智能建造理論與實踐 課件 3.3節(jié) CV與智能安全監(jiān)管

第三章智能建造平臺體系3.3CV與智能安全監(jiān)管3.3.1CV概述3.3.2CV的發(fā)展歷程3.3.3CV在智能安全監(jiān)管中的應(yīng)用3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV概述計算機視覺（CV，Computervision）施工隊伍人員構(gòu)成復(fù)雜施工場地空間有限施工機械與設(shè)備眾多施工周期長安全事故和人員傷亡多。。。。。。。建筑業(yè)的“剛需”如何在建筑業(yè)中研究、應(yīng)用和發(fā)展CV技術(shù)已成為業(yè)內(nèi)研究和關(guān)注的熱點。CV加入，解決傳統(tǒng)問題3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV概述什么是計算機視覺？類似于人類大腦工作3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV概述定義CV技術(shù)計算機視覺（CV，Computervision）CV是對采集的圖片或視頻進(jìn)行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息的技術(shù)。計算機科學(xué)和工程信號處理應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)物理學(xué)神經(jīng)生理學(xué)認(rèn)知科學(xué)多學(xué)科多領(lǐng)域圖像處理航空航天醫(yī)療診斷土木建筑軍事金融貿(mào)易圖像壓縮圖像增強圖像恢復(fù)圖像輸入圖像輸出3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV概述CV的目標(biāo)填充圖像像素與高層語義之間的鴻溝人眼所見計算機所見計算機所見的像素中，每個像素具有一定的數(shù)值（表示該像素的灰度或顏色）人的大腦皮層的活動約70%是在處理視覺相關(guān)的信息若不能處理視覺信息，人工智能系統(tǒng)就只能做符號推理。3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV概述CV的信息獲取——語義信息

與

三維的度量信息立體視覺方法“深度圖”（遠(yuǎn)近信息）運動視覺方法“三維模型”底層視覺中層視覺高層視覺研究圖像底層特征的提取與表示，包括邊緣檢測、角點檢測、紋理分析以及特征點的匹配和光流的計算等內(nèi)容研究場景的幾何和運動，包括立體視覺與運動視覺、圖像分割以及目標(biāo)跟蹤等內(nèi)容研究物體的檢測識別以及場景理解等具有高層語義的內(nèi)容3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV概述3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV的發(fā)展歷程總歷程階段CV理論第一階段將輸入的原始圖像進(jìn)行處理，抽象圖像中諸如角點、邊緣、紋理、線條、邊界等基本特征，這些特征的集合稱為基元圖第二階段在以觀測者為中心的坐標(biāo)系中，由輸入圖像和基元圖恢復(fù)場景可見部分的深度、法線方向、輪廓等，這些信息包含了深度信息，但不是真正的物體三維表示，因此，稱為二維半圖第三階段在以物體為中心的坐標(biāo)系中，由輸入圖像、基元圖、二維半圖來恢復(fù)、表示和識別三維物體階段1階段2階段3CV的誕生始于理論框架的建立深度學(xué)習(xí)將CV帶入新時代3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV的發(fā)展歷程階段一——CV的誕生人工智能之父馬文·明斯基（MarvinLeeMinsky）（1927年8月9日-2016年1月24日）LarryRoberts發(fā)表了CV領(lǐng)域的第一篇博士論文《MachinePerceptionofThree-DimensionalSolids》1966年，馬文?明斯基要求其學(xué)生通過編程讓計算機告訴使用者攝像頭所拍攝的內(nèi)容“積木世界”3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV的發(fā)展歷程階段二——始于理論框架的建立階段二：各類新方法和新理論的出現(xiàn)為CV帶來了前所未有的繁榮1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.主動視覺3.目的視覺4.重建理論5.基于學(xué)習(xí)的視覺3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV的發(fā)展歷程階段三——深度學(xué)習(xí)將CV帶入新時代提取能力不足容易出現(xiàn)過擬合深度置信網(wǎng)絡(luò)模型（DeepBeliefNetwork，DBN）通過將多個受限波爾茨曼機堆疊成為一個深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，獲得了淺層模型難以比擬的高層次抽象特征提取能力3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV的發(fā)展歷程階段三——深度學(xué)習(xí)將CV帶入新時代在特征提取過程中，涉及到：邊緣檢測、角點檢測、對象檢測等，這些算法屬于傳統(tǒng)的計算機視覺算法。BP，CNN（CNN所用到的卷積，也是傳統(tǒng)算法的一種）等各種變形，屬于基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺算法。傳統(tǒng)的計算機視覺基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺與3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV在智能安全監(jiān)管中的應(yīng)用基于CV的施工現(xiàn)場安全監(jiān)管框架基于場景的風(fēng)險識別方法3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV在智能安全監(jiān)管中的應(yīng)用基于CV的施工現(xiàn)場安全監(jiān)管框架目標(biāo)檢測目標(biāo)跟蹤行為識別目標(biāo)檢測是基于場景的風(fēng)險識別方法，也是目標(biāo)跟蹤和行為識別的初步步驟?？梢栽趫鼍爸凶R別出感興趣的項目實體。已知目標(biāo)2D或3D空間中的位置就可以使用目標(biāo)跟蹤算法從連續(xù)圖像中隨著時間的推移進(jìn)行跟蹤。提取的位置信息用于基于位置的不安全條件和行為的識別。當(dāng)工人或設(shè)備執(zhí)行施工任務(wù)時，需要行為識別技術(shù)從靜態(tài)或連續(xù)圖像中確定工人或設(shè)備正在做什么，并識別違反安全規(guī)則的不安全行為。3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV在智能安全監(jiān)管中的應(yīng)用基于CV的缺陷檢測1.圖像處理技術(shù)2.研究對象3.缺陷種類4.缺陷大小模板匹配直方圖變換背景減法濾波混凝土橋梁隧道管道瀝青路面開裂剝落缺陷接縫腐蝕凹坑數(shù)量寬度長度缺陷檢測旨在檢查基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)件上存在的缺陷和破壞，以及缺陷的大小缺陷檢測3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV在智能安全監(jiān)管中的應(yīng)用基于CV的施工人員安全管理基于CV的安全帽自動識別技術(shù)基于CV的施工人員面部信息疲勞檢測3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV在智能安全監(jiān)管中的應(yīng)用基于CV的施工現(xiàn)場危險區(qū)管理工種交叉，施工場地狹小CV技術(shù)施工機械種類多，作業(yè)環(huán)境復(fù)雜施工現(xiàn)場存在著許多危險區(qū)域利用CV方法，通過現(xiàn)場視頻展示工地施工實時情況，對不同危險區(qū)域進(jìn)行自動化連續(xù)監(jiān)測，有助于快速、準(zhǔn)確而全面識別危險區(qū)域侵入行為，從而避免事故的發(fā)生3.3

CV與智能安全監(jiān)管——CV在智能安全監(jiān)管中的應(yīng)用CV技術(shù)作為智能施工安全監(jiān)管工具具有巨大的潛力解決當(dāng)前人工觀察方法的局限性