置工单的准确性。通过提示组件在巡查地点输出告警信息,并将建议执法处置工单发送至监管人员以及安全人员,从而使得巡查地点的施工人员可以接收到告警信息,进而使得施工人员可以及时注意到安全隐患。且使得监管人员以及安全人员可以接收到建议执法处置工单,并及时对安全隐患做出整改,保证了目标建筑工地的安全性。当安全隐患为二级危险等级时,生成建议巡查处置工单,保证了生成的建议巡查处置工单的准确性。将建议巡查处置工单发送至巡查人员以及安全人员,从而使得巡查人员和安全人员做出整改,保证了目标建筑工地的安全性。
在本申请一个实施例中,如图3所示,提供了一种建筑工地监控方法,以该方法应用于建筑工地巡查设备为例进行说明,包括以下步骤:
S31、获取目标建筑工地对应的巡查路线。
在本申请一种可选的实施方式中,上述步骤S31“获取目标建筑工地对应的巡查路线”,可以包括如下步骤:
S311、获取目标建筑工地对应的建筑模型。
具体地,建筑工地巡查设备可以接收用户输入的目标建筑工地对应的建筑模型,也可以接收其他设备发送的目标建筑工地对应的建筑模型。
本申请实施例对建筑工地巡查设备获取目标建筑工地对应的建筑模型的方式不做具体限定。
其中,建筑模型可以是BIM三维模型,建筑模型内容可以囊括巡视范围内可能存在影响的建筑物、构筑物等。
S312、根据建筑模型中包括的各个建筑物以及各个施工场地的位置信息,确定各个巡查地点,根据各个巡查地点规划目标建筑工地对应的巡查路线。
具体地,建筑工地巡查设备可以对目标建筑工地对应的建筑模型进行识别,确定建筑模型中包括的各个建筑物以及各个施工场地的位置信息。然后,根据各个建筑物以及各个施工场地的位置信息,确定各个巡查地点。然后根据各个巡查地点的空间分布合理,规划目标建筑工地对应的巡查路线。
S32、按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点。
在本申请一种可选的实施方式中,上述步骤S32“按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点”,可以包括如下步骤:
S321、按照巡查路线,确定巡查路线上各个建筑物以及工程机械的高度。
可选的,建筑工地巡查设备可以对目标建筑工地对应的建筑模型进行识别,按照巡查路线,确定巡查路线上各个建筑物以及工程机械的高度。
可选的,建筑工地巡查设备还可以接收用户输入的巡查路线上各个建筑物以及工程机械的高度,还可以接收其他设备发送的巡查路线上各个建筑物以及工程机械的高度。
本申请实施例对建筑工地巡查设备确定巡查路线上各个建筑物以及工程机械的高度的方式不做具体限定。
S322、根据各个建筑物以及工程机械的高度,规划从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点对应的规划轨迹。
具体地,在确定了各个建筑物以及工程机械的高度之后,建筑工地巡查设备可以根据各个建筑物以及工程机械的高度,规划建筑工地巡查设备从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点对应的飞行高度,从而避免与各个建筑物以及工程机械发生碰撞。然后,根据建筑工地巡查设备从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点对应的飞行高度,规划从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点对应的规划轨迹。
S323、根据各个规划轨迹,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点。
具体地,在得到各个规划轨迹之后,建筑工地巡查设备可以预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点。
S33、针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像。
关于该步骤请参见图2对S23的介绍,在此不进行赘述。
S34、对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患。
关于该步骤请参见图2对S24的介绍,在此不进行赘述。
本发明实施例提供的建筑工地监控方法,获取目标建筑工地对应的建筑模型,然后,根据建筑模型中包括的各个建筑物以及各个施工场地的位置信息,确定各个巡查地点,保证了确定的各个巡查地点的准确性。根据各个巡查地点规划目标建筑工地对应的巡查路线,保证了规划得到的目标建筑工地对应的巡查路线的准确性。然后,按照巡查路线,确定巡查路线上各个建筑物以及工程机械的高度。根据各个建筑物以及工程机械的高度,规划从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点对应的规划轨迹,保证了规划得到从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点对应的规划轨迹的准确性。根据各个规划轨迹,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点,从而保证了建筑工地巡查设备可以准确地从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点。
在本申请一个实施例中,如图4所示,提供了一种建筑工地监控方法,以该方法应用于建筑工地巡查设备为例进行说明,包括以下步骤:
S41、获取目标建筑工地对应的巡查路线。
关于该步骤请参见图3对S31的介绍,在此不进行赘述。
S42、按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点。
关于该步骤请参见图3对S32的介绍,在此不进行赘述。
S43、针对各个巡查地点,获取巡查地点对应的全场景图像。
具体地,针对各个巡查地点,当建筑工地巡查设备达到巡查地点之后,建筑工地巡查设备可以利用摄像组件对巡查地点进行全场景拍摄,获取到巡查地点对应的全场景图像。
其中,摄像组件可以是红外可见光双视AI高清摄像头,也可以是其他摄像头,本申请实施例对摄像组件不做具体限定。
S44、对全场景图像进行识别,确定巡查地点是否存在影响飞行安全且阻挡摄像视野的遮挡障碍物。
具体地,建筑工地巡查设备可以利用预设深度学习算法对全场景图像进行识别,确定巡查地点是否存在影响飞行安全且阻挡摄像视野的遮挡障碍物。
其中,预设深度学习算法可以是基于手工特征的模型,例如DPM(DeformableParts Model,可变形零件模型),预设深度学习算法也可以是基于卷积神经网络的模型,例如YOLO(You Only Look Once ,你只看一次)检测器、R-CNN,(Region-basedConvolutional Neural Networks,基于区域的卷积神经网络)模型、SSD(Single ShotMultiBox,单发多框)检测器以及Mask R-CNN(Mask Region-based Convolutional NeuralNetworks,带掩码的基于区域的卷积神经网络)模型等。本申请实施例对于预设深度学习算法不做具体限定。
S45、当巡查地点存在遮挡障碍物时,确定巡查地点为非开阔空间。
具体地,当巡查地点存在遮挡障碍物时,建筑工地巡查设备确定巡查地点为非开阔空间。
S46、针对非开阔空间,开启GPS定位系统以及光流定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪。
具体地,当巡查地点为非开阔空间时,建筑工地巡查设备可以开启GPS定位系统以及光流定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪。
S47、当巡查地点不存在遮挡障碍物时,确定巡查地点为开阔空间。
具体地,当巡查地点不存在遮挡障碍物时,建筑工地巡查设备确定巡查地点为开阔空间。
S48、针对开阔空间,开启GPS定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪。
具体地,当巡查地点为开阔空间时,建筑工地巡查设备可以开启GPS定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪。
S49、针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像。
在本申请一种可选的实施方式中,建筑工地场景图像包括建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像,上述步骤S49“针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像”,可以包括如下步骤:
S491、针对各个巡查地点,获取巡查地点对应的光照图像。
具体地,针对各个巡查地点,当建筑工地巡查设备达到巡查地点之后,建筑工地巡查设备可以利用摄像组件对巡查地点进行拍摄,获取到巡查地点对应的光照图像。
S492、对光照图像进行识别,确定巡查地点对应的光照强度是否大于预设光照强度阈值。
具体地,建筑工地巡查设备可以对光照图像进行光照识别,确定巡查地点对应的光照强度。然后将巡查地点对应的光照强度与预设光照强度阈值进行对比,确定巡查地点对应的光照强度是否大于预设光照强度阈值。
S493、当巡查地点对应的光照强度大于预设光照强度阈值,且巡查地点为开阔空间时,利用摄像组件以远距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像。
具体地,当巡查地点对应的光照强度大于预设光照强度阈值,且巡查地点为开阔空间时,建筑工地巡查设备可以利用摄像组件以远距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像。
示例性的,巡查地点对应的光照强度大于预设光照强度阈值时,可以是天气晴朗的白天,开阔空间可以是目标建筑工地中的基坑,也就是说,当建筑工地巡查设备在光照充足的白天,达到基坑巡查地点时,建筑工地巡查设备可以利用摄像组件以远距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像。
S494、当巡查地点对应的光照强度小于或者等于预设光照强度阈值,且巡查地点为非开阔空间时,利用摄像组件以近距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像。
具体地,当巡查地点对应的光照强度小于或者等于预设光照强度阈值,且巡查地点为非开阔空间时,建筑工地巡查设备可以利用摄像组件以近距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像。
示例性的,巡查地点对应的光照强度小于或者等于预设光照强度阈值时,可以是傍晚、夜晚、雨、雾、霾、扬尘等光照不足环境时,非开阔空间可以是目标建筑工地中的建筑物巡查地点,也就是说,当建筑工地巡查设备在光照不充足的环境下,达到建筑物巡查地点时,建筑工地巡查设备可以沿巡查地点的建筑物进行螺旋飞行,并利用摄像组件以近距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像。
S410、对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患。
在本申请一种可选的实施方式中,上述步骤S410“对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患”可以包括如下步骤:
S4101、当巡查地点对应的光照强度大于预设光照强度阈值,且巡查地点为开阔空间时,对建筑工地可见光场景图像进行主要识别,对建筑工地红外场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患。
具体地,当巡查地点对应的光照强度大于预设光照强度阈值,且巡查地点为开阔空间时,建筑工地可见光场景图像包含的场景信息比较清晰全面,因此,建筑工地巡查设备可以对建筑工地可见光场景图像进行主要识别,对建筑工地红外场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患。
示例性的,建筑工地巡查设备可以识别巡查地点中如人员擅闯围栏、危险作业未设置警示标示、临边洞口未设置防护装置等安全隐患。
S4102、当巡查地点对应的光照强度小于或者等于预设光照强度阈值,且巡查地点为非开阔空间时,对建筑工地红外场景图像进行主要识别,对建筑工地可见光场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患。
具体地,当巡查地点对应的光照强度小于或者等于预设光照强度阈值,且巡查地点为非开阔空间时,建筑工地可见光场景图像包含的场景信息不清晰,且信息缺失。建筑工地巡查设备可以对建筑工地红外场景图像进行主要识别,对建筑工地可见光场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患。
其中,需要说明的是,建筑工地巡查设备对建筑工地红外场景图像进行识别,可以更好地确定目标建筑工地中的动火、机械过载、焊接、线路局部老化、吸烟等情况。
本发明实施例提供的建筑工地监控方法,针对各个巡查地点,获取巡查地点对应的全场景图像。然后,对全场景图像进行识别,确定巡查地点是否存在影响飞行安全且阻挡摄像视野的遮挡障碍物,保证了确定的巡查地点是否存在影响飞行安全且阻挡摄像视野的遮挡障碍物的结果的准确性。当巡查地点存在遮挡障碍物时,确定巡查地点为非开阔空间,针对非开阔空间,开启GPS定位系统以及光流定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪,从而保证了对建筑工地巡查设备进行定位追踪的准确性。当巡查地点不存在遮挡障碍物时,确定巡查地点为开阔空间;针对开阔空间,开启GPS定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪,保证了对建筑工地巡查设备进行定位追踪的准确性。
针对各个巡查地点,获取巡查地点对应的光照图像,对光照图像进行识别,确定巡查地点对应的光照强度是否大于预设光照强度阈值。当巡查地点对应的光照强度大于预设光照强度阈值,且巡查地点为开阔空间时,利用摄像组件以远距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像,保证了采集到的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像的准确性。对建筑工地可见光场景图像进行主要识别,对建筑工地红外场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患,保证了确定的巡查地点存在安全隐患的准确性。
当巡查地点对应的光照强度小于或者等于预设光照强度阈值,且巡查地点为非开阔空间时,利用摄像组件以近距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像,保证了生成的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像的准确性。对建筑工地红外场景图像进行主要识别,对建筑工地可见光场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患,保证了确定的巡查地点存在安全隐患的准确性。
示例性的,如图5所示,为了更好地介绍本申请实施例提供的建筑工地监控方法,本申请实施例提供了一种建筑工地巡查设备(例如无人机)建筑工程安全检查巡检方法主要阶段,主要包括巡检计划阶段、巡检实施阶段、巡检归档阶段。如图6所示,为了更好地介绍本申请实施例提供的建筑工地巡查设备(例如无人机)建筑工程安全检查巡检方法,本申请实施例提供了一种建筑工地监控方法的流程图,主要对上述住主要阶段进行详细介绍,具体如下:
①、建立三维模型。对巡视区域建立BIM三维模型,模型内容应囊括巡视范围内可能存在影响的建筑物、构筑物等。
②、规划巡查路线。根据建立的BIM三维模型内容,把重点巡视地点分为n个点,根据n个点之间的空间分布合理规划巡查路线。
③、设定避障策略。根据施工现场。依据建筑物不断增长的高度以及施工现场预期进驻的塔吊、脚手架等,设置规避动作并给予自主远离的权限。
④、构建训练情景。对于主要的隐患和违章情景,设置多类不同的训练场景,供建筑工地巡查设备训练。在设置具体的场景时,需要考虑多时段、多种天气背景、多种隐患类型、叠加等,以提升训练的准确性。
⑤、制定巡视计划。设定巡视区域,设定任务责任人、区域内网格负责人、设置任务区域,建立任务单,匹配建筑工地巡查设备。
⑥、下达巡视任务。通过地面操作平台,向建筑工地巡查设备下达巡视任务,包括巡视区域、任务负责人、网格负责人、发现隐患时处置措施等信息。
⑦、步骤①~⑥构成巡检计划阶段。下达的巡视任务被建筑工地巡查设备接收到,建筑工地巡查设备开始工作,进入巡检实施阶段。
⑧、开始巡视任务。建筑工地巡查设备收到地面操作平台的任务指令,起飞开始巡视任务。巡视任务中,建筑工地巡查设备全程与地面操作平台保持无线网络畅通。
⑨、抵达第i巡视点。建筑工地巡查设备飞行抵达第i(i=1,2,…,n)巡视点,其中i=1时为起点,i=n为终点。i点作为巡视重点,建筑工地巡查设备将在此做出小范围机动和短暂悬停,以实现后续步骤的高清影像多方位采集。
⑩、空间开阔程度判别。通过红外可见光双视AI高清摄像头可见光模式开启,360°旋转对周围空间做出基本的开阔程度判别。
a.开阔空间。当建筑工地巡查设备在巡视点附近小范围移动时,无影响飞行安全与阻挡摄像视野时,判定为开阔空间;
b.非开阔空间。当建筑工地巡查设备在巡视点附近小范围移动时,有影响飞行安全或摄像视野受阻时,判定为非开阔空间。
、精准定位。为了实现飞行安全以及高清影像多方位采集,根据步骤⑨的空间开阔程度自动选择定位方法。
a.开阔空间GPS定位。空间开阔,此时无极高定位精度需求,此时仅GPS定位即可实现灵活机动。
b.非开阔空间GPS+光流定位。空间不开阔,此时有极高定位精度需求,此时需GPS粗略定位并辅以摄像头可见光模式的光流定位算法辅助,实现非开阔空间内的灵活、安全机动。
、倾斜摄影。建筑工地巡查设备在i巡视点小范围机动和短暂悬停,通过红外可见光双视AI高清摄像头倾斜摄影,实现i巡视点的多方位、多角度影像信息收集。
a.当处于光照充足的环境时时,可见光图像清晰、信息量丰富,红外图像将作为辅助信息结合可见光信息针对高温分布规律作出隐患识别,如人员擅闯围栏、危险作业未设置警示标示、临边洞口未设置防护装置等;
b.当处于傍晚、夜晚、雨、雾、霾、扬尘等光照不足环境时,可见光图像不清晰、信息量缺失,红外图像将作为主要信息结合可见光信息针对整体作出隐患识别,如吸烟、机械过载、线路局部老化短路等。
、AI自主判别。基于④所训练的隐患模型,对收集到的影像信息进行自主判别,分析隐患等级。
a.一般隐患。该等级隐患危害和整改难度小,无立即发生危险的可能,能够直接整改或经过一段时间才能整改完成。
b.重大隐患。该等级隐患危害和整改难度大,有立即发生危险的可能,社会影响大,需要全部或者部分停工停产整治。
、步骤/>构成隐患排查阶段。隐患排查阶段属于实施阶段的一部分,隐患被建筑工地巡查设备排查识别出来,并激发建筑工地巡查设备进入隐患处理阶段。
、隐患处置。基于建筑工地巡查设备现场识别出的隐患等级,建筑工地巡查设备将做出⑥任务里所规定的隐患处置措施。
a.一般隐患处置措施。建筑工地巡查设备直接生成处置工单,通过无线网络发送至地面操作平台。
b.重大隐患处置措施。建筑工地巡查设备悬停在重大隐患地点附近,高音告警喇叭紧急告警,驱散现场人员;示廓灯高频闪烁,警示来往人员建筑工地巡查设备位置;小型探照灯高频闪烁,警示来往人员重大隐患位置。建筑工地巡查设备生成处置工单,通过无线网络告知地面操作平台,在通知网格负责人抵达现场处置后,建筑工地巡查设备得到地面操作平台授权方才继续巡检任务。
、处置工单。生成的处置工单包括隐患内容、隐患等级、网格负责人、发生位置、发现时间、处置措施等信息以及现场拍摄的隐患图像。
、终点判别。当前巡视点非终点时,赋值i=i+1,建筑工地巡查设备赶往下一个巡视点,重复步骤/>。当前巡视点为终点时,建筑工地巡查设备结束巡检任务。
、步骤/>构成隐患处理阶段。隐患处理阶段对识别出来的一般隐患和重大隐患执行规定的程序,隐患排查阶段和隐患处理阶段共同组成巡检实施阶段。
、巡检任务结束。当步骤/>终点判别为“是”的时候,执行步骤由隐患处理阶段进入到巡检归档阶段。建筑工地巡查设备任务结束返回地面操作平台,告知人员提取、整理、归纳建筑工地巡查设备巡检信息开始归档工作。
应该理解的是,虽然图1-图6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且图1-图6中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
如图7所示,本实施例提供一种建筑工地监控装置,应用于建筑工地巡查设备,包括:
第一获取模块501,用于获取目标建筑工地对应的巡查路线;
行驶模块502,用于按照巡查路线,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点;
采集模块503,用于针对各个巡查地点,采集巡查地点对应的建筑工地场景图像;
识别模块504,用于对建筑工地场景图像进行识别,确定巡查地点存在安全隐患。
如图8所示,在本申请一个实施例中,上述建筑工地监控装置,还包括:
第二获取模块505,用于当巡查地点存在安全隐患时,获取安全隐患对应的危险等级;
第一生成模块506,用于当安全隐患为一级危险等级时,生成告警信息以及建议执法处置工单,通过提示组件在巡查地点输出告警信息,并将建议执法处置工单发送至监管人员以及安全人员;
第二生成模块507,用于当安全隐患为二级危险等级时,生成建议巡查处置工单,将建议巡查处置工单发送至巡查人员以及安全人员;其中,一级危险等级比二级危险等级危险。
在本申请一个实施例中,上述第一获取模块51,具体用于获取目标建筑工地对应的建筑模型;根据建筑模型中包括的各个建筑物以及各个施工场地的位置信息,确定各个巡查地点,根据各个巡查地点规划目标建筑工地对应的巡查路线。
在本申请一个实施例中,上述行驶模块52,具体用于按照巡查路线,确定巡查路线上各个建筑物以及工程机械的高度;根据各个建筑物以及工程机械的高度,规划从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点对应的规划轨迹;根据各个规划轨迹,从预设起点依次行驶至巡查路线上的各个巡查地点。
如图9所示,在本申请一个实施例中,上述建筑工地监控装置,还包括:
第三获取模块508,用于针对各个巡查地点,获取巡查地点对应的全场景图像;
第一确定模块509,用于对全场景图像进行识别,确定巡查地点是否存在影响飞行安全且阻挡摄像视野的遮挡障碍物;
第二确定模块510,用于当巡查地点存在遮挡障碍物时,确定巡查地点为非开阔空间;
第一定位模块511,用于针对非开阔空间,开启GPS定位系统以及光流定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪;
第三确定模块512,用于当巡查地点不存在遮挡障碍物时,确定巡查地点为开阔空间;
第二定位模块513,用于针对开阔空间,开启GPS定位系统,对建筑工地巡查设备进行定位追踪。
在本申请一个实施例中,建筑工地场景图像包括建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像,上述采集模块503,具体用于针对各个巡查地点,获取巡查地点对应的光照图像;对光照图像进行识别,确定巡查地点对应的光照强度是否大于预设光照强度阈值;当巡查地点对应的光照强度大于预设光照强度阈值,且巡查地点为开阔空间时,利用摄像组件以远距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像。对应的,上述识别模块504,具体用于对建筑工地可见光场景图像进行主要识别,对建筑工地红外场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患。
在本申请一个实施例中,建筑工地场景图像包括建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像,上述采集模块503,具体用于当巡查地点对应的光照强度小于或者等于预设光照强度阈值,且巡查地点为非开阔空间时,利用摄像组件以近距离倾斜摄影的方式全方位采集巡查地点对应的建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像。对应的,上述识别模块504,具体用于对建筑工地红外场景图像进行主要识别,对建筑工地可见光场景图像进行次要识别,确定巡查地点存在安全隐患。
关于建筑工地监控装置的具体限定以及有益效果可以参见上文中对于建筑工地监控方法的限定,在此不再赘述。上述建筑工地监控装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于建筑工地巡查设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于建筑工地巡查设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
本发明实施例还提供一种建筑工地巡查设备,具有上述图7-图9所示的建筑工地监控装置。且该建筑工地巡查设备包括机身及动力装置、摄像组件、定位组件、提示组件以及存储器和处理器。
如图10所示,图10是本发明可选实施例提供的一种建筑工地巡查设备的处理器结构示意图,如图10所示,该建筑工地巡查设备的处理器可以包括:至少一个处理器61,例如CPU(Central Processing Unit,中央处理器),至少一个通信接口63,存储器64,至少一个通信总线62。其中,通信总线62用于实现这些组件之间的连接通信。其中,通信接口63可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard),可选通信接口63还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器64可以是高速RAM存储器(Random Access Memory,易挥发性随机存取存储器),也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。存储器64可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器61的存储装置。其中处理器61可以结合图7-图9至少一图所描述的装置,存储器64中存储应用程序,且处理器61调用存储器64中存储的程序代码,以用于执行上述任一方法步骤。
其中,通信总线62可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture,简称EISA)总线等。通信总线62可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图10中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中,存储器64可以包括易失性存储器(英文:volatile memory),例如随机存取存储器(英文:random-access memory,缩写:RAM);存储器也可以包括非易失性存储器(英文:non-volatile memory),例如快闪存储器(英文:flash memory),硬盘(英文:hard diskdrive,缩写:HDD)或固态硬盘(英文:solid-state drive,缩写:SSD);存储器64还可以包括上述种类的存储器的组合。
其中,处理器61可以是中央处理器(英文:central processing unit,缩写:CPU),网络处理器(英文:network processor,缩写:NP)或者CPU和NP的组合。
其中,处理器61还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文:application-specific integrated circuit,缩写:ASIC),可编程逻辑器件(英文:programmable logic device,缩写:PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(英文:complex programmable logic device,缩写:CPLD),现场可编程逻辑门阵列(英文:field-programmable gate array,缩写:FPGA),通用阵列逻辑(英文:generic arraylogic, 缩写:GAL)或其任意组合。
可选地,存储器64还用于存储程序指令。处理器61可以调用程序指令,实现如本申请图1至4实施例中所示的建筑工地监控方法。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的建筑工地监控方法。其中,所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard DiskDrive,缩写:HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive,SSD)等;所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施例,但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型,这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (8)
1.一种建筑工地监控方法,其特征在于,应用于建筑工地巡查设备,所述方法包括:
获取目标建筑工地对应的巡查路线;
按照所述巡查路线,从预设起点依次行驶至所述巡查路线上的各个巡查地点;
针对各个所述巡查地点,采集所述巡查地点对应的建筑工地场景图像;
对所述建筑工地场景图像进行识别,确定所述巡查地点存在安全隐患;
所述建筑工地场景图像包括建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像;所述针对各个所述巡查地点,采集所述巡查地点对应的建筑工地场景图像,包括:
针对各个所述巡查地点,获取所述巡查地点对应的光照图像;
对所述光照图像进行识别,确定所述巡查地点对应的光照强度是否大于预设光照强度阈值;
当所述巡查地点对应的光照强度大于所述预设光照强度阈值,且所述巡查地点为开阔空间时,利用摄像组件以远距离倾斜摄影的方式全方位采集所述巡查地点对应的所述建筑工地红外场景图像以及所述建筑工地可见光场景图像;
对应的,所述对所述建筑工地场景图像进行识别,确定所述巡查地点存在安全隐患,包括:
对所述建筑工地可见光场景图像进行主要识别,对所述建筑工地红外场景图像进行次要识别,确定所述巡查地点存在安全隐患;
所述方法还包括:
当所述巡查地点对应的光照强度小于或者等于所述预设光照强度阈值,且所述巡查地点为非开阔空间时,利用摄像组件以近距离倾斜摄影的方式全方位采集所述巡查地点对应的所述建筑工地红外场景图像以及所述建筑工地可见光场景图像;
对应的,所述对所述建筑工地场景图像进行识别,确定所述巡查地点存在安全隐患,包括:
对所述建筑工地红外场景图像进行主要识别,对所述建筑工地可见光场景图像进行次要识别,确定所述巡查地点存在安全隐患。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述巡查地点存在安全隐患时,获取所述安全隐患对应的危险等级;
当所述安全隐患为一级危险等级时,生成告警信息以及建议执法处置工单,通过提示组件在所述巡查地点输出所述告警信息,并将所述建议执法处置工单发送至监管人员以及安全人员;
当所述安全隐患为二级危险等级时,生成建议巡查处置工单,将所述建议巡查处置工单发送至巡查人员以及所述安全人员;其中,一级危险等级比二级危险等级危险。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标建筑工地对应的巡查路线,包括:
获取所述目标建筑工地对应的建筑模型;
根据所述建筑模型中包括的各个建筑物以及各个施工场地的位置信息,确定各个所述巡查地点,根据各个所述巡查地点规划所述目标建筑工地对应的巡查路线。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述按照所述巡查路线,从预设起点依次行驶至所述巡查路线上的各个巡查地点,包括:
按照所述巡查路线,确定所述巡查路线上各个建筑物以及工程机械的高度;
根据各个所述建筑物以及所述工程机械的高度,规划从所述预设起点依次行驶至所述巡查路线上的各个所述巡查地点对应的规划轨迹;
根据各个所述规划轨迹,从所述预设起点依次行驶至所述巡查路线上的各个所述巡查地点。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对各个所述巡查地点,采集所述巡查地点对应的建筑工地场景图像之前,所述方法还包括:
针对各个所述巡查地点,获取所述巡查地点对应的全场景图像;
对所述全场景图像进行识别,确定所述巡查地点是否存在影响飞行安全且阻挡摄像视野的遮挡障碍物;
当所述巡查地点存在所述遮挡障碍物时,确定所述巡查地点为非开阔空间;
针对所述非开阔空间,开启GPS定位系统以及光流定位系统,对所述建筑工地巡查设备进行定位追踪;
当所述巡查地点不存在所述遮挡障碍物时,确定所述巡查地点为开阔空间;
针对所述开阔空间,开启GPS定位系统,对所述建筑工地巡查设备进行定位追踪。
6.一种建筑工地监控装置,其特征在于,应用于建筑工地巡查设备,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取目标建筑工地对应的巡查路线;
行驶模块,用于按照所述巡查路线,从预设起点依次行驶至所述巡查路线上的各个巡查地点;
采集模块,用于针对各个所述巡查地点,采集所述巡查地点对应的建筑工地场景图像;
识别模块,用于对所述建筑工地场景图像进行识别,确定所述巡查地点存在安全隐患;
所述建筑工地场景图像包括建筑工地红外场景图像以及建筑工地可见光场景图像;所述针对各个所述巡查地点,采集所述巡查地点对应的建筑工地场景图像,包括:
针对各个所述巡查地点,获取所述巡查地点对应的光照图像;
对所述光照图像进行识别,确定所述巡查地点对应的光照强度是否大于预设光照强度阈值;
当所述巡查地点对应的光照强度大于所述预设光照强度阈值,且所述巡查地点为开阔空间时,利用摄像组件以远距离倾斜摄影的方式全方位采集所述巡查地点对应的所述建筑工地红外场景图像以及所述建筑工地可见光场景图像;
对应的,所述对所述建筑工地场景图像进行识别,确定所述巡查地点存在安全隐患,包括:
对所述建筑工地可见光场景图像进行主要识别,对所述建筑工地红外场景图像进行次要识别,确定所述巡查地点存在安全隐患;
还包括:
当所述巡查地点对应的光照强度小于或者等于所述预设光照强度阈值,且所述巡查地点为非开阔空间时,利用摄像组件以近距离倾斜摄影的方式全方位采集所述巡查地点对应的所述建筑工地红外场景图像以及所述建筑工地可见光场景图像;
对应的,所述对所述建筑工地场景图像进行识别,确定所述巡查地点存在安全隐患,包括:
对所述建筑工地红外场景图像进行主要识别,对所述建筑工地可见光场景图像进行次要识别,确定所述巡查地点存在安全隐患。
7.一种建筑工地巡查设备,其特征在于,包括机身及动力装置、摄像组件、定位组件、提示组件以及存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机指令,所述处理器通过执行所述计算机指令,从而执行权利要求1-5中任一项所述的建筑工地监控方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-5中任一项所述的建筑工地监控方法。
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