CN118262284A - 一种基于深度学习的施工现场违章智能识别***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及违章识别技术领域，并公开了一种基于深度学***，及时监测和预警有助于发现潜在的安全隐患，从而降低施工事故的发生概率，另外，自动化的***减轻了对人工监测的需求，提高了工作效率，从而节省人力成本。
Description
技术领域
本发明涉及违章识别技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的施工现场违章智能识别***及方法。
背景技术
施工现场违章识别是一个重要且复杂的问题，在施工场景中，由于涉及到大量的人员、设备和操作，所以容易出现各种安全违章行为，这些违章行为导致人员伤亡、财产损失和进度延误，因此需要及时识别和预防。
目前，施工现场安全管理对于人工监测违章行为的依赖较大，存在一些问题，如监测覆盖范围有限、人为判断主观性强、效率低，传统的识别方法存在以下不足：
1、有限的数据集：现有***面临数据集不足的问题，导致模型泛化能力不强，难以适应不同施工环境和情境，
2、复杂场景难以处理：一些***在复杂的施工场景中表现较差，比如光照不足、遮挡、多样化的违章行为情况下，识别准确率下降，
3、实时性不足：部分***在处理实时监测时，延迟较大，不能及时响应违章行为，降低了***的应用价值。
所以，需要设计一种基于深度学习的施工现场违章智能识别***及方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别***及方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于深度学习的施工现场违章智能识别***，包括以下模块：
数据采集模块：从各施工现场收集多样化的图像和视频数据，包括正常施工和违章行为的场景；
数据预处理模块：对采集到的数据进行清理、标注和格式转换，以满足深度学习模型的训练需求；
深度学习模型训练模块：使用深度学习模型进行训练，使其能够准确识别施工现场中的正常行为和违章行为；
场景分析与处理模块：处理复杂场景，包括遮挡、光照变化，提高***对不同施工环境的适应性；
实时监测与预警模块：实时监测施工现场的图像或视频流，及时发现并识别违章行为，提供预警功能；
用户界面模块：提供用户界面，显示监测结果、预警信息和统计数据。
作为本发明的一种优选技术方案，所述数据采集模块包括以下单元：
传感器接口单元：与各种传感器进行通信，接收传感器数据；
图像采集单元：从摄像头或无人机设备中获取图像数据；
视频流处理单元：处理实时视频流，包括解析、压缩、去噪操作；
数据预处理单元：对采集到的数据进行清理、去噪、标注预处理步骤，以提高数据质量和适应深度学习模型的需求。
作为本发明的一种优选技术方案，所述深度学习模型训练模块包括以下单元：
数据加载与预处理单元：从数据存储单元中加载采集到的数据，并对数据进行预处理；
模型选择单元：根据任务需求选择合适的深度学习模型架构；
模型初始化单元：对所选模型进行初始化，包括随机初始化参数与使用预训练模型参数；
模型训练单元：使用训练数据集对模型进行训练，包括前向传播、反向传播、参数更新过程，以优化模型性能；
模型评估与调优单元：使用验证数据集对训练的模型进行评估。
作为本发明的一种优选技术方案，所述场景分析与处理模块包括以下单元：
数据采集单元：从各种数据源收集数据，这些数据包括图像、文本、视频、传感器数据，用于后续的分析和处理；
数据清洗与预处理单元：对采集到的数据进行清洗、去噪、去重预处理操作；
特征提取与选择单元：从原始数据中提取有用的特征，并进行选择和转换；
数据分析与挖掘单元：对经过预处理的数据进行分析和挖掘，运用统计学方法、机器学习算法手段发现数据之间的关联性、规律性和趋势。
一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，采用上述的基于深度学习的施工现场违章智能识别***，包括以下步骤：
步骤一、安装和配置***：确保***硬件和软件要求符合要求，并进行安装，连接摄像头或无人机设备，确保数据采集模块能够正常工作，进行***参数配置，包括图像分辨率、数据存储位置；
步骤二、数据采集和预处理：启动数据采集模块，开始收集施工现场的图像和视频数据，对采集到的数据进行预处理，包括清理、标注和格式转换；
步骤三、深度学习模型训练：确保训练数据已准备好，并与深度学习模型训练模块连接，启动训练模块，选择适当的深度学习模型并进行训练，监控训练过程，根据训练结果进行调整和优化
步骤四、场景分析与处理：启动场景分析与处理模块，对施工现场的复杂场景进行处理，调整参数以适应不同环境，确保***对各种场景都能有效运行；
步骤五、实时监测与预警：将实时监测与预警模块与摄像头或无人机设备连接，启动监测模块，开始对施工现场进行实时监测，监控***输出，及时响应预警信息并采取必要措施；
步骤六、***维护与优化：定期检查***硬件设备和软件环境，确保***正常运行，根据实际使用情况对***进行优化和升级，提高***性能和准确性，处理***日志和异常情况，确保***稳定可靠地运行。
本发明具有以下有益效果：
1、提高安全管理水平：自动化的违章识别***能够准确、全面地监测施工现场，有助于提高安全管理水平；
2、减少事故风险：及时监测和预警有助于发现潜在的安全隐患，从而降低施工事故的发生概率；
3、节省人力成本：自动化的***减轻了对人工监测的需求，提高了工作效率，从而节省人力成本；
4、提高适应性：多样化的数据和优化的深度学习模型使***更具适应性，能够在不同环境下工作并保持高准确性；
5、实时响应：实时监测和预警模块确保***能够及时响应违章行为，降低潜在风险的发展可能性。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别***的结构示意图；
图2为本发明提出的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1-2，一种基于深度学习的施工现场违章智能识别***，包括以下模块：
数据采集模块：从各施工现场收集多样化的图像和视频数据，包括正常施工和违章行为的场景，数据采集模块包括以下单元：传感器接口单元：与各种传感器进行通信，接收传感器数据；图像采集单元：从摄像头或无人机设备中获取图像数据；视频流处理单元：处理实时视频流，包括解析、压缩、去噪操作；数据预处理单元：对采集到的数据进行清理、去噪、标注预处理步骤，以提高数据质量和适应深度学习模型的需求；
数据预处理模块：对采集到的数据进行清理、标注和格式转换，以满足深度学习模型的训练需求；
深度学习模型训练模块：使用深度学习模型进行训练，使其能够准确识别施工现场中的正常行为和违章行为，深度学习模型训练模块包括以下单元：数据加载与预处理单元：从数据存储单元中加载采集到的数据，并对数据进行预处理；模型选择单元：根据任务需求选择合适的深度学习模型架构；模型初始化单元：对所选模型进行初始化，包括随机初始化参数与使用预训练模型参数；模型训练单元：使用训练数据集对模型进行训练，包括前向传播、反向传播、参数更新过程，以优化模型性能；模型评估与调优单元：使用验证数据集对训练的模型进行评估；
场景分析与处理模块：处理复杂场景，包括遮挡、光照变化，提高***对不同施工环境的适应性，场景分析与处理模块包括以下单元：数据采集单元：从各种数据源收集数据，这些数据包括图像、文本、视频、传感器数据，用于后续的分析和处理；数据清洗与预处理单元：对采集到的数据进行清洗、去噪、去重预处理操作；特征提取与选择单元：从原始数据中提取有用的特征，并进行选择和转换；数据分析与挖掘单元：对经过预处理的数据进行分析和挖掘，运用统计学方法、机器学习算法手段发现数据之间的关联性、规律性和趋势；
实时监测与预警模块：实时监测施工现场的图像或视频流，及时发现并识别违章行为，提供预警功能；
用户界面模块：提供用户界面，显示监测结果、预警信息和统计数据。
一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，包括以下步骤：
步骤一、安装和配置***：确保***硬件和软件要求符合要求，并进行安装，连接摄像头或无人机设备，确保数据采集模块能够正常工作，进行***参数配置，包括图像分辨率、数据存储位置；
步骤二、数据采集和预处理：启动数据采集模块，开始收集施工现场的图像和视频数据，对采集到的数据进行预处理，包括清理、标注和格式转换；
步骤三、深度学习模型训练：确保训练数据已准备好，并与深度学习模型训练模块连接，启动训练模块，选择适当的深度学习模型并进行训练，监控训练过程，根据训练结果进行调整和优化
步骤四、场景分析与处理：启动场景分析与处理模块，对施工现场的复杂场景进行处理，调整参数以适应不同环境，确保***对各种场景都能有效运行；
步骤五、实时监测与预警：将实时监测与预警模块与摄像头或无人机设备连接，启动监测模块，开始对施工现场进行实时监测，监控***输出，及时响应预警信息并采取必要措施；
步骤六、***维护与优化：定期检查***硬件设备和软件环境，确保***正常运行，根据实际使用情况对***进行优化和升级，提高***性能和准确性，处理***日志和异常情况，确保***稳定可靠地运行。
本发明的具体工作原理如下：
首先，***进行硬件和软件环境的检查，确保它们符合要求，然后，安装相应的软件和连接摄像头或无人机设备，配置包括设置图像分辨率和确定数据存储位置等参数，以确保后续数据采集和处理的正常运行，数据采集模块被启动，开始从摄像头或无人机设备中收集施工现场的图像和视频数据，采集到的数据经过预处理，包括清理、标注和格式转换，以确保数据的准确性和一致性，为后续的深度学习模型训练提供高质量的输入，深度学习模型训练模块与准备好的训练数据连接，在此阶段，选择适当的深度学习模型，并启动训练过程，训练过程中需要监控模型的性能，根据训练结果进行参数调整和优化，以确保模型能够准确地对施工场景进行分析和处理，场景分析与处理模块被启动，对施工现场的复杂场景进行处理，该模块调整参数以适应不同的环境，并确保***能够有效地识别和理解各种场景，这一阶段是整个***中核心的部分，通过对数据的深度分析和处理，实现对施工现场场景的精确把握，实时监测与预警模块与摄像头或无人机设备连接，开始对施工现场进行实时监测，***实时监控输出结果，并在检测到异常或危险情况时发出预警信息，这一步骤使***能够迅速响应施工现场的变化，提供及时的预警和决策支持，在***运行阶段，定期进行***硬件设备和软件环境的检查，确保***正常运行，根据实际使用情况对***进行优化和升级，以提高***性能和准确性，同时，处理***日志和异常情况，确保***稳定可靠地运行，这一步骤保证了***的持续有效性和可靠性。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于深度学习的施工现场违章智能识别***，其特征在于，包括以下模块：
数据采集模块：从各施工现场收集多样化的图像和视频数据，包括正常施工和违章行为的场景；
数据预处理模块：对采集到的数据进行清理、标注和格式转换，以满足深度学习模型的训练需求；
深度学习模型训练模块：使用深度学习模型进行训练，使其能够准确识别施工现场中的正常行为和违章行为；
场景分析与处理模块：处理复杂场景，包括遮挡、光照变化，提高***对不同施工环境的适应性；
实时监测与预警模块：实时监测施工现场的图像或视频流，及时发现并识别违章行为，提供预警功能；
用户界面模块：提供用户界面，显示监测结果、预警信息和统计数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别***，其特征在于，所述数据采集模块包括以下单元：
传感器接口单元：与各种传感器进行通信，接收传感器数据；
图像采集单元：从摄像头或无人机设备中获取图像数据；
视频流处理单元：处理实时视频流，包括解析、压缩、去噪操作；
数据预处理单元：对采集到的数据进行清理、去噪、标注预处理步骤，以提高数据质量和适应深度学习模型的需求。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别***，其特征在于，所述深度学习模型训练模块包括以下单元：
数据加载与预处理单元：从数据存储单元中加载采集到的数据，并对数据进行预处理；
模型选择单元：根据任务需求选择合适的深度学习模型架构；
模型初始化单元：对所选模型进行初始化，包括随机初始化参数与使用预训练模型参数；
模型训练单元：使用训练数据集对模型进行训练，包括前向传播、反向传播、参数更新过程，以优化模型性能；
模型评估与调优单元：使用验证数据集对训练的模型进行评估。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的施工现场违章智能识别***，其特征在于，所述场景分析与处理模块包括以下单元：
数据采集单元：从各种数据源收集数据，这些数据包括图像、文本、视频、传感器数据，用于后续的分析和处理；
数据清洗与预处理单元：对采集到的数据进行清洗、去噪、去重预处理操作；
特征提取与选择单元：从原始数据中提取有用的特征，并进行选择和转换；
数据分析与挖掘单元：对经过预处理的数据进行分析和挖掘，运用统计学方法、机器学习算法手段发现数据之间的关联性、规律性和趋势。
5.一种基于深度学习的施工现场违章智能识别方法，采用权利要求1-5中任一项所述的基于深度学习的施工现场违章智能识别***，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、安装和配置***：确保***硬件和软件要求符合要求，并进行安装，连接摄像头或无人机设备，确保数据采集模块能够正常工作，进行***参数配置，包括图像分辨率、数据存储位置；
步骤二、数据采集和预处理：启动数据采集模块，开始收集施工现场的图像和视频数据，对采集到的数据进行预处理，包括清理、标注和格式转换；
步骤三、深度学习模型训练：确保训练数据已准备好，并与深度学习模型训练模块连接，启动训练模块，选择适当的深度学习模型并进行训练，监控训练过程，根据训练结果进行调整和优化；
步骤四、场景分析与处理：启动场景分析与处理模块，对施工现场的复杂场景进行处理，调整参数以适应不同环境，确保***对各种场景都能有效运行；
步骤五、实时监测与预警：将实时监测与预警模块与摄像头或无人机设备连接，启动监测模块，开始对施工现场进行实时监测，监控***输出，及时响应预警信息并采取必要措施；
步骤六、***维护与优化：定期检查***硬件设备和软件环境，确保***正常运行，根据实际使用情况对***进行优化和升级，提高***性能和准确性，处理***日志和异常情况，确保***稳定可靠地运行。
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