一种基于无人机的施工安全监测方法及系统与流程

本发明涉及安全监控技术，尤其是一种基于无人机的施工安全监测方法及系统。

背景技术：

随着经济发展，人工成本大幅提高，同时，在成本高涨的情况下人员素质却参差不齐。建筑业应该从原传统为劳动密集型行业开始向自动化转型，以达到节省人工成本，节约材料消耗，利润达到最大化的目标。

与此同时，安全是建筑施工的第一任务，无论何种级别的施工单位，都对安全十分重视。因此，在工地上实施安全隐患的排查显得尤为重要。在施工现场，在施工过程中可能会留很多用于设备安装的缺口，如电梯井。同时，按照一般的施工规律，首先会搭建建筑的框架，再堆砌外墙，因此在施工过程中，楼层边缘区域需要增加安全措施。如果安全措施不足，容易发生工人坠楼事故。对于这些缺口或者楼层边缘区域，施工单位一般会用多个护栏组成一个临时的围蔽区域。

目前，这些安全措施的检查一般由人工完成，一方面人工排查周期长，另一方面，人工排查耗费人力。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种可以节省人力且提高排查效率的基于无人机的施工安全监测方法和系统。

本发明所采取的第一种技术方案是：

一种基于无人机的施工安全监测方法，包括以下步骤：

获取施工规划数据以及当前的施工进度数据；

根据所述施工规划数据以及当前的施工进度数据，生成无人机第一飞行路线以及若干个数据采集点；

向无人机下发第一控制指令，使无人机按照所述第一飞行路线飞行以及在所有的数据采集点采集数据；

接收无人机在各个数据采集点拍摄的第一图像；

从无人机在每个数据采集点拍摄的第一图像中识别护栏，得到每个数据采集点对应的识别结果；

根据每个数据采集点对应的识别结果，判断该数据采集点的护栏是否被正确设置；

若每个数据采集点的护栏均被正确设置，则生成第一检查合格信息；

若存在任意一个数据采集点的护栏没有被正确设置，则生成第一警告信息。

进一步，所述生成第一警告信息，其具体包括：

根据施工规划数据得到被判定为护栏没有被正确设置的数据采集点在施工规划数据中对应的区域编号；

根据所述区域编号生成第一警告信息。

进一步，所述从无人机在每个数据采集点拍摄的第一图像中识别护栏，得到每个数据采集点对应的识别结果，其具体为：

从无人机在每个数据采集点拍摄的第一图像中识别出护栏，并以护栏的数量、护栏的位置和护栏的面积作为识别结果。

进一步，所述根据每个数据采集点对应的识别结果，判断该数据采集点的护栏是否被正确设置，其具体包括：

第一判断步骤：判断数据采集点的识别结果中护栏的数量是否大于等于第一设定阈值；若是，则执行第二判断步骤；反之，则判定该数据采集点的护栏没有被正确设置；

第二判断步骤：判断数据采集点的识别结果中每个护栏的面积是否均大于第二设定阈值；若是，则执行第三判断步骤；反之，则判定该数据采集点的护栏没有被正确设置；

第三判断步骤：判断第一设定阈值是否等于1；若是，则判定该数据采集点的护栏被正确设置；反之，则执行第四判断步骤；

第四判断步骤：判断数据采集点的识别结果中任意两个相邻护栏之间的间距是否大于第三设定阈值，若是，则判定该数据采集点的护栏没有被正确设置；反之，则判定该数据采集点的护栏被正确设置。

进一步，还包括以下步骤：

接收无人机在各个数据采集点采集的热成像数据；

根据所述热成像数据，判断各数据采集点是否存在异常热源，若是，则生成第二警告信息；反之，则生成第二检查合格信息。

进一步，还包括以下步骤：

根据所述施工规划数据以及当前的施工进度数据，生成第二飞行路线；

向无人机下发第二控制指令，使无人机绕第二飞行路线循环飞行并按照设定的时间间隔持续采集若干个第二图像；

持续接收并处理所述无人机返回的第二图像；

从当前处理的第二图像中识别人头，得到若干个人头区域；

从所述人头区域中识别安全帽；

若任意人头区域中没有识别到安全帽，则对当前处理的第二图像进行标记；

根据被标记的第二图像生成第三警告信息。

进一步，所述从所述人头区域中识别安全帽，其具体为：

从所述人头区域中识别设定颜色的色块，计算所述色块占人头区域的面积比例；

判断所述色块占人头区域的面积比例是否大于第四设定阈值，若是，则判定为识别到安全帽；反正，则判定为没有识别到安全帽。

本发明所采取的第二种技术方案是：

一种基于无人机的施工安全监测系统，包括无人机和服务器；

所述无人机用于采集数据；

所述服务器包括：

第一获取单元，用于获取施工规划数据以及当前的施工进度数据；

第一生成单元，用于根据所述施工规划数据以及当前的施工进度数据，生成无人机第一飞行路线以及若干个数据采集点；

第一指令单元，用于向无人机下发第一控制指令，使无人机按照所述第一飞行路线飞行以及在所有的数据采集点采集数据；

第一接收单元，用于接收无人机在各个数据采集点拍摄的第一图像；

第一识别单元，从无人机在每个数据采集点拍摄的第一图像中识别护栏，得到每个数据采集点对应的识别结果；

第一判断单元，用于根据每个数据采集点对应的识别结果，判断该数据采集点的护栏是否被正确设置；

第二生成单元，用于若每个数据采集点的护栏均被正确设置，则生成第一检查合格信息；若存在任意一个数据采集点的护栏没有被正确设置，则生成第一警告信息。

进一步，所述无人机为四轴无人机，所述无人机包括摄像头和热成像仪。

本发明所采取的第三种技术方案是：

一种基于无人机的施工安全监测系统，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于加载所述程序以执行一种基于无人机的施工安全监测方法。

本发明的有益效果是：本发明根据施工规划数据以及当前的施工进度数据来生成无人机的路线和数据采集点，并控制无人机自动到各个数据采集点采集数据，然后根据无人机回传的图像，识别各个采集点的护栏是否被正确设置，本发明能够替代人工排查，节省了人力资源，同时使得排查周期大大缩短，并能够及时反映安全隐患。

附图说明

图1为本发明一种具体实施例的基于无人机的施工安全监测方法的流程图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和具体的实施例对本发明进行进一步的说明。

参照图1，本实施例公开了一种基于无人机的施工安全监测方法，本实施例包括以下步骤：

s1、获取施工规划数据以及当前的施工进度数据。所述施工规划数据，包括建筑的施工图纸、施工模型、作业次序和安全围蔽措施等数据，所述围蔽措施包括护栏的设置点，手脚架的设置点等等。当前施工进度数据，是指当前已经建设了哪些内容，哪些内容是待建设的。

s2、根据所述施工规划数据以及当前的施工进度数据，生成无人机第一飞行路线以及若干个数据采集点。在一些实施例中，我们可以通过所述施工规划数据以及当前的施工进度数据，得到当前已经建设的建筑模型，然后我们可以手动或者系统自动生成的方式来规划无人机的路线以及数据采集点。以手动规划为例，技术人员可以在当前已经建设的建筑模型中，标注若干个数据采集点，这些数据采集点通常是未建设外墙的楼层边缘以及电梯口等缺口。当然，我们也可以预先将整个建筑的无人机飞行路线和数据采集点都规划好，然后系统根据当前的建设情况，自动生成无人机的飞行路线和数据采集点。比如说，我们建设一个三层建筑，我们预先设置的飞行路线遍及所有的楼层边缘，如果当前已经完成了一楼外墙的建设，则系统会直接将一楼的飞行路线以及数据采集点进行删除，并以剩下的飞行路线作为当前规划的飞行路线，以剩下的数据采集点作为当前规划的数据采集点。

s3、向无人机下发第一控制指令，使无人机按照所述第一飞行路线飞行以及在所有的数据采集点采集数据。所述第一控制指令可以包含第一飞行路线和所有数据采集点的位置信息。

s4、接收无人机在各个数据采集点拍摄的第一图像。在本实施例中，无人机会飞到每个数据采集点，并以设定的高度和角度拍摄第一图像，每当拍摄一个第一图像，无人机会将当前拍摄的第一图像实时回传。

s5、从无人机在每个数据采集点拍摄的第一图像中识别护栏，得到每个数据采集点对应的识别结果。由于建筑的构造以水泥为主，而护栏通常是黄色或者红色等鲜艳颜色。我们可以基于颜色特征，将护栏识别出来。同时，基于形状特征我们可以分辨出现场有多少个护栏，假定护栏的大小是标准的，我们可以根据护栏的数量得知护栏所连成的围蔽区域的长度。所述图像识别算法可以采用经过训练的深度神经网络实现，如ssd模型、yolo模型或者rcnn模型等。

s6、根据每个数据采集点对应的识别结果，判断该数据采集点的护栏是否被正确设置。在本实施例中，我们可以通过判断识别出的护栏所构成的围蔽长度是否大于该数据采集点的应围蔽长度。例如，一个数据采集点存在一个边长为3米的电梯井，那么假设一个护栏的长度为2米，那么在该数据采集点应该识别到至少两个护栏才是正常的，如果只识别到一个护栏，说明该数据采集点的防护措施没有到位。当然，如果一个护栏也没有识别到，那说明该数据采集点根本就没有设置护栏。

s7、若每个数据采集点的护栏均被正确设置，则生成第一检查合格信息；若存在任意一个数据采集点的护栏没有被正确设置，则生成第一警告信息。

所述步骤s1至s7主要在夜间没有工人的时候实施。

作为优选的实施例，为了便于工人知道哪个位置出现安全隐患，在本实施例中，所述生成第一警告信息，其具体包括：

s71、根据施工规划数据得到被判定为护栏没有被正确设置的数据采集点在施工规划数据中对应的区域编号。

s72、根据所述区域编号生成第一警告信息。

在施工规划数据中，每个楼层被划分为若干个区域，并且每个区域设有唯一的编号。系统在规划数据采集点时，已经将数据采集点与这些编号对应起来。例如，第一数据采集点设置在3楼13区，假设该数据采集点存在安全隐患，则警告信息会显示，3楼13区，护栏缺失。

作为优选的实施例，所述步骤s5具体为：

从无人机在每个数据采集点拍摄的第一图像中识别出护栏，并以护栏的数量、护栏的位置和护栏的面积作为识别结果。

作为优选的实施例，所述步骤s6具体包括：

第一判断步骤：判断数据采集点的识别结果中护栏的数量是否大于等于第一设定阈值；若是，则执行第二判断步骤；反之，则判定该数据采集点的护栏没有被正确设置；

第二判断步骤：判断数据采集点的识别结果中每个护栏的面积是否均大于第二设定阈值；若是，则执行第三判断步骤；反之，则判定该数据采集点的护栏没有被正确设置；

第三判断步骤：判断第一设定阈值是否等于1；若是，则判定该数据采集点的护栏被正确设置；反之，则执行第四判断步骤；

第四判断步骤：判断数据采集点的识别结果中任意两个相邻护栏之间的间距是否大于第三设定阈值，若是，则判定该数据采集点的护栏没有被正确设置；反之，则判定该数据采集点的护栏被正确设置。

在本实施例中，第一判断步骤主要是通过护栏的数量来判断是否满足当前数据采集点的护栏数量要求，例如，一个楼层边缘有10米，每个护栏的长度为2米，那么在该数据采集点的护栏数量至少得有5个才能满足要求。因此，所述第一设定阈值根据每个数据采集点而言可能会是不同的。

第二判断步骤主要是通过护栏的面积来判断护栏是否摆正。例如，护栏正着放和侧着放的时候，护栏在第一图像中的面积肯定是不同的，正着放的护栏明显面积会大于侧着放的护栏。那么我们可以通过护栏在图像中的面积，判定这个护栏是否放正。因为如果这个护栏没有放正，意味着多个护栏所连成的围蔽范围未必能够覆盖危险区域。

第三判断步骤主要是判断是否有必要判断两个相邻护栏之间的间隙。如果护栏只有一个就没有必要判断了。

第四判断步骤主要是判断两个相邻护栏之间的间隙是否过大。如果是，则认为存在安全隐患。

本实施例可以对护栏是否被正确设置作出更加准确的判断。

作为优选的实施例，为了在夜间检查是否人员闯入工地或者工地起火等情况，本实施例还包括以下步骤：

s8、接收无人机在各个数据采集点采集的热成像数据；

s9、根据所述热成像数据，判断各数据采集点是否存在异常热源，若是，则生成第二警告信息，所述第二警告信息包括无人机采集到异常热源的位置和异常热源的图像；反之，则生成第二检查合格信息。

本实施例通过无人机搭载的热成像仪，在各个数据采集点采集热成像数据。

作为优选的实施例，为了可以实现日间的安全检查，本实施例还包括以下步骤：

s10、根据所述施工规划数据以及当前的施工进度数据，生成第二飞行路线。

s11、向无人机下发第二控制指令，使无人机绕第二飞行路线循环飞行并按照设定的时间间隔持续采集若干个第二图像。

s12、持续接收并处理所述无人机返回的第二图像。

s13、从当前处理的第二图像中识别人头，得到若干个人头区域。

s14、从所述人头区域中识别安全帽。

s15、若任意人头区域中没有识别到安全帽，则对当前处理的第二图像进行标记。所述标记包括标记出没有识别到安全帽的人头区域。

s16、根据被标记的第二图像生成第三警告信息。所述第三警告信息包括无人机拍摄图像的时间、位置以及经过标记的图像。

本实施例的步骤可以实现日间检查工人是否佩戴安全帽，并且无人机按照规划好的路线循环飞行，能够实现持续监测。

作为优选的实施例，为了提高识别效率，所述步骤s14具体为：

s141、从所述人头区域中识别设定颜色的色块，计算所述色块占人头区域的面积比例。

s142、判断所述色块占人头区域的面积比例是否大于第四设定阈值，若是，则判定为识别到安全帽；反正，则判定为没有识别到安全帽。本实施例可以简化安全帽的识别过程，提升识别效率。

一种与图1中方法对应的基于无人机的施工安全监测系统，包括无人机和服务器；

所述无人机用于采集数据；

所述服务器包括：

第一获取单元，用于获取施工规划数据以及当前的施工进度数据；

第一生成单元，用于根据所述施工规划数据以及当前的施工进度数据，生成无人机第一飞行路线以及若干个数据采集点；

第一指令单元，用于向无人机下发第一控制指令，使无人机按照所述第一飞行路线飞行以及在所有的数据采集点采集数据；

第一接收单元，用于接收无人机在各个数据采集点拍摄的第一图像；

第一识别单元，从无人机在每个数据采集点拍摄的第一图像中识别护栏，得到每个数据采集点对应的识别结果；

第一判断单元，用于根据每个数据采集点对应的识别结果，判断该数据采集点的护栏是否被正确设置；

第二生成单元，用于若每个数据采集点的护栏均被正确设置，则生成第一检查合格信息；若存在任意一个数据采集点的护栏没有被正确设置，则生成第一警告信息。

作为优选的实施例，所述无人机为四轴无人机，所述无人机包括摄像头和热成像仪。

一种用于实现图1中方法的基于无人机的施工安全监测系统，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于加载所述程序以执行一种如图1所示的基于无人机的施工安全监测方法。

对于上述方法实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。