申请/专利权人：广东筠诚建筑科技有限公司;广东精宏建设有限公司

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893779A

主分类号：G06V10/74

分类号：G06V10/74;G06V10/40;G06V10/26;G06V10/30;G06V10/774;G06V20/52

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及建筑施工领域，提出了基于机器视觉实现建筑施工下的异常识别方法及系统，所述方法包括：获取建筑施工现场的现场图像集，通过识别图像数据并进行预标注，得到图像标记数据，接着对标记数据进行去噪处理，得到去噪图像数据，并进行图像增强处理，得到增强图像数据，再对增强图像数据进行图像分割，得到分割图像数据，将分割图像数据划分为数据训练集，并提取图像特征，识别特征向量并计算特征相似度，从而构建异常识别模型，通过使用训练好的模型进行环境参数异常识别，提取异常因子并计算异常指标，生成预警信号实现对建筑施工现场的异常识别。本发明可以提高建筑施工中的异常识别效率。

主权项：1.基于机器视觉实现建筑施工下的异常识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取建筑施工现场中的现场图像集，识别所述现场图像集对应的图像数据，对所述图像数据进行数据预标注，得到图像标记数据；对所述图像标记数据进行图像去噪，得到去噪图像数据，对所述去噪图像数据进行图像增强，得到增强图像数据，对所述增强图像数据进行图像分割，得到分割图像数据；将所述分割图像数据划分为数据训练集，并对所述分割图像数据进行特征提取，得到图像特征，识别所述图像特征对应的特征向量，基于所述特征向量，计算所述分割图像数据对应的特征相似度，基于所述特征相似度，构建所述现场图像集对应的异常识别模型；利用所述数据训练集对所述异常识别模型进行数据训练，得到训练好的异常识别模型，将所述测试好的异常识别模型部署到所述建筑施工现场对应的环境中，得到环境参数；对所述环境参数进行异常识别，得到环境异常参数，提取所述环境异常参数中环境异常因子，计算所述环境异常因子对应的环境异常指标，基于所述环境异常指标，生成所述建筑施工现场对应的预警信号，以实现对所述建筑施工现场中的异常识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东筠诚建筑科技有限公司;广东精宏建设有限公司 基于机器视觉实现建筑施工下的异常识别方法及系统

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