一种混凝土罐车违规加水行为判别方法和系统技术方案

本发明专利技术为一种混凝土罐车违规加水行为判别方法和系统，方法包括：采集施工现场监控视频流，对视频画面进行预处理；对预处理后的视频画面中的目标对象进行YOLOv5目标检测，所述目标对象包括罐车、水管、人、车牌；根据YOLOv5目标检测结果，构建检测到的目标对象的对象列表；根据对象列表以及目标对象间区域重合关系判断加水行为；根据罐车车牌特征记录判断加水行为；根据行为识别模型判断加水行为。本发明专利技术的方法检测结果准确率高，漏报和误报情况少，以低成本的方式保证了算法的精度和效率。以低成本的方式保证了算法的精度和效率。以低成本的方式保证了算法的精度和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种混凝土罐车违规加水行为判别方法和系统


[0001]本专利技术属于建筑工程及人工智能
，尤其涉及一种混凝土罐车违规加水行为判别方法和系统。

技术介绍

[0002]混凝土材料作为当前土木工程建设领域使用范围最广且用量最大的建筑材料之一，占据了建筑材料的半壁江山，其质量优劣对整个工程项目的质量和安全而言至关重要。然而，在商品混凝土工业化程度逐步提升的同时，我国工程项目混凝土质量事故却层出不穷，不仅造成大量原材料浪费，且严重影响工程质量和安全，对项目质量管理工作带来了严峻考验。
[0003]对大量事故的情况进行分析后发现主要原因有两点：1、工人为方便浇筑私自给混凝土加水，导致混凝土水灰比增加、强度降低，使得浇筑构建出现质量薄弱点。2、混凝土浇筑时，振捣不充分导致混凝土疏松不密实，出现蜂窝状孔洞或形成局部孔洞。
[0004]据了解，上述违规行为在我国的施工项目屡见不鲜，由此导致的工程质量问题更是常有报道，但至今仍没有很好的解决方案。通常采用视频监控方式无法全面覆盖施工场地，给作业人员违规操作留下了可乘之机。而采用现场监督和巡视进行管控，需要花费大量人力，且效果不佳。客观上讲，私自加水这种违规行为大多是在作业人员的主观意愿下进行的，具有明知故犯的特点，违规人员逃避检查的思想强烈，使得违规行为隐蔽性很强，最终导致相应监管措施收效甚微。另外，传统监管方式存在明显的滞后性，无法在私自加水违规行为出现时予以及时制止，往往只能在质量问题出现后进行事后处理并追责，这变相增加了质量管理工作的任务量和难度。
专利
技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种混凝土罐车违规加水行为判别方法和系统，解决了混凝土私自加水行为传统方式人工监督难以发现，混凝土水灰比增加、强度降低等问题，变事后管理为事中管理，有助于改变传统现场管理工作模式，提升工程项目施工管理水平。
[0006]本专利技术所采用的技术方案是：
[0007]一种混凝土罐车违规加水行为判别方法，其包括：
[0008]采集施工现场监控视频流，对视频画面进行预处理；
[0009]对预处理后的视频画面中的目标对象进行YOLOv5目标检测，所述目标对象包括罐车、水管、人、车牌；
[0010]根据YOLOv5目标检测结果，构建检测到的目标对象的对象列表；
[0011]根据对象列表以及目标对象间区域重合关系判断加水行为；
[0012]根据罐车车牌特征记录判断加水行为；
[0013]根据行为识别模型判断加水行为。
[0014]在本专利技术的实施例中，当YOLOv5目标检测结果检测到罐车但没有检测到水管时，
对罐车附近的截图进行基于学习神经网络的伪装目标检测，识别水管并加入到对象列表。
[0015]在本专利技术的实施例中，根据对象列表以及目标对象间区域重合关系判断加水行为，包括：
[0016]当对象列表包含罐车、人和水管，且人和水管区域有重合，判定为加水行为；
[0017]当对象列表包含罐车和人，根据罐车矩形框确定进料口区域矩形框，根据进料口区域矩形框与人的关系，判定加水行为。
[0018]在本专利技术的实施例中，根据罐车矩形框确定进料口区域矩形框，包括：
[0019]若对象列表包含罐车车牌，对于罐车左后视角的监控画面，进料口区域矩形框的长为罐车矩形框长的30％，宽为罐车矩形框宽的30％和车牌底部与罐车矩形框顶部距离的较大者，进料口区域矩形框的右上顶点与罐车矩形框右上顶点对齐；
[0020]若对象列表包含罐车车牌，对于罐车右后视角的监控画面，进料口区域矩形框的长为罐车矩形框长的30％，宽为罐车矩形框宽的30％和车牌底部与罐车矩形框顶部距离的较大者，进料口区域矩形框的左上顶点与罐车矩形框左上顶点对齐；
[0021]若对象列表包含罐车车牌，对于罐车后中视角的监控画面，进料口区域矩形框的长为罐车矩形框长，宽为罐车矩形框宽的30％和车牌底部与罐车矩形框顶部距离的较大者，进料口区域矩形框的左上顶点与罐车矩形框左上顶点对齐；
[0022]若对象列表没有罐车车牌，进料口区域矩形框的长为罐车矩形框长，宽为罐车矩形框宽的20％，进料口区域矩形框的左上顶点与罐车矩形框左上顶点对齐。
[0023]在本专利技术的实施例中，根据行为识别模型判断加水行为，包括：
[0024]当对象列表包含罐车、车牌和人，根据罐车矩形框确定警戒区域矩形框；
[0025]确定警戒区域矩形框与人的关系；
[0026]截取视频传入行为识别模型判断是否有加水行为。
[0027]在本专利技术的实施例中，根据罐车矩形框确定警戒区域矩形框，包括：
[0028]若罐车车牌安装在罐车后上方，警戒区域矩形框的长为罐车矩形框长的40％，宽为罐车矩形框宽的50％，警戒区域矩形框的底边与罐车矩形框底边对齐且警戒区域矩形框的垂直中线与车牌垂直中线对齐；
[0029]若罐车车牌安装在罐车下方左侧，警戒区域矩形框的长为罐车矩形框长的40％，宽为罐车矩形框宽的50％，警戒区域矩形框的底边与罐车矩形框底边对齐且警戒区域矩形框的左侧边与车牌右侧边对齐；
[0030]确定警戒区域矩形框与人的关系；
[0031]截取视频传入行为识别模型判断是否有加水行为；
[0032]在本专利技术的实施例中，根据罐车车牌特征记录判断加水行为，包括：
[0033]若对象列表包含罐车、车牌，对罐车车牌特征进行提取与匹配，若罐车离开后十分钟内再次返回，判定为加水行为。
[0034]一种混凝土罐车违规加水行为判别方法，其包括：
[0035]数据与处理模块，用于采集施工现场监控视频流，对视频画面进行预处理；
[0036]目标识别模块，用于对预处理后的视频画面中的目标对象进行YOLOv5目标检测，根据YOLOv5目标检测结果，构建检测到的目标对象的对象列表，所述目标对象包括罐车、水管、人、车牌；
[0037]罐车违规加水行为判别模块，用于根据对象列表以及目标对象间区域重合关系判断加水行为，根据罐车车牌特征记录判断加水行为，根据行为识别模型判断加水行为。
[0038]本专利技术的有益效果是：
[0039]本专利技术的方法检测结果准确率高，漏报和误报情况少，以低成本的方式保证了算法的精度和效率，本方法实时对混凝土罐车私自加水违规行为进行预警，可避免材料浪费，节约人力成本，提升混凝土质量管理水平，解决了混凝土私自加水行为传统方式人工监督难以发现，混凝土水灰比增加、强度降低等问题，变事后管理为事中管理，改变了传统现场管理工作模式，提升工程项目施工管理水平和施工质量，可解决施工过程面临的产业难题，具有巨大的推广应用价值。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种混凝土罐车违规加水行为判别方法，其特征在于，包括：采集施工现场监控视频流，对视频画面进行预处理；对预处理后的视频画面中的目标对象进行YOLOv5目标检测，所述目标对象包括罐车、水管、人、车牌；根据YOLOv5目标检测结果，构建检测到的目标对象的对象列表；根据对象列表以及目标对象间区域重合关系判断加水行为；根据罐车车牌特征记录判断加水行为；根据行为识别模型判断加水行为。2.根据权利要求1所述的混凝土罐车违规加水行为判别方法，其特征在于，当YOLOv5目标检测结果检测到罐车但没有检测到水管时，对罐车附近的截图进行基于学习神经网络的伪装目标检测，识别水管并加入到对象列表。3.根据权利要求2所述的混凝土罐车违规加水行为判别方法，其特征在于，根据对象列表以及目标对象间区域重合关系判断加水行为，包括：当对象列表包含罐车、人和水管，且人和水管区域有重合，判定为加水行为；当对象列表包含罐车和人，根据罐车矩形框确定进料口区域矩形框，根据进料口区域矩形框与人的关系，判定加水行为。4.根据权利要求3所述的混凝土罐车违规加水行为判别方法，其特征在于，根据罐车矩形框确定进料口区域矩形框，包括：若对象列表包含罐车车牌，对于罐车左后视角的监控画面，进料口区域矩形框的长为罐车矩形框长的30％，宽为罐车矩形框宽的30％和车牌底部与罐车矩形框顶部距离的较大者，进料口区域矩形框的右上顶点与罐车矩形框右上顶点对齐；若对象列表包含罐车车牌，对于罐车右后视角的监控画面，进料口区域矩形框的长为罐车矩形框长的30％，宽为罐车矩形框宽的30％和车牌底部与罐车矩形框顶部距离的较大者，进料口区域矩形框的左上顶点与罐车矩形框左上顶点对齐；若对象列表包含罐车车牌，对于罐车后中视角的监控画面，进料口区域矩形框的长为罐车矩形框长，宽为罐车矩形框宽的30％和车牌底部与罐车矩形框顶部距离的较大者，进料口区域矩形框的左上顶点与罐车矩形框左上顶点...

【专利技术属性】
技术研发人员：柏海，杜善启，王国欣，李浩熊，
申请(专利权)人：中建八局西北建设有限公司，
类型：发明
国别省市：