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申请/专利权人：昆明海巍科技有限公司;交通运输部路网监测与应急处置中心

摘要：本发明公开了一种基于工地视频的工料机要素化分析采集系统及方法，涉及施工管理技术领域，使用优化算法对监控点的位置进行调整，并由独立帧的图像参数构建质量系数，依据质量系数判断监控视频的图像质量，若其图像质量不低于预期，训练获取用于识别监控视频的图像识别模型，并由训练后的图像识别模型对监控视频进行识别，对识别数据集合内的识别结果生成轨迹数据，并由分析获取的效率数据生成效率度，若所述效率度低于预期，由施工数字孪生模型对施工区域内的施工成本进行预测，若获取预测的施工成本高于预期，对施工区域内的工作模式进行优化。在施工区域内完成工料机数据等要素的数据采集，数据可靠性及精确度能够满足实际使用需求。

主权项：1.一种基于工地视频的工料机要素化分析采集方法，其特征在于：包括，在施工区域内设置监控点，若施工区域内存在死角，使用优化算法对监控点的位置进行调整，将调整后的监控点的位置在电子地图上标注；从预处理后的监控视频中获取若干个独立帧，由独立帧的图像参数构建质量系数Qs，依据质量系数Qs判断监控视频的图像质量，若其图像质量低于预期，则对其进行增强，并对质量不低于预期的监控视频做备份；其中，质量系数Qs的构建方式如下：对图像质量集合内的噪点密度Zm及对比度Dm做线性归一化处理，将相应的数据值映射至区间[0，1]内，再依照如下公式： 其中，Zmavg为噪点密度的均值，Zmi为第i个独立帧的噪点密度，Dmavg为对比度的均值，Zmi为第i个独立帧的对比度；i＝1，2，…，n，其中，n为独立帧的个数，权重系数：0≤β≤1，0≤α≤1，且α+β＝1；训练获取用于识别监控视频的图像识别模型，在对其做测试后，由测试指标构建模型准确度Ts，若图像识别模型的模型准确度Ts低于预期，重新选择样本数据对图像识别模型进行训练，并由训练后的图像识别模型对监控视频进行识别，生成识别数据集合；其中，模型准确度Ts的构建方式如下：对测试指标集合内的准确率Ac及召回率Rc做线性归一化处理，将相应的数据值映射至区间[0，1]内，再依据如下公式： 其中，i＝1，2，…，m，m为测试的次数，权重系数：0≤F1≤1，0≤F2≤1，且F2+F1＝1，所述Aci为第i次测试的准确率，Acavg为准确率的均值，Rci为第i次测试的召回率，Rcavg为召回率的均值；对识别数据集合内的识别结果生成轨迹数据，在对轨迹数据做分析后，由分析获取的效率数据生成效率度Sw，若所述效率度Sw低于预期，向外部发出识别指令；其中，将施工区域分割为若干个子区域，依据子区域对识别数据集合进行归类，并在识别出工料机数据后，使用跟踪算法跟踪工料机在视频中的移动轨迹，将轨迹数据汇总后构建轨迹数据集合；对轨迹数据进行识别并获取相应的效率数据，生成效率度Sw，方式如下：将设备使用频率Sp及物料消耗速度Ws做线性归一化处理，将相应的数据值映射至区间[0，1]内，再依照如下公式： 权重系数：0≤ζ≤1，0≤ψ≤1，且ζ+ψ＝1；使用训练后的模式识别模型识别出各个子区域内的施工模式，在当前的施工模式下，由施工数字孪生模型对施工区域内的施工成本进行预测，若获取预测的施工成本高于预期，对施工区域内的工作模式的进行优化。

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