一种智慧工地管理方法及系统与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种智慧工地管理方法及系统。

背景技术：

1、智慧工地管理方法是一种利用信息技术和通信技术，对建筑工地的各种管理活动进行智能化管理的方法。通过对工地数据的采集和分析获取分析结果，而后通过数据分析的结果调整和优化工地的资源配置并实时检测工地的安全状况，从而提高工地的安全性和事故预防能力。计算机视觉技术的发展为智慧工地管理中队工地安全进行检测提供便利，可以通过工地监控获取工地图像并进行实时的安全风险评估，但由于工地施工时间的灵活性，监控拍摄的图像因为光照的影响产生阴影，阴影区域的灰度值与相同背景下的非阴影区域的灰度值差距较大，因此在根据工地图像进行实时安全风险评估时，可能存在评估结果准确的问题。

2、线性变换是增强图像质量的一种常用方法，但是由于工地不同位置受到光照影响不同，因此采集产生的工地图像阴影程度可能不同，利用全局线性变换增强图像可能导致过增强或欠增强的问题，因此本实施例分区域增强工地图像。

技术实现思路

1、本发明提供一种智慧工地管理方法及系统，以解决现有的问题。

2、本发明的一种智慧工地管理方法及系统采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种智慧工地管理方法，该方法包括以下步骤：

4、采集工地监控视频图像，并灰度化处理获得工地监控视频灰度图像；

5、根据聚类算法将工地监控视频灰度图像划分为光照区域和非光照区域；根据光照区域中每个像素点通道值的极差值得到光照区域中每个像素点替换后的灰度值；根据光照区域中每个像素点替换后的灰度值获取光照区域中每个像素点的目标程度；获取光照区域中每个像素点的邻域像素点，根据光照区域中每个像素点的邻域像素点获取光照区域中每个像素点与其邻域像素点的相似性；根据光照区域中每个像素点的目标程度对光照区域的像素点进行增强，获取光照区域中每个像素点的已增强邻域像素点；根据光照区域中每个像素点的已增强邻域像素点和光照区域中每个像素点与其邻域像素点的相似性获取光照区域中每个像素点增强后的通道值；根据光照区域中每个像素点增强后的通道值获取光照区域中所有像素点增强后的通道值；根据光照区域中所有像素点增强后的通道值获取光照区域的增强图像；

6、根据光照区域的增强图像确定非光照区域的线性变换增强系数；根据非光照区域的线性变换增强系数对非光照区域进行增强，获取非光照区域的增强图像；合并光照区域的增强图像和非光照区域的增强图像，获取工地监控视频灰度图像的增强图像；

7、根据工地监控视频灰度图像的增强图像进行工地施工的安全监测。

8、优选的，所述根据聚类算法将工地监控视频灰度图像划分为光照区域和非光照区域，包括的具体方法为：

9、根据聚类算法对工地监控视频灰度图像的多个分块区域进行聚类，获得工地监控视频灰度图像的两个聚类簇，将灰度均值高的聚类簇所在的区域记为光照区域，将灰度均值低的聚类簇所在的区域记为非光照区域。

10、优选的，所述根据光照区域中每个像素点通道值的极差值得到光照区域中每个像素点替换后的灰度值，包括的具体方法为：

11、对于光照区域的像素点，利用其每个通道值的极差值替换像素点的灰度值，具体计算公式如下：

12、

13、其中，表示像素点替换后的灰度值，为像素点在通道内的通道值，表示像素点的三个通道值中的最大值，表示像素点的三个通道值中的最大值，通道是指工地监控视频图像中的像素点在、和通道中的任意一个通道。

14、优选的，所述根据光照区域中每个像素点替换后的灰度值获取光照区域中每个像素点的目标程度，包括的具体方法为：

15、结合每个像素点在通道的通道值与最大灰度值的差值获取光照区域中每个像素点的目标程度的计算公式如下：

16、

17、其中，表示工地监控视频灰度图像中的像素点的目标程度，表示工地监控视频灰度图像中的像素点在通道内的通道值，为工地监控视频灰度图像中的最大灰度值，表示工地监控视频图像中像素点替换后的灰度值。

18、优选的，所述根据光照区域中每个像素点的邻域像素点获取光照区域中每个像素点与其邻域像素点的相似性，包括的具体方法为：

19、以光照区域中每个像素点为中心像素点构建固定大小的窗口，将窗口内除中心像素点外的像素点看作光照区域中每个像素点的邻域像素点，根据光照区域中每个像素点及其邻域像素点获取它们之间的相似性公式如下：

20、

21、其中，表示像素点与其邻域像素点之间的相似性，表示像素点在通道的通道值，表示像素点在通道的通道值，表示像素点在通道的通道值，表示像素点在通道的通道值，为构建的固定大小的窗口的边长，和分别表示工地监控视频灰度图像中的像素点在、和通道中的任意一个通道。

22、优选的，所述根据光照区域中每个像素点的目标程度对光照区域的像素点进行增强，获取光照区域中每个像素点的已增强邻域像素点，包括的具体方法为：

23、以光照区域中目标程度最小的像素点作为初始点，按照目标程度由小及大的顺序对光照区域中的像素点进行增强，将固定大小的窗口内目标程度小于中心像素点的目标程度的像素点记为已增强邻域像素点。

24、优选的，所述根据光照区域中每个像素点的已增强邻域像素点和光照区域中每个像素点与其邻域像素点的相似性获取光照区域中每个像素点增强后的通道值，包括的具体计算公式为：

25、

26、其中，为像素点增强后在通道的通道值，为像素点增强后在通道的通道值，表示工地监控视频灰度图像中的像素点在通道内的通道值，表示像素点和像素点的相似性，表示像素点的邻域像素点中的第个已增强像素点，n表示像素点的邻域像素点个数，表示以自然常数为底的指数函数。

27、优选的，所述根据光照区域的增强图像确定非光照区域的线性变换增强系数的具体计算公式为：

28、

29、其中，为光照区域在通道下增强后的通道值均值，为非光照区域增强前在通道下的通道值均值，为非光照区域在通道的线性变换增强系数。

30、优选的，所述根据工地监控视频灰度图像的增强图像进行工地施工的安全监测，包括的具体方法为：

31、对采集到的工地监控视频图像的每一帧图像进行增强，利用神经网络获取公司监控视频灰度图像的增强图像中的目标的位置，依据目标的位置判断目标在预设时间内运行轨迹是否相交，如果相交则进行安全预警。

32、本发明提供了一种智慧工地管理系统，该系统包括图像预处理模块、光照区域增强模块、非光照区域增强模块以及实施模块，其中：

33、图像预处理模块，采集工地监控视频图像，并灰度化处理获得工地监控视频灰度图像；

34、光照区域增强模块，根据聚类算法将工地监控视频灰度图像划分为光照区域和非光照区域；根据光照区域中每个像素点通道值的极差值得到光照区域中每个像素点替换后的灰度值；根据光照区域中每个像素点替换后的灰度值获取光照区域中每个像素点的目标程度；获取光照区域中每个像素点的邻域像素点，根据光照区域中每个像素点的邻域像素点获取光照区域中每个像素点与其邻域像素点的相似性；根据光照区域中每个像素点的目标程度对光照区域的像素点进行增强，获取光照区域中每个像素点的已增强邻域像素点；根据光照区域中每个像素点的已增强邻域像素点和光照区域中每个像素点与其邻域像素点的相似性获取光照区域中每个像素点增强后的通道值；根据光照区域中每个像素点增强后的通道值获取光照区域中所有像素点增强后的通道值；根据光照区域中所有像素点增强后的通道值获取光照区域的增强图像；

35、非光照区域增强模块，根据光照区域的增强图像确定非光照区域的线性变换增强系数；根据非光照区域的线性变换增强系数对非光照区域进行增强，获取非光照区域的增强图像；合并光照区域的增强图像和非光照区域的增强图像，获取工地监控视频灰度图像的增强图像；

36、实施模块，根据工地监控视频灰度图像的增强图像进行工地施工的安全监测。

37、本发明的技术方案的有益效果是：本发明根据聚类算法将工地监控视频灰度图像划分为光照区域和非光照区域，将工地监控视频灰度图像划分为多个块后进行聚类，避免将所有阴影区域都划分到一起产生混淆；根据光照区域中每个像素点通道值的极差值得到光照区域中每个像素点替换后的灰度值，使光照区域的阴影区域的像素点在图像中的表现更明显；根据光照区域中每个像素点的目标程度确定对光照区域中每个像素点的增强顺序，对于目标程度小的像素点先进行增强、目标程度大的像素点后进行增强，从而可以将先增强的像素点作为参考对其他像素点进行增强，避免处于同一背景下的像素点之间的对比度过大；根据已增强邻域像素点和光照区域中每个像素点与其邻域像素点的相似性获取光照区域中每个像素点增强后的通道值，能够按照像素点与其邻域像素点差异自适应调整对光照区域中每个像素点的增强，避免对光照区域的过增强或欠增强；根据光照区域的增强图像确定非光照区域的线性变换增强系数，在确保非光照区域整体灰度分布均匀的情况下，确保获得的工地监控视频灰度图像的增强图像表面的平滑性。