基于机器视觉的建筑工程施工现场违规作业智能监测方法

摘要

当前施工现场违规作业监测过程中,主要通过主成分分析法获取现场图像中的目标对象,容易受到复杂背景的干扰,使得最终监测结果ACC(准确率)较低。因此,提出应用机器视觉技术的建筑工程施工现场违规作业智能监测方法。通过灰度化和直方图均衡处理,实现建筑工程施工现场图像的增强处理。从机器视觉领域的目标检测原理入手,结合YOLOv3(端到端的目标检测)网络,构建施工现场图像目标检测模型,面对复杂施工背景快速提取目标对象。设计以TensorFlow(张量流)框架为核心的违规作业智能监测网络,基于此生成智能监测结果。实验结果表明:所提方法得到的智能监测结果ACC值为92.17%,满足施工现场违规作业监测要求。