一種利用塔吊視頻圖像檢測的工地動火作業安全監管方法與流程

2024-04-15 11:42:05

1.本發明涉及建築施工領域，具體涉及一種利用塔吊視頻圖像檢測的工地動火作業安全監管方法。


背景技術：

2.動火作業是指任何涉及明火，產生熱量或者火花並可能導致火災或爆炸的活動，也包括在易燃易爆環境下進行的電工作業。在建築施工現場，動火作業是導致火災的重要原因之一。現階段動火作業全流程為：動火計劃的制定和批准、設備及人員的要求和檢查、現場標準化管理、動火作業、人員工具離場。針對動火作業監管問題，管理條例要求動火作業時有專人監管，但監管工作主要依靠監管人員的經驗開展，主觀性較大且監管力度不夠，導致作業過程中存在的很多隱患很難被發現，同時整個動火作業過程不能被全程記錄和追溯。因此，依賴安全規範條例或人工經驗來檢查施工現場的安全隱患已經無法滿足複雜動態的動火施工安全管理要求。
3.隨著物聯網技術在建築工程中的實踐運用，各類傳感器、網絡智能設備感知現場環境，捕獲並回傳大量數據，用於提前識別風險及進行安全管理工作。物聯網技術中多傳感器的布置，不僅可以防止員工暴露在危險環境中，還可以在這些情況發生前或發生時對其進行檢測；但應用多停留在工作人員遠程查看視頻監控。現階段也有一些研究人員嘗試藉助固定攝像頭自動識別動火作業過程中的異常狀況，但受限於固定攝像頭分布和視場，難以對施工現場範圍內任意動火位置實現自動監控，應用不廣泛。
4.現有技術cn216982008u公開一種安全作業智能終端，包括工作區箱體組件和電源箱體，電源箱體設置在工作區箱體組件的下方，電源箱體和工作區箱體組件相互連通；工作區箱體組件包括箱體固定板，箱體固定板的上方設置有氣體傳感器箱體，氣體傳感器箱體的上方設置有攝像頭箱體，箱體固定板的上方且位於氣體傳感器箱體和攝像頭箱體的後側設置有顯示屏箱體，氣體傳感器箱體、顯示屏箱體和攝像頭箱體相互連通。終端設置攝像頭和氣體傳感器，實現了對動火作業區域氣體的檢測報警及動火現場作業的行為記錄，在現場通過終端可實時的查看環境中可燃及易燃易爆氣體的含量。但其攝像頭是固定的，難以對施工現場範圍內任意動火位置實現自動監控。


技術實現要素：

5.為解決現有技術中存在的技術問題，本發明提供了一種
6.為達到上述目的，本發明的技術解決方案如下:
7.一種利用塔吊視頻圖像檢測的工地動火作業安全監管方法，包括以下步驟：
8.步驟一，提取施工現場動火作業信息；
9.步驟二，設定動火作業安全監管區域；
10.步驟三，動火作業安全監管塔吊吊鉤視頻有效數據獲取；
11.步驟四，動火作業安全監管塔吊視頻圖像檢測；
12.步驟五，動火作業安全實況判定及風險預警。
13.作為優選的技術方案，步驟一包括收集施工現場與動火作業相關的文檔資料；提取文檔資料中的文本信息；提取動火作業關鍵信息。
14.作為優選的技術方案，提取動火作業關鍵信息包括利用開源分詞器對文本數據進行分詞處理，得到分詞集合；預設動火作業的關鍵詞並提取關鍵詞所在文段，獲取與動火作業強相關的文本數據；設置事件觸發詞和事件要素；選取若干動火作業文本數據，利用數據標註平臺對動火作業關鍵信息進行實體標註和關係標註，構建小樣本訓練集；將標註後的數據進行詞向量化，輸入事件抽取模型中進行訓練；驗證小樣本訓練後模型的準確率和召回率，若準確率和召回率均大於設定閾值，則模型訓練完成，否則重複前兩個步驟直至模型滿足要求；利用訓練完成的模型提取動火作業關鍵信息，關鍵信息包括「動火作業時間」、「動火作業地點」、「動火作業級別」、「動火作業種類」。
15.作為優選的技術方案，步驟二包括：
16.步驟2.1，根據提取的動火作業時間信息，過濾掉在當前日期之前的動火作業任務；
17.步驟2.2，根據提取的動火作業部位信息，設定動火作業點空間坐標為(x,y,z)；
18.步驟2.3，根據動火作業級別、動火作業種類，設定動火作業影響範圍半徑r；
19.步驟2.4，以動火作業點空間坐標(x,y,z)為圓心，r為半徑的圓形區域為動火作業安全監管區域。
20.作為優選的技術方案，步驟三包括：
21.步驟3.1，計算攝像頭的視場角
22.水平視場角：
[0023][0024]
垂直視場角：
[0025][0026]
式中，f為攝像頭的焦距，w為傳感器尺寸的寬度，h為傳感器尺寸的高度；
[0027]
步驟3.2，計算塔吊上的攝像頭的位姿參數關係：
[0028][0029]
式中，x,y,z為攝像頭的坐標位姿參數，α,β,γ為攝像頭的角度位姿參數；(x0,y0)為塔吊的轉動中心，θ為塔吊某一時刻的轉角；定義地面高度為0，h0為攝像頭距地面的高度，h為作業面距地面的高度；r0為攝像頭與塔吊迴轉中心的距離即迴轉半徑，δh＝h
0-h為攝像頭距作業面高度。
[0030]
步驟3.3：計算塔吊獲取有效數據的轉角θ的取值範圍：
[0031][0032][0033]
式中，x,y為動火作業點坐標，x0,y0為塔吊的轉動中心，r為動火作業影響範圍半徑；
[0034]
步驟3.4，計算塔吊獲取有效數據的攝像頭迴轉半徑r0的取值範圍
[0035][0036]
式中，x,y為動火作業點坐標，x0,y0為塔吊的轉動中心，r為動火作業影響範圍半徑；
[0037]
步驟3.5，當塔吊轉角θ和攝像頭迴轉半徑r0均在取值範圍內時，捕獲攝像頭拍攝到的影像數據，自動進行回傳與處理；否則，不對攝像頭拍攝的數據進行處理。
[0038]
作為優選的技術方案，步驟四包括設定動火作業待檢測對象類別，根據預設的圖像深度學習模型，對回傳的影像數據進行快速分析與特徵檢測，輸入為攝像頭在特定區域捕獲並回傳的影像，輸出為帶有檢測框坐標信息的圖像，輸出結果包含檢測對象類別、檢測框中點像素坐標信息(xi,yi)。
[0039]
作為優選的技術方案，步驟五包括：
[0040]
步驟5.1，預設不同檢測對象距動火點的安全距離：
[0041]
步驟5.2，判斷不同類型的檢測對象和動火點的距離：若距離小於預設安全距離，則進行危險預警，並反饋至後臺；
[0042]
步驟5.3，對檢測到的危險狀態進行危險預警，並反饋給後臺管理人員進行現場幹預。
[0043]
作為優選的技術方案，步驟5.2包括：
[0044]
步驟5.2.1，計算攝像頭橫向可覆蓋的長度s1：
[0045][0046]
步驟5.2.2，計算攝像頭縱向可覆蓋的長度s2：
[0047][0048]
以s1為長，s2為寬的矩形即攝像頭監測範圍；
[0049]
步驟5.2.3，結合攝像頭橫向覆蓋的長度s1、縱向覆蓋的長度s2和圖像大小(wj,hj)，得到圖像的真實尺寸；
[0050]
若則圖像真實尺寸轉換比例若則圖像真實尺寸轉換比例
[0051]
步驟5.2.4，根據動火點檢測框中心點像素位置和其他檢測對象框中心點像素位置信息，判斷不同檢測對象距動火點的距離d：
[0052][0053]
步驟5.2.5，判別檢測對象距動火點的實際距離與預設安全距離的大小，若距離大於預設的安全距離，則該檢測對象擺放位置安全，不進行危險預警；若距離小於預設的安全距離，則該檢測對象擺放位置不安全，執行步驟5.3
[0054]
與現有技術相比，本發明的有益效果為：
[0055]
本發明提出的一種利用塔吊視頻圖像檢測的工地動火作業安全監管方法，以攝像頭位姿數據為先驗條件，篩選攝像頭有效影像，降低了圖像處理數量和計算成本；利用深度學習算法對影像進行自動檢測和安全判別，提高了安全監管效率，實現了動火作業智能化監管；利用施工現場攝像頭數據，在不增加額外工序的前提下，從低空角度監管施工現場動火作業可能發生的異常情況，豐富施工現場動火作業的監管手段。
附圖說明
[0056]
圖1是本發明的一種利用塔吊視頻圖像檢測的工地動火作業安全監管方法的流程圖；
[0057]
圖2是本發明的一種利用塔吊視頻圖像檢測的工地動火作業安全監管方法中的塔吊攝像頭現場布置方式與圖像採集方式示意圖；
[0058]
圖3是本發明的一種利用塔吊視頻圖像檢測的工地動火作業安全監管方法中的動火作業安全監管區域及塔吊攝像頭有效數據範圍示意圖。
[0059]
圖中：1.塔吊；2.攝像頭；3.動火作業安全監管區域；4.攝像頭監測範圍。
具體實施方式
[0060]
下面結合具體實施方式對本發明的技術方案進行進一步的描述：
[0061]
如圖1所示，一種利用塔吊1視頻圖像檢測的工地動火作業安全監管方法，包括以下步驟：
[0062]
步驟一，提取施工現場動火作業信息；
[0063]
步驟1.1，收集施工現場與動火作業相關的文檔資料；
[0064]
步驟1.2，提取文檔資料中的文本信息，若文檔資料類型為文本類文檔，則直接提取文檔中的文字信息，得到txt文本數據；若文檔資料類型為圖片或者掃描件(文檔中包含列印字體、手寫字體)，則利用文字識別技術提取文檔中的文字信息，獲取txt文本數據；
[0065]
步驟1.3，提取動火作業關鍵信息；
[0066]
步驟1.3.1：利用jieba庫對文本數據進行分詞處理，得到分詞集合；
[0067]
步驟1.3.2：預設動火作業的關鍵詞：動火、電焊、電割、氣焊、氣割、切割、焊接、明火、防火、滅火，提取匹配字符所在的文段，獲取與動火作業強相關的文本數據；
[0068]
步驟1.3.3：設置事件觸發詞為「動火」，事件要素為「動火作業時間」、「動火作業地點」、「動火作業級別」、「動火作業種類」；
[0069]
步驟1.3.4：選取若干動火作業文本數據，利用數據標註平臺doccano對動火作業
關鍵信息進行實體標註和關係標註，定義的實體標註與事件要素保持一致，構建小樣本訓練集；
[0070]
步驟1.3.5：標註完成後，在doccano平臺上導出json格式的文件，劃分數據集比例為訓練集：驗證集：測試集＝8:1:1，設置模型學習率為0.00001，批處理大小為16，指定任務類型為「事件抽取」，對數據集進行隨機打散後，輸入通用事件抽取模型(uie)中進行小樣本訓練；
[0071]
步驟1.3.6：採用單階段評價的方式驗證小樣本訓練後模型的準確率和召回率，若準確率和召回率均大於80％，則模型訓練完成；否則重複步驟1.3.4和1.3.5直至模型滿足要求；
[0072]
步驟1.3.7：利用訓練完成的模型提取動火作業關鍵信息，關鍵信息包括「動火作業時間」、「動火作業地點」、「動火作業級別」和「動火作業種類」。以提取某動火作業許可證為例，提取出的事件信息為：
[0073]
[「動火」，
[0074]
{「動火作業時間」：「2022年7月15日7時—2022年7月15日11時」}，
[0075]
{「動火作業地點」：「雙塔連廊東南角」}，
[0076]
{「動火作業種類」：「電焊」、「切割」}]
[0077]
步驟二，設定動火作業安全監管區域3；
[0078]
步驟2.1：根據提取的動火作業時間信息，過濾掉在當前日期之前的動火作業任務；
[0079]
步驟2.2：根據提取的動火作業部位信息：「雙塔連廊東南角」，設定動火作業點空間坐標為(19485,2630,0)；
[0080]
步驟2.3：根據動火作業種類：「電焊」、「切割」，設定該動火作業影響範圍半徑30m
[0081]
步驟2.4：根據動火作業點位置和動火作業影響範圍，得到動火作業安全監管區域3，如圖3所示，作業面為地面，中心點為(19485,2630)，半徑為30m的圓形區域；
[0082]
步驟三，獲取動火作業安全監管塔吊1吊鉤視頻的有效數據；
[0083]
步驟3.1，本實施例中，如圖2所示，攝像頭2固定安裝在起重小車上，跟隨起重小車沿著吊臂移動；其中攝像頭2的焦距為f＝8.6mm，傳感器的尺寸為w*h＝17.3mm*13mm，則塔吊1的視場角為；
[0084]
水平視場角：
[0085][0086]
垂直視場角：
[0087][0088]
式中，f為攝像頭2的焦距，w為傳感器尺寸的寬度，h為傳感器尺寸的高度；
[0089]
步驟3.2，塔吊1的轉動中心(x0,y0)＝(19450,2680)，計算塔吊1的攝像頭2的位姿參數關係：攝像頭2的三個坐標位姿x,y,z，三個角度位姿α,β,γ，攝像頭2的俯仰角豎直向下γ0＝90
°
，地面高度為0，攝像頭2高度為h0＝55m，作業面高度為地面h＝0，攝像頭2距作業
面高度δh＝h
0-h＝55m，塔吊某一時刻的轉角為θ(θ隨著塔吊工作持續發生變動)，攝像頭2與塔吊1迴轉中心的距離即迴轉半徑為r0＝50m：
[0090][0091]
步驟3.3：根據動火作業安全監管區域3坐標和塔吊迴轉中心坐標，計算塔吊1獲取有效數據的轉角θ的取值範圍為：θ∈(25.5
°
，84.5
°
)；
[0092]
步驟3.4：計算塔吊1獲取有效數據的攝像頭2迴轉半徑r0的取值範圍為r0∈(31m,91m)；其中塔吊1吊臂長度為65m，故實際攝像頭2迴轉半徑r0的取值範圍為r0∈(31m,65m)；
[0093]
步驟3.5，當塔吊1轉角θ和攝像頭2迴轉半徑r0均在取值範圍內時，捕獲攝像頭2拍攝到的影像數據，自動進行回傳與處理；否則，不對攝像頭2拍攝的數據進行處理。
[0094]
步驟四，動火作業安全監管塔吊1視頻圖像檢測；
[0095]
步驟4.1：設定動火作業待檢測對象類別，包括明火、可燃氣體瓶、可燃液體瓶、安全標識、安全防護服；
[0096]
步驟4.2：根據預設的圖像深度學習模型，對回傳的影像數據進行快速分析與特徵檢測；
[0097]
其中預設的圖像深度模型用於自動識別預設的檢測對象，輸入為攝像頭在特定區域捕獲並回傳的影像，輸出為帶有檢測框坐標信息的圖像；輸出結果包含檢測對象類別和檢測框中點像素坐標信息(xi,yi)。
[0098]
以某塔弔影像數據為例，輸出結果為：
[0099]
檢測對象類別：動火點，檢測框中心點像素坐標：(934,652)；
[0100]
檢測對象類別：可燃氣體瓶，檢測框中心點像素坐標：(109,964)；
[0101]
檢測對象類別：可燃液體瓶，檢測框中心點像素坐標：(659,865)。
[0102]
步驟五，動火作業安全實況判定及風險預警。
[0103]
步驟5.1，預設不同檢測對象距動火點的安全距離：
[0104]
距動火點30m範圍內，自動檢測是否擺放可燃氣體；
[0105]
距動火點15m範圍內，自動檢測是否擺放可燃液體；
[0106]
距動火點10m範圍內，自動檢測是否有明顯的標誌和安全標識、監管作業人員著裝和個體防護是否規範、是否有專人監護；
[0107]
步驟5.2，判斷不同類型的檢測對象和動火點的距離：若距離小於預設安全距離，則進行危險預警，並反饋至後臺；
[0108]
步驟5.2.1，計算攝像頭2橫向可覆蓋的長度s1：
[0109][0110]
步驟5.2.2，計算攝像頭2縱向可覆蓋的長度s2：
[0111][0112]
以s1為長，s2為寬的矩形即攝像頭監測範圍4；
[0113]
步驟5.2.3，結合攝像頭2橫向覆蓋的長度s1、縱向覆蓋的長度s2和圖像大小(wj,hj)，得到圖像的真實尺寸；其中圖像像素為)，得到圖像的真實尺寸；其中圖像像素為(單位：pixel)，傳感器尺寸為(w,h)＝(17.3,13)(單位：mm)，計算傳感器尺寸和影像畫面尺寸比例大小則圖像真實尺寸轉換比例
[0114]
步驟5.2.4，根據動火點檢測框中心點像素位置和其他檢測對象框中心點像素位置信息，判斷不同檢測對象距動火點的距離d：
[0115]
計算可燃氣體瓶距動火點距離為；計算可燃氣體瓶距動火點距離為；
[0116]
計算可燃液體瓶距動火點距離為：計算可燃液體瓶距動火點距離為：
[0117]
步驟5.2.5，判別檢測對象距動火點的實際距離與預設安全距離的大小，其中可燃氣體距動火點距離為34.3m大於預設的安全距離30m，則該可燃氣體瓶擺放位置安全；可燃液體距動火點距離為13.5m小於預設的安全距離15m，則該可燃液體瓶擺放位置不安全；
[0118]
步驟5.3，檢測到該可燃液體瓶的位置時進行危險預警，並反饋給後臺管理人員進行現場幹預。
[0119]
本實施例只是對本發明的進一步解釋，並不是對本發明的限制，本領域技術人員在閱讀完本說明書後可以根據需要對本實施例做出沒有創造性的修改，但是只要在本發明的權利要求範圍內都受到專利法的保護。