【摘 要】
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随着我国建筑业的高速发展,工民建、桥梁、隧道等项目的规模不断扩大,工程建设安全事故频发,不仅对项目的进度、企业的利益产生较大影响,更会威胁到施工人员的人身安全。造成事故的一个重要因素是施工、监理等人员在不符合安全要求的情况下侵入施工机械的危险区域。本文将探索双目立体视觉技术在施工现场安全管理方面的应用,引入卷积神经网络实现施工现场的人机识别,并且借助双目立体视觉技术实现人机距离的检测,提出一种基于
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随着我国建筑业的高速发展,工民建、桥梁、隧道等项目的规模不断扩大,工程建设安全事故频发,不仅对项目的进度、企业的利益产生较大影响,更会威胁到施工人员的人身安全。造成事故的一个重要因素是施工、监理等人员在不符合安全要求的情况下侵入施工机械的危险区域。本文将探索双目立体视觉技术在施工现场安全管理方面的应用,引入卷积神经网络实现施工现场的人机识别,并且借助双目立体视觉技术实现人机距离的检测,提出一种基于双目立体视觉技术的危险区域分级管理制度,解决施工现场安全员无法全天候全区域值守问题,及时对接近危险源的人员发出警告,避免安全事故的发生,主要研究内容如下:（1）针对双目摄像机识别目标及定位的问题,整理了相关目标识别和定位基本原理,以及在工程应用中存在的问题与解决思路。（2）在空旷施工场地内,采用现有的YOLOv3算法进行人机识别时,由于人员所占像素过小导致多个对象融合为一个或者对象被忽略,致使无法进行距离测算和预警。为提高YOLOv3对小目标的识别能力,基于YOLOv3网络结构中的残差块结构,结合自建训练集并测试特征增强模型,建立可以识别小目标的特征增强YOLOv3算法。研究表明改进后的算法的准确率和损失误差均优于现有算法,提高了YOLOv3算法在施工现场空旷区域的适用性。（3）将施工现场传统的工业单目摄像机改造升级成相对独立的双目摄像机组,以实现施工现场人机距离的高效测算。用Python语言重新编译MATLAB中关于摄像机标定模块,实现Python环境下相机标定、立体匹配和三维重建等流程。根据摄像机的标定参数对图像进行消畸处理,并根据其成像原理建立双目立体视觉进行距离测算的模型。进一步验证了模型参数和目标测距的有效性与实时性。（4）以施工现场常用施工机械挖掘机为例,建立动态的危险区域分级规则,根据不同的挖掘机型号建立不同的施工危险区域,对比双目摄像机所测算的人机距离,从而判断施工人员的安全状态。
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