基于机器视觉的施工危险区域侵入行为识别方法

• 作者: 方伟立 骆汉宾 高寒
• 来源期刊: 土木工程与管理学报
• 学科: 工学
• 关键词: 危险区域 机器视觉 移动目标检测 安全管理 双模单高斯模型
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 123-128
• 页数: 6页
• 分类号: TU17|TU714
• 字数: 5205字
• 语种: 中文

摘要

土木工程作业环境复杂,存在着许多危险区域,违规进入危险区域会带来较大的安全隐患.传统的行为监控依赖于专职人员的观察记录,过程耗时耗力容易出错,不能及时发现危险区域侵入行为.为提高监控效率,本文提出使用基于机器视觉的监测技术来自动监控并识别危险区域的工人侵入行为.首先根据文献调研结果确定危险区域并利用摄像头进行监控,然后利用移动目标检测算法检测进入危险区域的工人,本文介绍了该算法的三个步骤:图像预处理;Dual-model SGM(双模单高斯模型)背景建模;运动补偿.最后以某车站基坑施工现场为例介绍了该方法的应用,结果显示该方法能较准确地识别出工人进入危险区域的行为,为行为矫正提供依据,丰富行为安全管理手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	骆汉宾	华中科技大学土木工程与力学学院	111	1354	20.0	31.0
2	方伟立	华中科技大学土木工程与力学学院	11	67	5.0	7.0
3	高寒	华中科技大学土木工程与力学学院	1	4	1.0	1.0