CN116911497A - 一种市政房屋建筑施工监管系统 - Google Patents

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CN116911497A CN202310879611.7A CN202310879611A CN116911497A CN 116911497 A CN116911497 A CN 116911497A CN 202310879611 A CN202310879611 A CN 202310879611A CN 116911497 A CN116911497 A CN 116911497A
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李柳
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梁春梅
王志凤
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Abstract

本发明提供了一种市政房屋建筑施工监管系统，其中，所述方法包括：间隔预设监督周期，获取无人机在当前监督周期采集的建筑工地的航拍影像；根据所述航拍影像构建所述建筑工地在所述当前监督周期中的实景三维模型；根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定所述建筑工地在所述预设时段对应的进度数据；根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。本发明旨在提高建筑施工监督效率。

Description

一种市政房屋建筑施工监管系统
技术领域
本发明涉及市政建筑领域，尤其涉及一种市政房屋建筑施工监管系统。
背景技术
建筑工程是城镇化推进不可缺少的一环，在施工时，对建筑工程的工期、安全、质量都有严格要求，以免工期拖延、人员伤亡等后果产生。尤其是对灾后重建工程中，既要快速恢复灾民的正常生活，又要保证施工人员的安全。
在相关技术中，一般通过人工对建筑工程的施工过程进行监督，但是人工观测主观性强、速度慢、成本高，导致对建筑工程的监督效率太低。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种市政房屋建筑施工监管系统，旨在达成提高建筑施工监督效率的效果。
为实现上述目的，本发明提供一种市政房屋建筑施工监管系统，所述市政房屋建筑施工监管系统包括以下步骤：
间隔预设监督周期，获取无人机在当前监督周期采集的建筑工地的航拍影像；
根据所述航拍影像构建所述建筑工地在所述当前监督周期中的实景三维模型；
根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定所述建筑工地在所述预设时段对应的进度数据；
根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。
可选地，所述获取无人机在当前监督周期采集的建筑工地的航拍影像的步骤之前包括：
获取所述建筑工地的位置信息和结构信息；
根据所述位置信息和所述结构信息，根据所述位置信息和所述结构信息确定垂直航空摄影点和多个倾斜摄影点；
控制所述无人机分别飞行至所述垂直航空摄影点和多个所述倾斜摄影点采集所述航拍影像。
可选地，所述根据所述航拍影像构建所述建筑工地在所述当前监督周期中的实景三维模型的步骤包括：
获取所述无人机在采集所述航拍影像时的相机参数和航测数据；
根据所述相机参数和所述航测数据对所述航拍影像进行平差处理，得到所述航拍影像之间位置关系；
根据所述位置关系对所述航拍影像进行多视影像匹配和三角网构建处理，得到所述建筑工地的三维白模；
根据所述航拍影像采集所述建筑工地各个区域的纹理数据；
将所述纹理数据映射到所述三维白模，得到所述实景三维模型。
可选地，所述获取所述建筑工地的位置信息和结构信息的步骤之前，还包括：
获取所述建筑工地在上一个监督周期的实景三维模型；
根据所述实景三维模型预测所述建筑工地在当前监督周期中的结构信息。
可选地，所述根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定所述建筑工地在所述预设时段对应的进度数据的步骤包括：
根据所述实景三维模型确定在所述预设时段内的相邻监督周期之间对应的比对结果确定相邻监督周期中各个建筑特征的变化；
根据所述变化确定在相邻监督周期之间的进度数据。
可选地，所述根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告的步骤之前，还包括：
根据所述预设时段内每一个监督周期采集的航拍影像识别出所述建筑工地的现场人员的安全帽佩戴数据；
所述根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告的步骤包括：
根据所述进度数据和所述安全帽佩戴数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。
可选地，所述根据所述预设时段内每一个监督周期采集的航拍影像识别出所述建筑工地的现场人员的安全帽佩戴数据的步骤包括：
识别所述航拍影像中的人体位置和人体数量；
根据所述人体位置确定所述人体头部图像；
识别所述人体头部图像中的安全帽数量；
根据所述人体数量和所述安全帽数量输出所述航拍影像对应的安全帽佩戴数据。
可选地，所述根据所述预设时段内每一个监督周期采集的航拍影像识别出所述建筑工地的现场人员的安全帽佩戴数据的步骤包括：
将所述航拍影像输入目标检测网络；
通过所述目标检测网络提取五个特征图；
对所述特征图进行特征融合和上采样处理，得到四个预测特征层；
根据所述预测特征层确定所述航拍影像中佩戴安全帽的第一人员数量和未佩戴安全帽的第二人员数量；
根据所述第一人员数量和第二人员数量输出所述航拍影像对应的安全帽佩戴数据。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种市政房屋建筑施工监管系统装置，所述建筑施工监督装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的建筑施工监督程序，所述建筑施工监督程序被所述处理器执行时实现如上所述的市政房屋建筑施工监管系统的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有建筑施工监督程序，所述建筑施工监督程序被处理器执行时实现如上所述的市政房屋建筑施工监管系统的步骤。
本发明实施例提出的一种市政房屋建筑施工监管系统，间隔预设监督周期，获取无人机在当前监督周期采集的建筑工地的航拍影像；根据所述航拍影像构建所述建筑工地在所述当前监督周期中的实景三维模型；根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定所述建筑工地在所述预设时段对应的进度数据；根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。这样通过无人机采集建筑工地在不同监督周期的航拍影像，对应生成实景三维模型，根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定该建筑工地的进度数据，并对应生成监督报告，这样代替了人工监督的过程，提高了建筑施工监督效率。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；
图2为本发明市政房屋建筑施工监管系统的一实施例的流程示意图；
图3为本发明市政房屋建筑施工监管系统的另一实施例的流程示意图；
图4为本发明实施例涉及的实景三维模型构建流程简图；
图5为本发明实施例涉及的安全帽佩戴数据识别流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在相关技术中，一般通过人工对建筑工程的施工过程进行监督，但是人工观测主观性强、速度慢、成本高，导致对建筑工程的监督效率太低。
为了提高建筑施工监督效率，本发明实施例提出一种市政房屋建筑施工监管系统，其中，所述方法的主要步骤包括：
间隔预设监督周期，获取无人机在当前监督周期采集的建筑工地的航拍影像；
根据所述航拍影像构建所述建筑工地在所述当前监督周期中的实景三维模型；
根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定所述建筑工地在所述预设时段对应的进度数据；
根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。
这样通过无人机采集建筑工地在不同监督周期的航拍影像，对应生成实景三维模型，根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定该建筑工地的进度数据，并对应生成监督报告，这样代替了人工监督的过程，提高了建筑施工监督效率。
以下结合附图对本发明权利要求要求保护的内容进行详细说明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。
本发明实施例终端可以是建筑施工监督装置。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1003，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。存储器1003可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1003可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1003中可以包括操作系统以及建筑施工监督程序。
在图1所示的终端中，处理器1001可以用于调用存储器1003中存储的建筑施工监督程序，并执行以下操作：
间隔预设监督周期，获取无人机在当前监督周期采集的建筑工地的航拍影像；
根据所述航拍影像构建所述建筑工地在所述当前监督周期中的实景三维模型；
根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定所述建筑工地在所述预设时段对应的进度数据；
根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的建筑施工监督程序，还执行以下操作：
获取所述建筑工地的位置信息和结构信息；
根据所述位置信息和所述结构信息，根据所述位置信息和所述结构信息确定垂直航空摄影点和多个倾斜摄影点；
控制所述无人机分别飞行至所述垂直航空摄影点和多个所述倾斜摄影点采集所述航拍影像。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的建筑施工监督程序，还执行以下操作：
获取所述无人机在采集所述航拍影像时的相机参数和航测数据；
根据所述相机参数和所述航测数据对所述航拍影像进行平差处理，得到所述航拍影像之间位置关系；
根据所述位置关系对所述航拍影像进行多视影像匹配和三角网构建处理，得到所述建筑工地的三维白模；
根据所述航拍影像采集所述建筑工地各个区域的纹理数据；
将所述纹理数据映射到所述三维白模，得到所述实景三维模型。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的建筑施工监督程序，还执行以下操作：
获取所述建筑工地在上一个监督周期的实景三维模型；
根据所述实景三维模型预测所述建筑工地在当前监督周期中的结构信息。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的建筑施工监督程序，还执行以下操作：
根据所述实景三维模型确定在所述预设时段内的相邻监督周期之间对应的比对结果确定相邻监督周期中各个建筑特征的变化；
根据所述变化确定在相邻监督周期之间的进度数据。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的建筑施工监督程序，还执行以下操作：
根据所述预设时段内每一个监督周期采集的航拍影像识别出所述建筑工地的现场人员的安全帽佩戴数据；
所述根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告的步骤包括：
根据所述进度数据和所述安全帽佩戴数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的建筑施工监督程序，还执行以下操作：
识别所述航拍影像中的人体位置和人体数量；
根据所述人体位置确定所述人体头部图像；
识别所述人体头部图像中的安全帽数量；
根据所述人体数量和所述安全帽数量输出所述航拍影像对应的安全帽佩戴数据。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1003中存储的建筑施工监督程序，还执行以下操作：
将所述航拍影像输入目标检测网络；
通过所述目标检测网络提取五个特征图；
对所述特征图进行特征融合和上采样处理，得到四个预测特征层；
根据所述预测特征层确定所述航拍影像中佩戴安全帽的第一人员数量和未佩戴安全帽的第二人员数量；
根据所述第一人员数量和第二人员数量输出所述航拍影像对应的安全帽佩戴数据。
示例性地，参照图2，在本发明市政房屋建筑施工监管系统的一实施例中，所述市政房屋建筑施工监管系统包括以下步骤：
步骤S10、间隔预设监督周期，获取无人机在当前监督周期采集的建筑工地的航拍影像；
步骤S20、根据所述航拍影像构建所述建筑工地在所述当前监督周期中的实景三维模型；
在本实施例中，无人机按照规定航线对目标区域进行智能监督的飞行装置。无人机可以到达人工无法到达的区域，能够提高监督的完整性。无人机上可以搭载多源数据采集模块，例如可见光相机、红外相机、多光谱相机、高光谱相机以及激光雷达等组合，在进行监督过程中，基于可见光相机、红外相机等采集航拍影像。航拍影像可以表示建筑工地的可视信息，航拍影像可以是视频或多张图片，航拍影像包括建筑工地的全方位信息，根据航拍影像可以构建出建筑工地在当前监督周期中的实景三维模型。
间隔预设监督周期，控制无人机根据预设航线飞往建筑工地，采集建筑工地的航拍影像，航拍影像可以通过无人机上搭载的相机对建筑工地进行摄影获得。预设监督周期是预设的监督建筑工地的周期，可以根据项目文件的需求进行确定。
可选地，获取所述建筑工地的位置信息和结构信息；根据所述位置信息和所述结构信息，根据所述位置信息和所述结构信息确定垂直航空摄影点和多个倾斜摄影点；控制所述无人机分别飞行至所述垂直航空摄影点和多个所述倾斜摄影点采集所述航拍影像。
由于监督对象为建筑工地，需要多元化的航拍影像，可以采用倾斜摄影和垂直航空摄影结合的方式对建筑工地进行数据采集，其中，为了建立实景三维模型，主要采集航拍影像。本实施例中采集航拍影像的工作方式与传统的垂直摄影有一定的区别，传统的垂直航空摄影由1个相机垂直向下拍摄，只能获取正射影像。而本实施例中的无人机具有1个垂直相机和至少1个倾斜相机，可以实现对地物顶部和多个侧立面的航拍影像的拍摄，实现对位置和纹理信息进行采集。
在采集上述影像前，需要获取建筑工地的位置信息和结构信息。位置信息包括建筑工地所在的地形信息、定位信息等，是建筑工地之外的环境信息，结构信息包括建筑工地本身的外观特征，例如已建楼高、已建楼形、外部装饰等，根据位置信息和结构信息确定无人机采集航拍影像时的垂直航空摄影点和多个倾斜摄影点，垂直航空摄影点用于拍摄建筑工地的顶部建工情况，倾斜摄影点用于拍摄建筑工地的四周建工情况。通过位置信息和结构信息可以防止摄影点或者飞向摄影点的途中，无人机不会发生碰撞、受阻等情况，可以保证无人机的安全和采集数据的效率。在无人机到达建筑工地后，控制无人机分别飞行至垂直航空摄影点和各个倾斜摄影点，在到达每个摄影点后，对应采集包括建筑工地的航拍影像。
进一步地，获取所述无人机在采集所述航拍影像时的相机参数和航测数据；根据所述相机参数和所述航测数据对所述航拍影像进行平差处理，得到所述航拍影像之间位置关系；根据所述位置关系对所述航拍影像进行多视影像匹配和三角网构建处理，得到所述建筑工地的三维白模；根据所述航拍影像采集所述建筑工地各个区域的纹理数据；将所述纹理数据映射到所述三维白模，得到所述实景三维模型。
无人机在同一个监督周期会在多个摄影点采集不同角度的航拍影像，主要包括航拍影像，基于航拍影像可以确定建筑工地各个部位的可视信息。再通过图像几何校正、平差、多视影像匹配等一系列处理，得到既有几何外观、又有真实彩色纹理的实景三维模型。由于无人机倾斜摄影具有机动灵活性好、时效性强、分辨率高、成本低等优势，提出基于无人机倾斜摄影定期建立建筑工地实景模型，实现建筑工地施工状态可视化展示。
具体地，参照图4，在一个监督周期内，通过无人机采集垂直航空影像和多个倾斜影像，以获得建筑工地的多视影像等数据。获取无人机采集给航拍影像时的相机参数和航拍数据，相机参数包括无人机上拍摄航拍影像的摄像头的相机内参和相机位姿信息，航测数据是拍摄该航拍影像时无人机的姿态信息，包括航向角、俯仰角和翻滚角等。根据每个航拍影像对应的相机参数和航测数据之间换算，进行平差处理，得到以无人机为基准，各个航拍影像中建筑工地之间的位置关系，根据位置关系对各个航拍图像进行多影像匹配，使航拍图像中建筑工地各个边界进行对接，通过三角网构建处理，得到建筑工地在当前监督周期中的三维白模，根据航拍图像采集三维白模对应的建筑工地上各个区域的纹理数据，并将纹理数据映射到三维白模上，得到建筑工地在当前监督周期对应的实景三维模型。可以实现建筑工地在线上的可视化，并且可以通过实景三维模型获得建筑工地的各个构造数据，便于监督。
进一步地，获取所述建筑工地在上一个监督周期的实景三维模型；根据所述实景三维模型预测所述建筑工地在当前监督周期中的结构信息。
结构信息包括建筑工地本身的外观特征，而建筑工地的外观特征随着工程时间会不断的发生变化，因此，结构信息会不断发生变化，为了得到当前监督周期中建筑工地准确的结构信息，获取建筑工地在上一个监督周期的实景三维模型，根据包括上一个监督周期在内的进度数据和上一个监督周期的实景三维模型预测建筑工地在当前监督周期的实景三维模型，根据预测的实景三维模型确定建筑工地在当前监督周期的结构信息，从而进一步提高无人机的安全性。
步骤S30、根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定所述建筑工地在所述预设时段对应的进度数据；
步骤S40、根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。
在本实施例中，根据各个监督周期内的实景三维模型，可以确定建筑工地在各个监督周期内的已完成的工程。在接收到查询指令或者满足预设条件时，可以根据不同监督周期的实景模型三维模型确定对应的进度数据，进度数据包括各个监督周期之间的工程速度、各个监督周期对应的完成情况等。预设条件可以是到达预设时间，在接收到查询指令时，根据查询指令确定对应的预设时段，在满足预设条件时，确定该预设条件对应的预设时段，需要输出预设时段对应的监督报告。例如，预设条件是间隔预设时段，输出该预设时段对应的监督报告，则在预设时间到达后，确定预设时段内的进度数据。在接收到查询指令或者满足预设条件并确定对应的预设时段后，确定该预设时段内的监督周期，并获取监督周期对应的实景三维模型。将相邻监督周期之间的实景三维模型进行比较，根据比较结果确定在预设时段内，各个监督周期的进度数据。
可选地，根据所述实景三维模型确定在所述预设时段内的相邻监督周期之间对应的比对结果确定相邻监督周期中各个建筑特征的变化；根据所述变化确定在相邻监督周期之间的进度数据。
根据预设时段内各个监督周期对应的实景三维模型确定建筑工地在不同监督周期内的结构信息，将相邻监督周期之间建筑工地对应的结构信息中的各个建筑特征一一进行比对，得到实景三维模型之间的比对结果，从而确定相邻监督周期中各个建筑特征的变化，例如，楼高相比上一周期增长十米。根据各个建筑特征的变化和监督周期之间的比值得到相邻监督周期之间的工程速度，根据各个监督周期对应建筑特征确定对应的完成情况，进而确定相邻监督周期之间的进度数据。
在本实施例公开的技术方案中，间隔预设监督周期，获取无人机在当前监督周期采集的建筑工地的航拍影像；根据所述航拍影像构建所述建筑工地在所述当前监督周期中的实景三维模型；根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定所述建筑工地在所述预设时段对应的进度数据；根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。这样通过无人机采集建筑工地在不同监督周期的航拍影像，对应生成实景三维模型，根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定该建筑工地的进度数据，并对应生成监督报告，这样代替了人工监督的过程，提高了建筑施工监督效率，而且可以减少非施工人员进入现场，提高了建筑工地的安全性。
可选地，参照图3，基于上述任一实施例，在本发明市政房屋建筑施工监管系统的另一实施例中，所述市政房屋建筑施工监管系统还包括：
步骤S40之前，还包括：
步骤S50、根据所述预设时段内每一个监督周期采集的航拍影像识别出所述建筑工地的现场人员的安全帽佩戴数据；
步骤S40包括：
步骤S41、根据所述进度数据和所述安全帽佩戴数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。
在本实施例中，除了监督建筑工地的工程进度，还需要监督建筑工地的施工安全。施工人员或者其他进入建筑工地的现场人员佩戴安全帽是施工安全的重要部分，施工及监督现场通常会有专责的安全监督人员对工人们的安全帽佩戴情况进行检测，但这种方式难以全方位监督，无法保证监督的有效性。为了能够实时监督施工及监督现场并降低监督成本，存在安全帽佩戴检测的实际需求。
对现场人员佩戴安全帽的监督也可以通过航拍影像进行监督。在每个监督周期都会采集航拍影像，在需要输出预设时段的监督报告时，可以获取预设时段内每一个监督周期采集的航拍影像，航拍影像包括建筑工地各个角度的可视信息，包括在施工现场的人员信息。因而对预设时段内每一个监督周期采集的航拍影像进行识别，可以将航拍影像输入深度学习网络，从航拍影像中识别出线程人员的安全帽佩戴数据，安全帽佩戴数据可以表示现场人员佩戴安全帽的情况，可以是佩戴安全帽的人数和未佩戴安全帽人数的比值，可以是现场人员和被佩戴安全帽数量的比值。在确定预设时段内每一个监督周期安全帽佩戴数据后，在生成预设时段对应的监督报告时，将预设时段内各个监督周期对应的进度数据和安全帽佩戴数据，生成预设时段对应的监督报告。实现对工程进度和施工安全两个层面的监督。
可选地，识别所述航拍影像中的人体位置和人体数量；根据所述人体位置确定所述人体头部图像；识别所述人体头部图像中的安全帽数量；根据所述人体数量和所述安全帽数量输出所述航拍影像对应的安全帽佩戴数据。
在通过航拍图像识别安全帽佩戴数据时，可以先识别到人体，再以人体为基础，索引到人体头部是否识别得出安全帽。因而人体元素在图像中明显，需要的算法简单，因而可以先识别出航拍影像中的人体，确定人体位置，包括在航拍图像中的位置和人体在建筑工地中的位置，航拍影像中的位置便于区别同一航拍影像中的不同人体，人体在建筑工地中的位置便于区别不同航拍图像中的同一人体。根据人体位置确定航拍影像拍到的现场人员的人体数量，通过人体位置从航拍影像中裁剪出人体头部图像，并通过深度学习网络从人体头部图像中识别是否存在安全帽，计算所有人体头部图像中存在的安全帽数量。需要的是，一个人体头部图像最多确定一个安全帽，如人体头部图像识别出的两个及以上安全帽，则为问题图像，可以根据问题图像输出人工识别请求，以由人工识别该人体头部图像上的安全帽，接收人工识别请求对应的回复信息，根据回复信息确定该人体头部图像中安全帽数量。在确定了航拍图像中拍到的人体数量和人体数量对应的安全帽数量后，将安全帽数量和人体数量的比值作为该航拍图像对应的监督周期的安全帽佩戴数据。
可选地，将所述航拍影像输入目标检测网络；通过所述目标检测网络提取五个特征图；对所述特征图进行特征融合和上采样处理，得到四个预测特征层；根据所述预测特征层确定所述航拍影像中佩戴安全帽的第一人员数量和未佩戴安全帽的第二人员数量；根据所述第一人员数量和第二人员数量输出所述航拍影像对应的安全帽佩戴数据。
可以直接通过目标检测识别出佩戴安全帽的人员和未佩戴安全帽的人员。为了适应施工现场工程需求的实时识别以及安全帽小目标检测，可以采用yoloV3网络框架，如图5所示，主要由三部分组成，分别为特征提取网络、特征增强结构和目标检测层。为了提升算法模型在小目标上的检测效果，拟通过以下几方面对网络结构进行优化及改进：一是在yolov3算法的3个特征图输出的基础上增加104×104特征图输出，从而将特征图输出的8倍下采样改为4倍下采样，为后续特征融合提供了更多小目标特征；二是基于密集连接的思想对特征融合模块进行改进以实现特征重用，使得负责小目标检测头可以结合不同层次特征层的特征，从而得到更好的目标检测分类结果。三是采用soft-nms替代nms，从而合理地降低重叠预测看的置信度。将航拍影像输入经过上述改进的yolov3目标检测网络，通过特征提取网络提取特征，并对特征图进行特征融合和上采样处理，得到四个预测特征层，预测特征层为多尺度特征层，增加的104×104特征层可以更好的识别小目标。航拍图像中的佩戴安全帽的人员和未佩戴安全帽的人员一般都是小目标，根据对小目标特征的分类汇总，可以确定其中属于佩戴安全帽的小目标征和不佩戴安全帽的小目标特征，对应可以确定佩戴安全帽的第一人员数量和未佩戴安全帽的第二人员数量，并根据第一人员数量和第二人员数量的比值确定航拍影像对应的安全帽佩戴数据，将其作为该航拍影像对应监督周期的安全帽佩戴数据。
在本实施例公开的技术方案中，根据所述预设时段内每一个监督周期采集的航拍影像识别出所述建筑工地的现场人员的安全帽佩戴数据；根据所述进度数据和所述安全帽佩戴数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。这样通过航拍图像识别出安全帽佩戴数据，并根据安全帽佩戴数据和进度数据生成预设时段的监督报告，实现对施工安全和工程进度的监督，可以提高建筑施工监督多面性。
此外，本发明实施例还提出一种市政房屋建筑施工监管系统装置，所述建筑施工监督装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的建筑施工监督程序，所述建筑施工监督程序被所述处理器执行时实现如上各个实施例所述的市政房屋建筑施工监管系统的步骤。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有建筑施工监督程序，所述建筑施工监督程序被处理器执行时实现如上各个实施例所述的市政房屋建筑施工监管系统的步骤。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得建筑施工监督装置执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种市政房屋建筑施工监管系统，其特征在于，所述方法包括：
间隔预设监督周期，获取无人机在当前监督周期采集的建筑工地的航拍影像；
根据所述航拍影像构建所述建筑工地在所述当前监督周期中的实景三维模型；
根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定所述建筑工地在所述预设时段对应的进度数据；
根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。
2.如权利要求1所述的市政房屋建筑施工监管系统，其特征在于，所述获取无人机在当前监督周期采集的建筑工地的航拍影像的步骤之前包括：
获取所述建筑工地的位置信息和结构信息；
根据所述位置信息和所述结构信息，根据所述位置信息和所述结构信息确定垂直航空摄影点和多个倾斜摄影点；
控制所述无人机分别飞行至所述垂直航空摄影点和多个所述倾斜摄影点采集所述航拍影像。
3.如权利要求2所述的市政房屋建筑施工监管系统，其特征在于，所述根据所述航拍影像构建所述建筑工地在所述当前监督周期中的实景三维模型的步骤包括：
获取所述无人机在采集所述航拍影像时的相机参数和航测数据；
根据所述相机参数和所述航测数据对所述航拍影像进行平差处理，得到所述航拍影像之间位置关系；
根据所述位置关系对所述航拍影像进行多视影像匹配和三角网构建处理，得到所述建筑工地的三维白模；
根据所述航拍影像采集所述建筑工地各个区域的纹理数据；
将所述纹理数据映射到所述三维白模，得到所述实景三维模型。
4.如权利要求2所述的市政房屋建筑施工监管系统，其特征在于，所述获取所述建筑工地的位置信息和结构信息的步骤之前，还包括：
获取所述建筑工地在上一个监督周期的实景三维模型；
根据所述实景三维模型预测所述建筑工地在当前监督周期中的结构信息。
5.如权利要求1所述的筑施工监督方法，其特征在于，所述根据预设时段内每一个监督周期对应的实景三维模型之间的比对结果确定所述建筑工地在所述预设时段对应的进度数据的步骤包括：
根据所述实景三维模型确定在所述预设时段内的相邻监督周期之间对应的比对结果确定相邻监督周期中各个建筑特征的变化；
根据所述变化确定在相邻监督周期之间的进度数据。
6.如权利要求1所述的市政房屋建筑施工监管系统，其特征在于，所述根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告的步骤之前，还包括：
根据所述预设时段内每一个监督周期采集的航拍影像识别出所述建筑工地的现场人员的安全帽佩戴数据；
所述根据所述进度数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告的步骤包括：
根据所述进度数据和所述安全帽佩戴数据生成所述建筑工地在所述预设时段内对应的监督报告。
7.如权利要求6所述的市政房屋建筑施工监管系统，其特征在于，所述根据所述预设时段内每一个监督周期采集的航拍影像识别出所述建筑工地的现场人员的安全帽佩戴数据的步骤包括：
识别所述航拍影像中的人体位置和人体数量；
根据所述人体位置确定所述人体头部图像；
识别所述人体头部图像中的安全帽数量；
根据所述人体数量和所述安全帽数量输出所述航拍影像对应的安全帽佩戴数据。
8.如权利要求6所述的市政房屋建筑施工监管系统，其特征在于，所述根据所述预设时段内每一个监督周期采集的航拍影像识别出所述建筑工地的现场人员的安全帽佩戴数据的步骤包括：
将所述航拍影像输入目标检测网络；
通过所述目标检测网络提取五个特征图；
对所述特征图进行特征融合和上采样处理，得到四个预测特征层；
根据所述预测特征层确定所述航拍影像中佩戴安全帽的第一人员数量和未佩戴安全帽的第二人员数量；
根据所述第一人员数量和第二人员数量输出所述航拍影像对应的安全帽佩戴数据。
9.一种市政房屋建筑施工监管系统装置，其特征在于，所述建筑施工监督装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的建筑施工监督程序，所述建筑施工监督程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的市政房屋建筑施工监管系统的步骤。
10.一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上存储有建筑施工监督程序，所述建筑施工监督程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的市政房屋建筑施工监管系统的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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