【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智慧工地，特别是涉及一种基于机器视觉技术的智慧工地管控方法、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，出现了愈来愈多将人工智能融入传统工业场景的应用方案，而作为传统行业的建筑工程行业，也逐渐走向智能化。
2、现有公开号为cn115514932a的中国专利技术专利公开了一种基于物联网的智慧工地管理系统，包括管理平台与若干个监测单元及手机端，管理平台通过物联网与若干个监测单元、手机端呈通信连接，管理平台包括模型单元、分析单元、存储单元、显示单元及分类单元，模型单元由轻量化bim模型和轻量化点云模型组成，分析单元为多个物联网服务器组成的服务器集群，且模型单元安装在分析单元上，存储单元由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现。本专利技术所设计的分类单元可以对监测单元进行编号分组，使得在监测时按照组类进行信息传输，降低对服务器造成负载压力，影使得后台业务进程的运行快速，以便于快速得出监测与分析的结果。
3、然而，该系统仅对施工现场的物料、设备等物资进行管理，对于施工现场必不可少的施工人员，仍然无法做到适当的管理，对施工人员的管理不当导致的施工人员疲劳、精神不集中一直是导致施工事故的一大原因。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低因施工人员疲劳导致的施工风险的基于机器视觉技术的智慧工地管控方法、系统、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，
3、获取身份识别信息；
4、获取脉搏特征采样信息，并通过预设心率算法对所述脉搏特征采样信息进行处理以获取心率数据；
5、输出预设专注度测试图像，并在输出专注度测试图像输出同时，获取反馈图像信息；
6、根据预设特征识别算法对反馈图像信息中的关键特征信息进行识别，以获取关键特征信息的变化轨迹信息；
7、判断变化轨迹信息与预设专注度测试图像是否匹配，并根据匹配结果输出疲劳度测试结果。
8、在其中一个实施例中，预设心率算法的具体步骤包括：
9、对所述脉搏特征采样信息进行分割以获取单周期采样信息；
10、对所述单周期采样信息进行拟合，以获取与所述单周期采样信息匹配的双高斯函数模型；
11、对所述双高斯函数模型的波峰特征以获取心率数据。
12、在其中一个实施例中，预设专注度测试图像为旨在引导测试者的视线，以获取测试者眼部随动反馈的指示图像，预设专注度测试图像包括面部定位引导图像和视线引导图标，所述输出预设专注度测试图像的具体步骤包括：
13、输出面部定位引导图像，以使测试者的面部位于预设指定位置；
14、在定位引导图像边界外的随机位置输出视线引导图标。
15、在其中一个实施例中，在定位引导图像边界外的随机位置输出视线引导图标的具体方式包括：
16、在定位引导图像边界外的第一随机位置输出第一视线引导图标；
17、在第一随机位置输出倒计时提示信息，并在倒计时提示信息所对应倒计时结束时停止输出第一视线引导图标；
18、在定位引导图像边界外的第二随机位置输出第二视线引导图标，所述第二随机位置与第一随机位置之间的间距大于预设距离；
19、随机获取预设视线引导路径库中的视线引导路径，输出视线引导路径，并使视线引导路径的一个端点与所述第二随机位置重合；
20、输出第三视线引导动画，所述第三视线引导动画为第二视线引导图标自第二随机位置沿视线引导路径移动至视线引导路径的另一个端点。
21、在其中一个实施例中，判断变化轨迹信息与预设专注度测试图像是否匹配，并根据匹配结果输出疲劳度测试结果的具体步骤包括：
22、若变化轨迹信息与预设专注度测试图像不匹配，且心率数据大于预设心率阈值；
23、则输出禁止进入工地的提示信息。
24、在其中一个实施例中，身份识别信息包括指纹信息，所述脉搏特征采样信息为通过光电容积脉搏波描记法从被检测者指尖获取到的指尖ppg信号。
25、第二方面，本申请还提供了一种基于机器视觉技术的智慧工地管控系统，该系统包括：
26、指纹采集模块，用于获取身份识别信息；
27、脉搏采样模块，用于获取脉搏特征采样信息；
28、显示模块，用于输出预设专注度测试图像；
29、图像采集模块，用于获取反馈图像信息；
30、分析与处理模块，用于执行预设心率算法以通过脉搏特征采样信息计算得到心率数据，用于执行预设特征识别算法对反馈图像信息中的关键特征信息进行识别、以获取关键特征信息的变化轨迹信息，并用于判断变化轨迹信息与预设专注度测试图像是否匹配、再根据匹配结果输出疲劳度测试结果。
31、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
32、获取身份识别信息；
33、获取脉搏特征采样信息，并通过预设心率算法对所述脉搏特征采样信息进行处理以获取心率数据；
34、输出预设专注度测试图像，并在输出专注度测试图像输出同时，获取反馈图像信息；
35、根据预设特征识别算法对反馈图像信息中的关键特征信息进行识别，以获取关键特征信息的变化轨迹信息；
36、判断变化轨迹信息与预设专注度测试图像是否匹配，并根据匹配结果输出疲劳度测试结果。
37、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
38、获取身份识别信息；
39、获取脉搏特征采样信息，并通过预设心率算法对所述脉搏特征采样信息进行处理以获取心率数据；
40、输出预设专注度测试图像，并在输出专注度测试图像输出同时，获取反馈图像信息；
41、根据预设特征识别算法对反馈图像信息中的关键特征信息进行识别，以获取关键特征信息的变化轨迹信息；
42、判断变化轨迹信息与预设专注度测试图像是否匹配，并根据匹配结果输出疲劳度测试结果。
43、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
44、获取身份识别信息；
45、获取脉搏特征采样信息，并通过预设心率算法对所述脉搏特征采样信息进行处理以获取心率数据；
46、输出预设专注度测试图像，并在输出专注度测试图像输出同时，获取反馈图像信息；
47、根据预设特征识别算法对反馈图像信息中的关键特征信息进行识别，以获取关键特征信息的变化轨迹信息；
48、判断变化轨迹本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉技术的智慧工地管控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉技术的智慧工地管控方法，其特征在于，所述预设心率算法的具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉技术的智慧工地管控方法，其特征在于，所述预设专注度测试图像为旨在引导测试者的视线，以获取测试者眼部随动反馈的指示图像，预设专注度测试图像包括面部定位引导图像和视线引导图标，所述输出预设专注度测试图像的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉技术的智慧工地管控方法，其特征在于，所述在定位引导图像边界外的随机位置输出视线引导图标的具体方式包括：
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉技术的智慧工地管控方法，其特征在于，所述判断变化轨迹信息与预设专注度测试图像是否匹配，并根据匹配结果输出疲劳度测试结果的具体步骤包括：
6.根据权利要求1-6中任意一项所述的基于机器视觉技术的智慧工地管控方法，其特征在于，所述身份识别信息包括指纹信息，所述脉搏特征采样信息为通过光电容积脉搏波描记法从被检测者指尖获取到的指尖PP
7.一种基于机器视觉技术的智慧工地管控系统，其特征在于，所述系统包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉技术的智慧工地管控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉技术的智慧工地管控方法，其特征在于，所述预设心率算法的具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉技术的智慧工地管控方法，其特征在于，所述预设专注度测试图像为旨在引导测试者的视线，以获取测试者眼部随动反馈的指示图像，预设专注度测试图像包括面部定位引导图像和视线引导图标，所述输出预设专注度测试图像的具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉技术的智慧工地管控方法，其特征在于，所述在定位引导图像边界外的随机位置输出视线引导图标的具体方式包括：
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉技术的智慧工地管控方法，其特征在于，所述判断变化轨迹信息与预设专注度测试图像是否匹配，并根据匹配结果输出疲劳度测试结...
【专利技术属性】
技术研发人员：张真卿，胡超，钱开吉，黄贺军，王笃乐，陈炳三，徐帆，
申请(专利权)人：连云港智源电力设计有限公司，
类型：发明
国别省市：
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