(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210950470.9 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 东莞先知大 数据有限公司 地址 523015 广东省东莞 市东城街道东宝 路124号7栋102室 (72)发明人 梁帆　 (74)专利代理 机构 北京知汇林知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11794 专利代理师 王俊杰 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 20/40(2022.01) (54)发明名称 一种工地物体堆放检测方法、 装置及 存储介 质 (57)摘要 本申请公开了一种工地物体堆放检测方法、 装置及存储介质， 用于检测工地物体堆放， 改进 施工现场安全管理， 降低事故发生频率， 提高安 全性。 本申请公开的工地物体堆放检测方法包 括： 对检测场景进行初始化设置； 在设置好的场 景使用预设的工地堆放物体检测模型对检测场 景内出现的堆放物体进行检测； 当检测场景内检 测到堆放物体时， 检测堆放物体的子区域是否存 在物体消失行为； 当堆放物体的子区域存在物体 消失行为时， 检测放物体的子区域是否存在人员 向工地搬运物体； 当堆放物体的子区域存在人员 向工地搬运物体时， 检测堆放物体是否存在异 常， 若存在异常则发送异常预警至管理人员处。 本申请还提供了一种工地物体堆放检测装置及 存储介质。 权利要求书4页 说明书15页 附图3页 CN 115471787 A 2022.12.13 CN 115471787 A 1.一种工地物体堆 放检测方法， 其特 征在于， 包括： 对检测场景进行初始化设置； 在设置好的场景使用预设的工地堆放物体检测模型对检测场景内出现的堆放物体进 行检测； 当检测场景内检测到堆 放物体时， 检测堆 放物体的子区域是否存在物体消失行为； 当堆放物体的子区域存在物体消失行为 时， 检测放物体的子区域是否存在人员向工地 搬运物体； 当堆放物体的子区域存在人员向工地搬运物体时， 检测堆放物体是否存在异常， 若存 在异常则发送 异常预警至管理人员处。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述对检测场景进行初始化设置包括： 设置一条工地内外的分界线Ax+By+C＝0， 并设置一个工地方向点， 所述工地方向点的 坐标为(x0， y0)； 其中A为横坐标x的系数， B为纵坐标y的系数， C为常数， x 为横坐标， y为纵坐标， x0为所述 工地方向点的横坐标， y0为所述工地方向点的纵坐标。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述预设的工地 堆放物体检测模型包括： 收集工地堆放物体的图片并对物体进行标注， 使用基于YOLO的训练模型对标注后的图 片进行训练， 得到 工地堆放物体检测模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述子区域包括： 堆放物体的信息为(x1， y1， w1， h1)， 其中x1为堆放物体识别方框左上方定点的横 坐标， y1 为堆放物体识别方框左上方定 点的纵坐 标， w1为堆放物体识别方框的宽， h1为堆放物体识别 方框的高； 将堆放物体区域分为9个子区域 其中 为子区 域识别方框的左上方定点的横坐标， 为子区域识别方框的左上方定点的纵 坐标， 为子区域识别方框的宽， 为子区域识别方框的高， i为1到3的整数， j为1到3的整 数。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述检测堆放物体的子区域是否存在物体 消失行为包括： 从检测到堆放物体的视频帧数n开始， 使用基于尺度不变特征变换SIFT 的特征匹配模 型对n帧后每一帧n1内任一子区域图像进行图像相似度匹配， 得到图像的相似度评分 当检测到堆放物体的视频帧数n后的某一帧n1开始连续N1帧的图像的相似度评分之和 大于设定的第三判断阈值ts3时， 判定该区域物体存在消失行为； 其中，权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115471787 A 2其中 为区域内特征匹配像素点个数与区域内全部像素点个数 的比值， ts1为设定 的第一判断阈值， ts2为设定的第二判断阈值。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述当堆放物体的子区域存在物体消失行 为时， 检测放物体的区域是否存在人员向工地搬运物体包括： 当一个子区域Oi， j出现消失行为时， 提取从第n帧到n1+N1的监控视频， 记录场景内出现 的行人信息， 得到行 人位置中心坐标(x2， y2)； 当行人坐标满足 时， 判定人员接近堆放物体， 获取人员的手臂坐标(x31， y31)， (x32， y32)及手腕坐标(x41， y41)， (x42， y42)， 当手臂及手腕 满足： |(y41‑y31)x42+(x31‑x41)y42+y31x41‑x31y41|＜|(y41‑y31)x32+(x31‑x41)y32+y31x41‑x31y41| 时， 判定人员存在搬运物体行为， 其中ts4 为设定的第四判断阈值； 当连续N2帧人员存在搬运物体行为的帧数大于设定的第五判断阈值ts5时， 判定人员对 物体进行了搬运， 对人员的轨迹进行跟踪， 得到人员轨迹点集合{(xfk， yfk)}， 其中k为轨迹 点的序号； 当轨迹点(xfk， yfk)满足(Axfk+Byfk+C)(Ax0+By0+C)≥0时， 判定 轨迹点为工地轨 迹点； 当人员轨迹中工地轨迹点的个数大于设定的第六判断阈值ts6时， 判定所述子区域存在 人员向工地搬运物体； 当人员向工地搬运物体时判定堆放物体与工地有关， 当人员未向工地搬运物体时判定 堆放物与工地无关。 7.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 当堆放物体的子区域存在人员向工地搬运 物体时， 检测堆 放物体是否存在异常包括： 当堆放物体的区域存在人员向工地搬运物体时， 记录堆放物体在所述场景出现的时间 t0， 根据从堆放物体出现的时间t0到时间t1监控视频， 对场景内出现的车辆进 行跟踪得到车 辆在该时间段内的轨 迹点集合； 对于任一车辆的轨迹点集合{(xcz， m， ycz， m)}， 提取车辆进入场景的轨迹点(xc1， m， yc1， m)， 离开场景的轨迹点 计算轨迹进程得分gcm； 其中z为车辆轨迹点的 序号， m为车辆的序号， z1为轨迹点集合的元素数；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115471787 A 3