工地工服穿着管理方法、装置、设备、介质及程序产品与流程

1.本发明实施例涉及一种工地工服穿着管理方法、装置、设备、介质及程序产品。


背景技术：

[0002][0003]
图2是现有技术中家装工地工服穿着管理方法的流程示意图。如图2所示，一种方法是通过人工线下巡检，将有问题的工地上报，管家工长进行整改。这种线下巡检方法效率低，不同工地之间来回奔波成本消耗大。另一种方法是通过在工地现场安装普通非广角相机，后台绑定相机接收相机回传的视频数据，运维人员查看视频直播判断工人是否穿着工服，将有问题的工地上报，管家工长进行整改。这种方法仍然需要人工观察来发现问题工地和工人，无法实现自动化的工地管理。


技术实现要素：

[0004]
为解决现有技术中的问题，本发明实施例提供一种工地工服穿着管理方法、装置、设备、介质及程序产品。
[0005]
本发明实施例提供一种工地工服穿着管理方法，包括：接收工地现场回传的视频监控数据，根据所述视频监控数据抽取工地现场图片；利用人体识别算法对所述工地现场图片进行人体检测，在所述工地现场图片中标记出人体检测框；基于所述人体检测框对所述工地现场图片进行裁剪，得到人体图片；将所述人体图片输入到分类网络，得到所述人体图片的工服识别结果；其中，所述工服识别结果包括所述人体图片中的人是否穿着工服的第一识别结果；所述分类网络是以包含人体的训练样本图片作为输入，以所述训练样本图片中的人穿着工服或未穿着工服的标注结果作为标签训练得到的。
[0006]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理方法，所述工服识别结果还包括穿着工服情况下的工服分类的第二识别结果；其中，对于穿着工服的所述训练样本图片，所述标注结果中包括工服类别信息。
[0007]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理方法，所述接收工地现场回传的视频监控数据，包括：接收工地现场回传的鱼眼摄像头拍摄的视频监控数据。
[0008]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理方法，所述根据所述视频监控数据抽取工地现场图片，包括：根据预设的抽帧时间间隔从所述视频监控数据抽取工地现场图片；其中，所述抽帧时间间隔用于表示从所述视频监控数据两次抽取所述工地现场图片所间隔的时间。
[0009]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理方法，在所述基于所述人体检测框对所述工地现场图片进行裁剪之前，所述方法还包括：对所述工地现场图片进行旋转，使得所述人体检测框中的人体处于正立的角度。
[0010]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理方法，在得到所述人体图片的工服识别结果之后，所述方法还包括：响应于确定所述人体图片中的人属于目标工作人员，向
预设第一终端发送整改工单；响应于确定所述人体图片中的人属于允许进入工地的其他人员，则结束对于所述人体图片的处理；响应于所述人体图片中的人既不属于所述目标人员也不属于所述允许进入工地的其他人员，则向所述预设第一终端和/或预设第二终端发送安全提醒信息。
[0011]
本发明实施例还提供一种工地工服穿着管理装置，包括：图片获取模块，用于：接收工地现场回传的视频监控数据，根据所述视频监控数据抽取工地现场图片；人体检测模块，用于：利用人体识别算法对所述工地现场图片进行人体检测，在所述工地现场图片中标记出人体检测框；图片处理模块，用于：基于所述人体检测框对所述工地现场图片进行裁剪，得到人体图片；工服识别模块，用于：将所述人体图片输入到分类网络，得到所述人体图片的工服识别结果；其中，所述工服识别结果包括所述人体图片中的人是否穿着工服的第一识别结果；所述分类网络是以包含人体的训练样本图片作为输入，以所述训练样本图片中的人穿着工服或未穿着工服的标注结果作为标签训练得到的。
[0012]
本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述工地工服穿着管理方法的步骤。
[0013]
本发明实施例还提供一种非暂态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如上述任一种所述工地工服穿着管理方法的步骤。
[0014]
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述工地工服穿着管理方法的步骤。
[0015]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法、装置、设备、介质及程序产品，通过接收工地现场回传的视频监控数据，根据视频监控数据抽取工地现场图片，利用人体识别算法对工地现场图片进行人体检测，在工地现场图片中标记出人体检测框，基于人体检测框对工地现场图片进行裁剪，得到人体图片，将人体图片输入到分类网络，得到人体图片的工服识别结果，可以实现工地现场人员是否穿着工服的自动化识别，提高了工地管理的自动化程度，提高了工地管理效率，减轻了工地管理负担。
附图说明
[0016]
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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图。
[0017]
图1是本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法的流程示意图之一；
[0018]
图2是现有技术中家装工地工服穿着管理方法的流程示意图；
[0019]
图3是本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法中鱼眼摄像头拍摄的工地现场图片的示意图；
[0020]
图4是对图3的工地现场图片经过旋转及裁剪得到的人体图片的示意图；
[0021]
图5是本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法的流程示意图之二；
[0022]
图6是本发明实施例提供的工地工服穿着管理装置的结构示意图；
[0023]
图7是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0024]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0025]
下面结合图1-图7描述本发明实施例的工地工服穿着管理方法、装置、设备、介质及程序产品。
[0026]
图1是本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法的流程示意图之一。如图1所示，所述方法包括：
[0027]
步骤101、接收工地现场回传的视频监控数据，根据所述视频监控数据抽取工地现场图片。
[0028]
工地现场比如可以是家装工地等现场。可以在工地现场布置摄像头阵列，使得摄像头的拍摄范围涵盖整个工地现场。摄像头阵列和工地工服穿着管理装置绑定，并将拍摄的视频监控数据回传给工服穿着管理装置。
[0029]
工服穿着管理装置根据视频监控数据抽取工地现场图片，由于视频监控数据为由一帧帧的图片构成的视频文件，为避免处理过多冗余数据，可以通过在视频监控数据中提取部分图片得到工地现场图片。
[0030]
步骤102、利用人体识别算法对所述工地现场图片进行人体检测，在所述工地现场图片中标记出人体检测框。
[0031]
人体识别算法可以识别出图片中的人体位置，并在图片中标记出人体检测框，人体检测框框起了识别出的人体。人体识别算法比如可以采用rapid算法。对于未识别出人体的工地现场图片可以过滤掉。
[0032]
步骤103、基于所述人体检测框对所述工地现场图片进行裁剪，得到人体图片。
[0033]
基于人体检测框的边界对工地现场图片进行裁剪，得到人体图片。
[0034]
步骤104、将所述人体图片输入到分类网络，得到所述人体图片的工服识别结果；其中，所述工服识别结果包括所述人体图片中的人是否穿着工服的第一识别结果；所述分类网络是以包含人体的训练样本图片作为输入，以所述训练样本图片中的人穿着工服或未穿着工服的标注结果作为标签训练得到的。
[0035]
可以预先获取包含人体的训练样本图片，训练样本图片中的人体有的穿着工服，有的未穿着工服。以包含人体的训练样本图片作为输入，以训练样本图片中的人穿着工服或未穿着工服的标注结果作为标签训练得到分类网络。比如，训练时，将穿着工服的训练样本图片的标签设置为0，将未穿着工服的训练样本图片的标签设置为1。
[0036]
根据角色的不同，工服的样式、颜色等可能有所不同，如果只是识别是否穿着工服，则可以在穿着工服的训练样本图片中涵盖穿着有各种工服的图片，但是只要穿着工服标签均设置为1。
[0037]
将人体图片输入到分类网络，得到人体图片的工服识别结果。工服识别结果包括人体图片中的人是否穿着工服的第一识别结果。分类网络比如可以采用resnet网络。
[0038]
得到工服识别结果后，根据工服识别结果对出现未穿着工服情况的工地进行整改。
[0039]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法，通过接收工地现场回传的视频监控数据，根据视频监控数据抽取工地现场图片，利用人体识别算法对工地现场图片进行人体检测，在工地现场图片中标记出人体检测框，基于人体检测框对工地现场图片进行裁剪，得到人体图片，将人体图片输入到分类网络，得到人体图片的工服识别结果，可以实现工地现场人员是否穿着工服的自动化识别，提高了工地管理的自动化程度，提高了工地管理效率，减轻了工地管理负担。
[0040]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理方法，所述工服识别结果还包括穿着工服情况下的工服分类的第二识别结果；其中，对于穿着工服的所述训练样本图片，所述标注结果中包括工服类别信息。
[0041]
resnet等网络可以实现多分类。在训练分类网络时，将训练样本图片分为穿着工服和未穿着工服的基础上，还可以进一步对于穿着工服的训练样本的标注结果添加工服类别信息，工服类别信息可以用于表示工作人员角色，比如工人、工长、管家等。
[0042]
比如，在训练时，将穿着工人工服的训练样本图片标记为1，将穿着工长工服的训练样本图片标记为2，将穿着管家工服的训练样本图片标记为3，将未穿着工服的训练样本图片标记为4。此时，标记结果1、2、3不仅包括训练样本图片中的人穿着工服的信息，还包括穿着的工服类别的信息。由此训练得到分类网络不仅可以识别出图片中的人是否穿着工服，还能识别出穿着工服的类别，也即能够识别人物角色。
[0043]
因此，将人体图片输入到分类网络后，得到人体图片的工服识别结果；工服识别结果包括人体图片中的人是否穿着工服的第一识别结果，还包括穿着工服情况下的工服分类的第二识别结果。
[0044]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法，通过穿着工服的训练样本图片的标记结果中包括工服类别信息，不仅可以实现是否穿着工服的自动化识别，还可以识别穿着何种工服，提高了工服识别的水平。
[0045]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理方法，所述接收工地现场回传的视频监控数据，包括：接收工地现场回传的鱼眼摄像头拍摄的视频监控数据。
[0046]
由于普通摄像头的拍摄角度有限，部署摄像头阵列的成本又较高，本发明实施例通过在工地现场部署鱼眼摄像头进行视频监控数据的采集。鱼眼摄像头是一种焦距为16mm或更短的并且视角接近或等于180
°
的镜头，它是一种极端的广角镜头。在室内场景采用鱼眼摄像头拍摄，在无遮挡的情况下，可以实现无盲区拍摄。
[0047]
家装等室内场景下，摄像头部署应尽量部署在房间的中间部分，然后将摄像头与工地工服穿着管理装置绑定。
[0048]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法，通过采用鱼眼摄像头拍摄视频监控数据，能搜集到比非广角相机更多更全的信息，同时也不会存在非广角相机下的角度问题，保证了视频监控数据的质量。
[0049]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理方法，所述根据所述视频监控数据抽取工地现场图片，包括：根据预设的抽帧时间间隔从所述视频监控数据抽取工地现场图片；其中，所述抽帧时间间隔用于表示从所述视频监控数据两次抽取所述工地现场图片所间隔的时间。
[0050]
可以按照预设的抽帧时间间隔从视频监控数据抽取工地现场图片。按照抽帧时间
间隔抽取图片，抽取的图片具有规律性，并可以通过具体的抽帧时间间隔的设置平衡作业监控需求及算法效率需求。
[0051]
抽帧图片间隔用于表示从视频监控数据两次抽取工地现场图片所间隔的图片数量，抽帧图片间隔表示为：
[0052]
n＝fps*hz
[0053]
其中，n表示抽帧图片间隔；fps表示画面每秒传输帧数；hz 表示抽帧时间间隔。
[0054]
比如，fps＝30时，若想间隔2s抽一张图片进行算法识别，那么需要间隔30*2＝60张图片进行抽取。
[0055]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法，通过根据预设的抽帧时间间隔从视频监控数据抽取工地现场图片，减少了对视频监控数据冗余数据的处理，平衡了反映作业实际情况及处理效率的需求。
[0056]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理方法，在所述基于所述人体检测框对所述工地现场图片进行裁剪之前，所述方法还包括：对所述工地现场图片进行旋转，使得所述人体检测框中的人体处于正立的角度。
[0057]
由于训练样本图片中的人体大都是处于正立的角度，若是直接通过原始的训练样本图片(未通过旋转等操作进行图片增广)训练的分类网络，则为提高分类网络的识别性能，在基于人体检测框对工地现场图片进行裁剪之前，可以先对工地现场图片进行旋转，使得人体检测框中的人体处于正立的角度。比如可以通过仿射变换等方法实现图片的旋转。然后将人体处于正立的角度的人体检测框裁剪下来输入到分类网络。
[0058]
图3是本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法中鱼眼摄像头拍摄的工地现场图片的示意图。图4是对图3的工地现场图片经过旋转及裁剪得到的人体图片的示意图。如图3、图4所示，人体处于正立的角度是指人体处于正常站立状态下的角度。可以理解的，由于现场工作人员处于施工过程中，是无需要求腰背挺直的站立姿势的，只需要旋转到正常视角即可。
[0059]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法，通过在基于人体检测框对工地现场图片进行裁剪之前，对工地现场图片进行旋转，使得人体检测框中的人体处于正立的角度，有利于提高工服识别的效果。
[0060]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理方法，在得到所述人体图片的工服识别结果之后，所述方法还包括：响应于确定所述人体图片中的人属于目标工作人员，向预设第一终端发送整改工单；响应于确定所述人体图片中的人属于允许进入工地的其他人员，则结束对于所述人体图片的处理；响应于所述人体图片中的人既不属于所述目标人员也不属于所述允许进入工地的其他人员，则向所述预设第一终端和/或预设第二终端发送安全提醒信息。
[0061]
在识别出未穿着工服的人体图片后，可以通过人工判断对未穿着工服的人体图片中的人进行人员角色确认，工地工服穿着管理装置可以接收到人员角色的确认结果并根据人员角色的不同做出响应。比如，可以对应未穿着工服的人体图片，设置人员角色确认按钮，接收到点击人员角色确认按钮的触发信息后，弹出人员角色选择列表，人员角色选择列表中可以根据管理需要列出可能出现的人员角色，如工长、工人、管家、业主、业主家属、设计师、不明人员等。在勾选相应的人员角色后并确认后，工地工服管理装置可以接收到人员
角色的确认结果。
[0062]
工地工服管理装置接收到人员角色的确认结果后，根据未穿着工服的人的人员角色进行相应处理，若经确认未穿工服的人属于目标工作人员(如为工人、工长或管家)，则向预设第一终端发送整改工单。比如在识别出工人未穿工服时，向工长、管家持有的终端发送整改工单，整改工单可以包括工地信息、工人信息、时间信息等。
[0063]
若经确认未穿工服的人属于允许进入工地的其他人员，如业主、业主的家属、独立设计师等，则结束对于该人体图片的处理。
[0064]
若经确认人体图片中的人不属于目标工作人员及允许进入工地的其他人员，则向预设第一终端和/或预设第二终端(如工长、管家持有终端和/或业主持有终端)发送安全提醒信息，防止不明人员进入工地。
[0065]
工地工服管理装置可以预先存储好目标工作人员对应的人员角色以及允许进入工地的其他人员对应的人员角色的信息。则在接收到人员角色的确认结果后，便可获知未穿工服的人体图片中的人是属于目标工作人员，还是属于允许进入工地的其他人员，或者既不属于目标工作人员也不属于允许进入工地的其他人员。
[0066]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法，通过确定人体图片中的人属于目标工作人员，向预设第一终端发送整改工单；通过确定人体图片中的人属于允许进入工地的其他人员，结束对于人体图片的处理；通过确定人体图片中的人既不属于目标人员也不属于允许进入工地的其他人员，则向预设第一终端和/或预设第二终端发送安全提醒信息；提高了工地管理的自动化水平。
[0067]
图5是本发明实施例提供的工地工服穿着管理方法的流程示意图之二。如图5所示，以家装应用场景为例，所述方法包括：
[0068]
第1步：首先在工地部署好鱼眼摄像头，摄像头部署应尽量部署在房间的中间部分，然后将摄像头绑定在后台系统上。
[0069]
第2步：对视频进行抽帧处理，以减少视频序列中的冗余特征，这里需要设置一定的抽帧策略，抽帧策略在保证能反映作业实际情况的前提下结合算法处理效率综合考虑。
[0070]
第3步：对图片中的人体进行检测。视频中有些提取到的图片没有人出现，因此需要把这部分图片过滤掉。人体检测采用的算法为 rapid，该算法能得到人体的检测框，以及框的旋转角度。rapid网络分成3个部分，分别是backbone、fpn、head，backbone用于提取特征，fpn用于对backbone生成的多尺度特征图进行处理，方便更好的检测大小不同的目标，head部分为网络的预测部分，每个目标得到 6维的向量，分别是目标框的中心点x,y，以及框的宽和高w,h，还有旋转角度θ和置信度conf，这些值可以为后面的旋转和裁剪做准备。
[0071]
第4步：对图片进行旋转和裁剪。第3步处理后的结果作为第4 步的输入，对图片中有角度的人体进行旋转，使之得到正常角度的人体图片，并将人体检测框裁剪出来。
[0072]
第5步：对工服进行分类识别。第4步中裁剪得到的小图(人体图片)还没有工服信息，需要对其进行分类，根据工地现场可能出现的工作人员的情况，针对是否穿工服可以只关注3个角色，分别是工人、工长、管家，如这三个角色未穿工服则会触发整改工单。分类算法采用resenet分类网络，如resenet50分类网络。resnet分类效果好的原因主要是其具有残差连接的结构存在。
[0073]
第6步：对分类结果进行处理。对已穿着工服的图片不做进一步处理，对未穿着工
服的人体图片根据人员角色做相应处理。对业主或其家属是否穿工服不做要求。当检测到有人未穿工服时，判断其是否是装修公司人员未穿工服，如果是则发出整改工单进行整改，可以基于识别结果，结合服务人员角色建立相应的工单，从而达到快速响应及整改工地违规作业的目的。如不是装修公司人员未穿工服，判断是否是业主，若是业主未穿工服，则结束该图片处理流程，如不是业主，与业主取得联系(如通过即时消息或电话等方式和业主持有的终端交互)，判断其是否是家属或其他允许进入工地人员，若是则结束流程，不是则说明有未知人员进入，需要立即通知管家、工长或业主，对工地现场进行关注，以防发生安全事故。
[0074]
装修公司基于摄像头回传的数据进行工服识别，可以判断工人是否穿着工服，当未穿着时实时发出警告，管理者可以快速针对报警情况进行查看，以判断工人是否正常着装，结合相应的服务人员角色，建立完善的应急处理机制和策略。同时，为了更加全面的了解到工人作业情况，提供更加广度的视角，采用鱼眼摄像头进行数据收集和分析。
[0075]
本发明实施例提供的基于鱼眼摄像头工服识别的工地管理方法，通过结构化视频数据，自动识别工人是否穿着工服，同时能建立一套完整的应急处理流程和方法，可以一定意义上取代施工管理人员线下巡检，整个过程在相应的后台界面操作，方便快捷，能对以往全量数据漫无目的直播查看进行提效，极大的提升线上巡检效率。
[0076]
下面对本发明实施例提供的工地工服穿着管理装置进行描述，下文描述的工地工服穿着管理装置与上文描述的工地工服穿着管理方法可相互对应参照。
[0077]
图6是本发明实施例提供的工地工服穿着管理装置的结构示意图。如图6所示，所述装置包括图片获取模块10、人体检测模块20、图片处理模块30及工服识别模块40，其中：图片获取模块10用于：接收工地现场回传的视频监控数据，根据所述视频监控数据抽取工地现场图片；人体检测模块20用于：利用人体识别算法对所述工地现场图片进行人体检测，在所述工地现场图片中标记出人体检测框；图片处理模块30用于：基于所述人体检测框对所述工地现场图片进行裁剪，得到人体图片；工服识别模块40用于：将所述人体图片输入到分类网络，得到所述人体图片的工服识别结果；其中，所述工服识别结果包括所述人体图片中的人是否穿着工服的第一识别结果；所述分类网络是以包含人体的训练样本图片作为输入，以所述训练样本图片中的人穿着工服或未穿着工服的标注结果作为标签训练得到的。
[0078]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理装置，通过接收工地现场回传的视频监控数据，根据视频监控数据抽取工地现场图片，利用人体识别算法对工地现场图片进行人体检测，在工地现场图片中标记出人体检测框，基于人体检测框对工地现场图片进行裁剪，得到人体图片，将人体图片输入到分类网络，得到人体图片的工服识别结果，可以实现工地现场人员是否穿着工服的自动化识别，提高了工地管理的自动化程度，提高了工地管理效率，减轻了工地管理负担。
[0079]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理装置，所述工服识别结果还包括穿着工服情况下的工服分类的第二识别结果；其中，对于穿着工服的所述训练样本图片，所述标注结果中包括工服类别信息。
[0080]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理装置，通过穿着工服的训练样本图片的标记结果中包括工服类别信息，不仅可以实现是否穿着工服的自动化识别，还可以识别穿着何种工服，提高了工服识别的水平。
[0081]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理装置，图片获取模块10在用于接收工地现场回传的视频监控数据时，具体用于：接收工地现场回传的鱼眼摄像头拍摄的视频监控数据。
[0082]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理装置，通过采用鱼眼摄像头拍摄视频监控数据，能搜集到比非广角相机更多更全的信息，同时也不会存在非广角相机下的角度问题，保证了视频监控数据的质量。
[0083]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理装置，图片获取模块10在用于根据所述视频监控数据抽取工地现场图片时，具体用于：根据预设的抽帧时间间隔从所述视频监控数据抽取工地现场图片；其中，所述抽帧时间间隔用于表示从所述视频监控数据两次抽取所述工地现场图片所间隔的时间。
[0084]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理装置，通过根据预设的抽帧时间间隔从视频监控数据抽取工地现场图片，减少了对视频监控数据冗余数据的处理，平衡了反映作业实际情况及处理效率的需求。
[0085]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理装置，图片处理模块30在用于基于所述人体检测框对所述工地现场图片进行裁剪之前，还用于：对所述工地现场图片进行旋转，使得所述人体检测框中的人体处于正立的角度。
[0086]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理装置，通过在基于人体检测框对工地现场图片进行裁剪之前，对工地现场图片进行旋转，使得人体检测框中的人体处于正立的角度，有利于提高工服识别的效果。
[0087]
根据本发明实施例提供的一种工地工服穿着管理装置，所述装置还包括后处理模块，用于：响应于确定所述人体图片中的人属于目标工作人员，向预设第一终端发送整改工单；响应于确定所述人体图片中的人属于允许进入工地的其他人员，则结束对于所述人体图片的处理；响应于所述人体图片中的人既不属于所述目标人员也不属于所述允许进入工地的其他人员，则向所述预设第一终端和/或预设第二终端发送安全提醒信息。
[0088]
本发明实施例提供的工地工服穿着管理装置，通过确定人体图片中的人属于目标工作人员，向预设第一终端发送整改工单；通过确定人体图片中的人属于允许进入工地的其他人员，结束对于人体图片的处理；通过确定人体图片中的人既不属于目标人员也不属于允许进入工地的其他人员，则向预设第一终端和/或预设第二终端发送安全提醒信息；提高了工地管理的自动化水平。
[0089]
图7是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，如图7所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)710、通信接口 (communications interface)720、存储器(memory)730和通信总线740，其中，处理器710，通信接口720，存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器730中的逻辑指令，以执行工地工服穿着管理方法，该方法包括：接收工地现场回传的视频监控数据，根据所述视频监控数据抽取工地现场图片；利用人体识别算法对所述工地现场图片进行人体检测，在所述工地现场图片中标记出人体检测框；基于所述人体检测框对所述工地现场图片进行裁剪，得到人体图片；将所述人体图片输入到分类网络，得到所述人体图片的工服识别结果；其中，所述工服识别结果包括所述人体图片中的人是否穿着工服的第一识别结果；所述分类网络是以包含人体的训练样本图片作为输入，以所述训练样本图片中的人穿着工服或未穿着工服的标注结果作
为标签训练得到的。
[0090]
此外，上述的存储器730中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0091]
另一方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的工地工服穿着管理方法，该方法包括：接收工地现场回传的视频监控数据，根据所述视频监控数据抽取工地现场图片；利用人体识别算法对所述工地现场图片进行人体检测，在所述工地现场图片中标记出人体检测框；基于所述人体检测框对所述工地现场图片进行裁剪，得到人体图片；将所述人体图片输入到分类网络，得到所述人体图片的工服识别结果；其中，所述工服识别结果包括所述人体图片中的人是否穿着工服的第一识别结果；所述分类网络是以包含人体的训练样本图片作为输入，以所述训练样本图片中的人穿着工服或未穿着工服的标注结果作为标签训练得到的。
[0092]
又一方面，本发明实施例还提供一种非暂态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执行上述各方法提供的工地工服穿着管理方法，该方法包括：接收工地现场回传的视频监控数据，根据所述视频监控数据抽取工地现场图片；利用人体识别算法对所述工地现场图片进行人体检测，在所述工地现场图片中标记出人体检测框；基于所述人体检测框对所述工地现场图片进行裁剪，得到人体图片；将所述人体图片输入到分类网络，得到所述人体图片的工服识别结果；其中，所述工服识别结果包括所述人体图片中的人是否穿着工服的第一识别结果；所述分类网络是以包含人体的训练样本图片作为输入，以所述训练样本图片中的人穿着工服或未穿着工服的标注结果作为标签训练得到的。
[0093]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0094]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
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最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管
参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。