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申请/专利权人:河北工程大学
摘要:本发明属于数据处理技术领域,具体涉及基于计算机视觉的塔吊状态感知及碰撞风险评估方法,所述方法包括收集施工现场的视频数据,使用YOLOv8模型对视频数据中的塔吊及塔吊的骨骼关键点进行识别检测,结合视频的实时帧率使用ByteTrack算法对塔吊和各个骨骼关键点进行匹配跟踪,生成各骨骼关键点的运动轨迹,基于运动轨迹,对各骨骼关键点的速度进行解析,还进行骨骼关键点的欧式距离计算,并基于速度,对不同塔吊间的距离进行评估获取评估距离,基于速度和评估距离制定风险类型,并制定可视化预警策略。本发明能够实现良好的跟踪效果及制定高效的碰撞风险预警策略。
主权项:1.一种基于计算机视觉的塔吊状态感知及碰撞风险评估方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1、收集施工现场的视频数据,使用YOLOv8模型对所述视频数据中的塔吊及塔吊的骨骼关键点进行识别检测;步骤S2、结合视频的实时帧率使用ByteTrack算法对塔吊和各个骨骼关键点进行匹配跟踪,生成各骨骼关键点的运动轨迹;步骤S3、基于所述运动轨迹,对各骨骼关键点的速度进行解析;步骤S4、还对各骨骼关键点的欧式距离进行计算,并基于速度,对不同塔吊间的距离进行评估获取评估距离;步骤S5、基于所述速度和所述评估距离制定风险类型,并制定可视化预警策略。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 河北工程大学 基于计算机视觉的塔吊状态感知及碰撞风险评估方法
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